Învățare prin consolidare: ce este și cum funcționează

În lumea fascinantă a AI, învățarea prin întărire se remarcă ca o tehnică puternică care permite mașinilor să învețe comportamente optime prin încercare și eroare, la fel ca modul în care oamenii și animalele dobândesc abilități în lumea reală.

Cuprins

• Ce este învățarea prin întărire?
• RL vs. învățare supravegheată și nesupravegheată
• Cum funcționează învățarea prin întărire
• Tipuri de învățare prin întărire
• Aplicații ale învățării prin întărire
• Avantajele învățării prin întărire
• Dezavantajele învățării prin întărire

Ce este învățarea prin întărire (RL)?

Învățarea prin consolidare (RL) este un tip de învățare automată (ML) în care un agent învață să ia decizii interacționând cu mediul său. În acest context, agentul este un program care ia decizii cu privire la acțiunile de întreprins, primește feedback sub formă de recompense sau penalități și își ajustează comportamentul pentru a maximiza recompensele cumulate.

Învățarea automată este un subset de inteligență artificială (AI) care utilizează date și metode statistice pentru a construi programe care imită raționamentul uman, mai degrabă decât să se bazeze pe instrucțiuni codificate. RL este inspirat direct de modul în care oamenii folosesc încercarea și eroarea pentru a-și optimiza deciziile.

Întărire vs. învățare supravegheată și nesupravegheată

În învățarea supravegheată , modelele sunt antrenate folosind date etichetate, unde este furnizată rezultatul corect pentru fiecare intrare.Acest ghid ajută modelul să facă predicții precise atunci când se confruntă cu date noi, nevăzute. Învățarea supravegheată este utilă pentru activități precum detectarea spam-ului, clasificarea imaginilor și prognoza meteo.

Pe de altă parte,învățarea nesupravegheată funcționează cu date neetichetate pentru a găsi modele și grupări.Poate grupa puncte de date similare, poate găsi asocieri între elemente și poate reduce complexitatea datelor pentru o procesare mai ușoară. Exemplele includ segmentarea clienților, sistemele de recomandare și detectarea anomaliilor.

Învățarea prin întărire este diferită de ambele.În RL, un agent învață interacționând cu mediul său și primind feedback pozitiv sau negativ. Această buclă de feedback îi permite agentului să își ajusteze acțiunile pentru a obține cele mai bune rezultate posibile. RL este util în special pentru sarcinile în care agentul trebuie să învețe o secvență de decizii, cum ar fi jocul, robotica și conducerea autonomă.

Cum funcționează învățarea prin întărire

Înțelegerea principiilor RL este crucială pentru a înțelege modul în care agenții inteligenți învață și iau decizii. Mai jos, vom explora conceptele cheie și procesul RL în detaliu.

Concepte cheie în RL

RL are un vocabular distinct care nu se aplică altor tipuri de ML. Noțiunile primare de înțeles sunt:

1 Agent și mediu: agentul este programul informatic decizional, în timp ce mediul cuprinde tot ceea ce interacționează agentul.Aceasta include toate stările și acțiunile posibile, inclusiv deciziile anterioare luate de agent. Interacțiunea dintre agent și mediu este nucleul procesului de învățare.

2 Stare și acțiune: starea reprezintă situația curentă a agentului în orice moment dat, iar o acțiune este o decizie pe care agentul o poate lua ca răspuns la starea sa.Agentul își propune să aleagă acțiuni care să conducă la cele mai favorabile stări.

3 Recompensa și pedeapsă: După ce a întreprins o acțiune, agentul primește feedback de la mediu: dacă este pozitiv, se numește recompensă, dacă negativ, pedeapsă.Acest feedback îl ajută pe agent să învețe care acțiuni sunt benefice și care ar trebui evitate, ghidându-și deciziile viitoare.

4 Politică: O politică este strategia agentului pentru a decide ce acțiune să întreprindă în fiecare stat.Mapează stările la acțiuni, servind drept ghid al agentului pentru a obține cele mai bune rezultate pe baza experiențelor anterioare.

5 Funcția de valoare: funcția de valoare estimează beneficiul pe termen lung de a fi într-o anumită stare sau de a întreprinde o anumită acțiune.Ajută agentul să înțeleagă potențialele recompense viitoare, chiar dacă înseamnă să suporte o recompensă negativă pe termen scurt pentru a maximiza câștigul pe termen lung. Funcția de valoare este esențială pentru luarea deciziilor care optimizează recompensele cumulate în timp.

Procesul RL

În timp ce scopul și metoda de învățare sunt destul de diferite de alte tipuri de ML, procesul este similar în ceea ce privește pregătirea datelor, alegerea parametrilor, evaluarea și iterare.

Iată o scurtă prezentare a procesului RL:

1 Definirea problemei și stabilirea obiectivelor.Definiți clar problema și determinați scopurile și obiectivele agentului, inclusiv structura recompensei. Acest lucru vă va ajuta să decideți ce date aveți nevoie și ce algoritm să selectați.

2 Colectarea și inițializarea datelor.Adunați date inițiale, definiți mediul și configurați parametrii necesari pentru experimentul RL.

3 Preprocesare și ingineria caracteristicilor.Curățați datele: verificați la fața locului, eliminați duplicatele, asigurați-vă că aveți etichetele adecvate pentru caracteristici și decideți cum să gestionați valorile lipsă. În multe cazuri, veți dori să creați noi caracteristici pentru a clarifica aspecte importante ale mediului, cum ar fi crearea unui singur punct de date de poziționare din mai multe intrări ale senzorului.

4 Selectarea algoritmului.Pe baza problemei și a mediului, alegeți algoritmul RL corespunzător și configurați setările de bază, cunoscute sub numele de hiperparametri. De exemplu, va trebui să stabiliți un echilibru între explorare (încercarea de noi căi) și exploatare (urmând căi cunoscute).

5 Antrenament.Antrenați agentul permițându-i să interacționeze cu mediul, să întreprindă acțiuni, să primească recompense și să-și actualizeze politica. Reglați hiperparametrii și repetați procesul. Continuați să monitorizați și să ajustați compromisul explorare-exploatare pentru a vă asigura că agentul învață eficient.

6 Evaluare.Evaluați performanța agentului folosind metrici și observați performanța acestuia în scenariile aplicabile pentru a vă asigura că îndeplinește scopurile și obiectivele definite.

7 Ajustarea și optimizarea modelelor.Ajustați hiperparametrii, rafinați algoritmul și reantrenați agentul pentru a îmbunătăți performanța în continuare.

8 Implementare și monitorizare.Odată ce sunteți mulțumit de performanța agentului, implementați agentul instruit într-un mediu real. Monitorizați-i în mod continuu performanța și implementați o buclă de feedback pentru învățare și îmbunătățire continuă.

9 Întreținere și actualizare.Deși învățarea continuă este foarte utilă, ocazional este posibil să fie nevoie să vă reeducați din condițiile inițiale pentru a profita la maximum de noile date și tehnici. Actualizați periodic baza de cunoștințe a agentului, reantrenați-o cu date noi și asigurați-vă că se adaptează la schimbările din mediu sau obiective.

Tipuri de învățare prin întărire

Învățarea prin consolidare poate fi clasificată în trei tipuri: fără model, bazată pe model și hibrid. Fiecare tip are cazurile și metodele sale de utilizare specifice.

Învățare prin întărire fără modele

Cu RL fără model, agentul învață direct din interacțiunile cu mediul. Nu încearcă să înțeleagă sau să prezică mediul, ci pur și simplu încearcă să-și maximizeze performanța în situația prezentată. Un exemplu de RL fără model este un aspirator robot Roomba: pe măsură ce merge, învață unde sunt obstacolele și se lovește treptat de ele mai puțin în timp ce curăță mai mult.

Exemple:

• Metode bazate pe valoare.Cel mai comun este Q-learning, unde o valoare Q reprezintă recompensele viitoare așteptate pentru a întreprinde o anumită acțiune într-o anumită stare. Această metodă este optimă pentru situații cu alegeri discrete, adică opțiuni limitate și definite, cum ar fi direcția de viraj la o intersecție. Puteți atribui manual valori Q, puteți utiliza o valoare zero sau scăzută pentru a evita părtinirea, puteți randomiza valori pentru a încuraja explorarea sau puteți utiliza valori uniform ridicate pentru a asigura o explorare inițială amănunțită. Cu fiecare iterație, agentul actualizează aceste valori Q pentru a reflecta strategii mai bune. Învățarea bazată pe valori este populară deoarece este simplu de implementat și funcționează bine în spații de acțiune discrete, deși se poate lupta cu prea multe variabile.
• Metode de gradient de politici: Spre deosebire de Q-learning, care încearcă să estimeze valoarea acțiunilor în fiecare stat, metodele de gradient de politici se concentrează direct pe îmbunătățirea strategiei (sau politicii) pe care agentul o folosește pentru a alege acțiuni.În loc să estimeze valori, aceste metode ajustează politica pentru a maximiza recompensa așteptată. Metodele de gradient de politică sunt utile în situațiile în care acțiunile pot avea orice valoare - în urma analogiei de mai sus, aceasta ar putea fi mersul în orice direcție pe un câmp - sau în care este greu de determinat valoarea diferitelor acțiuni. Aceștia pot gestiona luarea deciziilor mai complexe și un continuum de alegeri, dar de obicei au nevoie de mai multă putere de calcul pentru a funcționa eficient.

Învățare prin întărire bazată pe modele

RL bazat pe model implică crearea unui model de mediu pentru a planifica acțiuni și a prezice stările viitoare. Aceste modele surprind interacțiunea dintre acțiuni și schimbările de stare, prezicând cât de probabil este ca o acțiune să afecteze starea mediului și recompensele sau penalitățile rezultate. Această abordare poate fi mai eficientă, deoarece agentul poate simula diferite strategii în interior înainte de a acționa. O mașină care se conduce singur folosește această abordare pentru a înțelege cum să răspundă la caracteristicile din trafic și diverse obiecte. O tehnică fără model a unui Roomba ar fi inadecvată pentru sarcini atât de complexe.

Exemple:

• Dyna-Q: Dyna-Q este un algoritm hibrid de învățare prin întărire care combină Q-learning cu planificarea.Agentul își actualizează valorile Q pe baza interacțiunilor reale cu mediul și a experiențelor simulate generate de un model. Dyna-Q este deosebit de utilă atunci când interacțiunile din lumea reală sunt costisitoare sau necesită timp.
• Monte Carlo Tree Search (MCTS): MCTS simulează multe acțiuni și stări viitoare posibile pentru a construi un arbore de căutare care să reprezinte deciziile care urmează fiecărei alegeri.Agentul folosește acest arbore pentru a decide cea mai bună acțiune, estimând recompensele potențiale ale diferitelor căi. MCTS excelează în scenarii de luare a deciziilor cu o structură clară, cum ar fi jocurile de societate precum șahul și se poate ocupa de planificare strategică complexă.

Metodele bazate pe modele sunt adecvate atunci când mediul poate fi modelat cu precizie și când simulările pot oferi informații valoroase. Acestea necesită mai puține mostre în comparație cu metodele fără model, dar acele mostre trebuie să fie precise, ceea ce înseamnă că pot necesita mai mult efort de calcul pentru a le dezvolta.

Învățare prin întărire hibridă

Învățarea prin consolidare hibridă combină abordări pentru a-și valorifica punctele forte respective. Această tehnică poate ajuta la echilibrarea compromisurilor între eficiența eșantionului și complexitatea de calcul.

Exemple:

• Căutare ghidată de politici (GPS): GPS-ul este o tehnică hibridă care alternează între învățarea supravegheată și învățarea prin întărire.Utilizează învățarea supravegheată pentru a instrui o politică bazată pe date generate de un controler bazat pe model. Politica este apoi rafinată utilizând învățarea prin consolidare pentru a gestiona părți ale spațiului de stare în care modelul este mai puțin precis. Această abordare ajută la transferul de cunoștințe de la planificarea bazată pe model la învățarea directă a politicilor.
• Arhitecturi integrate: Unele arhitecturi integrează diferite componente bazate pe model și fără model într-un singur cadru, adaptându-se la diferite aspecte ale unui mediu complex, mai degrabă decât forțând o abordare asupra tuturor.De exemplu, un agent poate utiliza o abordare bazată pe model pentru planificarea pe termen lung și o abordare fără model pentru luarea deciziilor pe termen scurt.
• Modelele lumii: Modelele lumii sunt o abordare în care agentul construiește o reprezentare compactă și abstractă a mediului, pe care o folosește pentru a simula stările viitoare.Agentul folosește o abordare fără model pentru a învăța politici în acest mediu simulat intern. Această tehnică reduce nevoia de interacțiuni în lumea reală.

Aplicații ale învățării prin întărire

RL are o gamă largă de aplicații în diverse domenii:

• Joc: algoritmii RL au atins performanțe supraomenești în cazuri precum șahul și jocurile video.Un exemplu notabil este AlphaGo, care joacă jocul de societate Go folosind un hibrid de rețele neuronale profunde și Monte Carlo Tree Search. Aceste succese demonstrează capacitatea lui RL de a dezvolta strategii complexe și de a se adapta la medii dinamice.
• Robotică: în robotică, RL ajută la antrenarea roboților pentru a îndeplini sarcini precum apucarea obiectelor și navigarea obstacolelor.Procesul de învățare prin încercare și eroare le permite roboților să se adapteze la incertitudinile din lumea reală și să își îmbunătățească performanța în timp, depășind abordările inflexibile bazate pe reguli.
• Asistență medicală: Răspunzând la datele specifice pacientului, RL poate optimiza planurile de tratament, poate gestiona studiile clinice și poate personaliza medicina.RL poate sugera, de asemenea, intervenții care maximizează rezultatele pacientului prin învățarea continuă din datele pacientului.
• Finanțe: RL bazat pe modele se potrivește bine parametrilor clari și dinamicii complexe a diferitelor părți ale domeniului financiar, în special cele care interacționează cu piețele foarte dinamice.Utilizările sale aici includ managementul portofoliului, evaluarea riscurilor și strategiile de tranzacționare care se adaptează la noile condiții de piață.
• Vehicule autonome: mașinile cu conducere autonomă folosesc modele antrenate RL pentru a răspunde obstacolelor, condițiilor drumului și modelelor dinamice de trafic.Ei aplică imediat aceste modele pentru a se adapta la condițiile actuale de conducere, în timp ce, de asemenea, furnizează date înapoi într-un proces centralizat de formare continuă. Feedback-ul continuu din partea mediului ajută aceste vehicule să-și îmbunătățească siguranța și eficiența în timp.

Avantajele învățării prin întărire

• Învățare adaptivă: agenții RL învață continuu și se adaptează la interacțiunile lor cu mediul.Învățarea din mers face ca RL să fie deosebit de potrivit pentru setări dinamice și imprevizibile.
• Versatilitate: RL funcționează pentru o gamă largă de probleme care implică o secvență de decizii în care una influențează mediul celuilalt, de la joc la robotică la asistență medicală.
• Luarea optimă a deciziilor: RL se concentrează pe maximizarea recompenselor pe termen lung, asigurându-se că agenții RL dezvoltă strategii optimizate pentru cele mai bune rezultate posibile în timp, mai degrabă decât pur și simplu următoarea decizie.
• Automatizarea sarcinilor complexe: RL poate automatiza sarcini greu de codificat, cum ar fi alocarea dinamică a resurselor, sisteme complexe de control, cum ar fi managementul rețelei electrice și recomandări precis personalizate.

Dezavantajele învățării prin întărire

• Cerințe de date și de calcul: RL necesită adesea cantități mari de date și putere de procesare, ambele putând deveni destul de costisitoare.
• Timp lung de antrenament: Antrenarea agenților RL poate dura săptămâni sau chiar luni când procesul implică interacțiunea cu lumea reală și nu doar cu un model.
• Complexitate: Proiectarea și reglarea sistemelor RL implică o analiză atentă a structurii recompensei, a reprezentării politicilor și a echilibrului explorare-exploatare.Aceste decizii trebuie luate cu atenție pentru a evita să luați prea mult timp sau resurse.
• Siguranță și fiabilitate: pentru aplicații critice, cum ar fi asistența medicală și conducerea autonomă, comportamentul neașteptat și deciziile suboptime pot avea consecințe semnificative.
• Interpretabilitate scăzută: în unele procese RL, în special în medii complexe, este dificil sau imposibil să știi exact cum a ajuns agentul la decizii.
• Ineficiența eșantionului: mulți algoritmi RL necesită un număr mare de interacțiuni cu mediul pentru a învăța politici eficiente.Acest lucru le poate limita utilitatea în scenarii în care interacțiunile din lumea reală sunt costisitoare sau limitate.