Обучение с подкреплением: что это такое и как оно работает

В увлекательном мире искусственного интеллекта обучение с подкреплением выделяется как мощный метод, который позволяет машинам обучаться оптимальному поведению методом проб и ошибок, подобно тому, как люди и животные приобретают навыки в реальном мире.

Оглавление

• Что такое обучение с подкреплением?
• RL против контролируемого и неконтролируемого обучения
• Как работает обучение с подкреплением
• Типы обучения с подкреплением
• Применение обучения с подкреплением
• Преимущества обучения с подкреплением
• Недостатки обучения с подкреплением

Что такое обучение с подкреплением (RL)?

Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения (ML), в котором агент учится принимать решения, взаимодействуя со своей средой. В этом контексте агент — это программа, которая принимает решения о действиях, получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов и корректирует свое поведение для максимизации совокупного вознаграждения.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая использует данные и статистические методы для создания программ, имитирующих человеческие рассуждения, а не полагающихся на жестко закодированные инструкции. RL напрямую вдохновлен тем, как люди используют метод проб и ошибок для оптимизации своих решений.

Подкрепление против контролируемого и неконтролируемого обучения

При обучении с учителем модели обучаются с использованием помеченных данных, где для каждого входа предоставляются правильные выходные данные.Это руководство помогает модели делать точные прогнозы, когда она сталкивается с новыми, невидимыми данными. Обучение с учителем полезно для таких задач, как обнаружение спама, классификация изображений и прогноз погоды.

С другой стороны,обучение без учителя работает с неразмеченными данными для поиска закономерностей и группировок.Он может группировать схожие точки данных, находить связи между элементами и уменьшать сложность данных для упрощения обработки. Примеры включают сегментацию клиентов, системы рекомендаций и обнаружение аномалий.

Обучение с подкреплением отличается от обоих.В RL агент учится, взаимодействуя со своей средой и получая положительные или отрицательные отзывы. Этот цикл обратной связи позволяет агенту корректировать свои действия для достижения наилучших возможных результатов. RL особенно полезен для задач, где агенту необходимо изучить последовательность решений, например, в играх, робототехнике и автономном вождении.

Как работает обучение с подкреплением

Понимание принципов RL имеет решающее значение для понимания того, как интеллектуальные агенты учатся и принимают решения. Ниже мы подробно рассмотрим ключевые концепции и процесс RL.

Ключевые понятия в RL

RL имеет особый словарь, который не применим к другим типам ML. Основные понятия, которые необходимо понять:

1 Агент и среда: Агент — это компьютерная программа, принимающая решения, а среда включает в себя все, с чем взаимодействует агент.Сюда входят все возможные состояния и действия, включая предыдущие решения, принятые агентом. Взаимодействие между агентом и окружающей средой является основой процесса обучения.

2 Состояние и действие. Состояние представляет текущую ситуацию агента в любой данный момент, а действие — это решение, которое агент может принять в ответ на свое состояние.Агент стремится выбирать действия, которые приведут к наиболее благоприятным состояниям.

3 Награда и наказание. После совершения действия агент получает обратную связь от окружающей среды: если она положительная, то это называется наградой, если отрицательная — наказанием.Эта обратная связь помогает агенту узнать, какие действия полезны, а каких следует избегать, и определяет его будущие решения.

4 Политика: Политика — это стратегия агента по принятию решения о том, какое действие предпринять в каждом состоянии.Он отображает состояния в действия, служа руководством агента для достижения наилучших результатов на основе прошлого опыта.

5 Функция ценности: Функция ценности оценивает долгосрочную выгоду от пребывания в определенном состоянии или совершения определенного действия.Это помогает агенту понять потенциальные будущие выгоды, даже если это означает получение краткосрочного отрицательного вознаграждения для максимизации долгосрочной выгоды. Функция ценности важна для принятия решений, которые оптимизируют совокупное вознаграждение с течением времени.

Процесс RL

Хотя цель и метод обучения сильно отличаются от других типов машинного обучения, процесс аналогичен с точки зрения подготовки данных, выбора параметров, оценки и итерации.

Вот краткий обзор процесса RL:

1 Постановка проблемы и постановка целей.Четко определите проблему и определите цели и задачи агента, включая структуру вознаграждения. Это поможет вам решить, какие данные вам нужны и какой алгоритм выбрать.

2 Сбор и инициализация данных.Соберите исходные данные, определите среду и настройте необходимые параметры для эксперимента RL.

3 Предварительная обработка и разработка функций.Очистите данные: выполните выборочную проверку, удалите дубликаты, убедитесь, что у вас есть правильные метки объектов, и решите, как обрабатывать пропущенные значения. Во многих случаях вам потребуется создать новые функции для уточнения важных аспектов среды, например создание единой точки данных позиционирования на основе входных данных нескольких датчиков.

4 Выбор алгоритма.В зависимости от проблемы и среды выберите соответствующий алгоритм RL и настройте основные параметры, известные как гиперпараметры. Например, вам нужно будет установить баланс исследования (пробования новых путей) и эксплуатации (следования известным путям).

5 Обучение.Обучите агента, позволив ему взаимодействовать с окружающей средой, выполнять действия, получать вознаграждения и обновлять свою политику. Отрегулируйте гиперпараметры и повторите процесс. Продолжайте отслеживать и корректировать соотношение разведки и эксплуатации, чтобы обеспечить эффективное обучение агента.

6 Оценка.Оценивайте производительность агента с помощью показателей и наблюдайте за его производительностью в применимых сценариях, чтобы убедиться, что он соответствует определенным целям и задачам.

7 Настройка и оптимизация модели.Настройте гиперпараметры, уточните алгоритм и переобучите агента для дальнейшего повышения производительности.

8 Развертывание и мониторинг.Как только вы будете удовлетворены производительностью агента, разверните обученный агент в реальной среде. Постоянно контролируйте его производительность и внедряйте цикл обратной связи для постоянного обучения и совершенствования.

9 Обслуживание и обновление.Хотя постоянное обучение очень полезно, иногда вам может потребоваться переобучение с исходных условий, чтобы максимально эффективно использовать новые данные и методы. Периодически обновляйте базу знаний агента, переобучайте ее новыми данными и обеспечивайте ее адаптацию к изменениям в среде или целях.

Типы обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением можно разделить на три типа: без моделей, на основе моделей и гибридное. Каждый тип имеет свои конкретные варианты использования и методы.

Обучение с подкреплением без модели

Благодаря безмодельному RL агент учится непосредственно на основе взаимодействия с окружающей средой. Он не пытается понять или предсказать окружающую среду, а просто пытается максимизировать свою эффективность в представленной ситуации. Примером RL без модели является робот-пылесос Roomba: по ходу работы он узнает, где находятся препятствия, и постепенно меньше натыкается на них, одновременно убирая больше.

Примеры:

• Ценностные методы.Наиболее распространенным является Q-обучение, где значение Q представляет собой ожидаемое будущее вознаграждение за выполнение определенного действия в данном состоянии. Этот метод оптимален для ситуаций с дискретным выбором, то есть ограниченными и определенными вариантами, например, в какую сторону повернуть на перекрестке. Вы можете вручную назначить значения Q, использовать нулевое или низкое значение, чтобы избежать предвзятости, рандомизировать значения, чтобы стимулировать исследование, или использовать равномерно высокие значения, чтобы обеспечить тщательное первоначальное исследование. На каждой итерации агент обновляет эти значения Q, чтобы отразить более эффективные стратегии. Обучение, основанное на ценностях, популярно, потому что его легко реализовать и хорошо работает в дискретных пространствах действий, хотя оно может иметь проблемы со слишком большим количеством переменных.
• Методы градиента политики. В отличие от Q-обучения, которое пытается оценить ценность действий в каждом состоянии, методы градиента политики направлены непосредственно на улучшение стратегии (или политики), которую агент использует для выбора действий.Вместо оценки стоимости эти методы корректируют политику так, чтобы максимизировать ожидаемое вознаграждение. Методы градиента политики полезны в ситуациях, когда действия могут иметь любое значение (следуя приведенной выше аналогии, это может быть перемещение по полю в любом направлении) или когда трудно определить ценность различных действий. Они могут принимать более сложные решения и выбирать из множества вариантов, но для эффективной работы обычно требуется больше вычислительной мощности.

Обучение с подкреплением на основе моделей

RL на основе моделей предполагает создание модели среды для планирования действий и прогнозирования будущих состояний. Эти модели фиксируют взаимодействие между действиями и изменениями состояния, предсказывая, насколько вероятно, что действие повлияет на состояние окружающей среды и, как следствие, на вознаграждение или наказание. Этот подход может быть более эффективным, поскольку агент может моделировать различные стратегии внутри себя, прежде чем действовать. Беспилотный автомобиль использует этот подход, чтобы понять, как реагировать на особенности дорожного движения и различные объекты. Безмодельная техника Roomba не подходит для таких сложных задач.

Примеры:

• Dyna-Q: Dyna-Q — это гибридный алгоритм обучения с подкреплением, который сочетает в себе Q-обучение с планированием.Агент обновляет свои значения Q на основе реального взаимодействия с окружающей средой и смоделированного опыта, созданного моделью. Dyna-Q особенно полезен, когда взаимодействие в реальном мире требует больших затрат или времени.
• Поиск по дереву Монте-Карло (MCTS): MCTS моделирует множество возможных будущих действий и состояний для построения дерева поиска, представляющего решения, следующие за каждым выбором.Агент использует это дерево, чтобы выбрать лучшее действие, оценивая потенциальные выгоды различных путей. MCTS превосходно справляется со сценариями принятия решений с четкой структурой, такими как настольные игры, такие как шахматы, и может справиться со сложным стратегическим планированием.

Методы, основанные на моделях, подходят, когда окружающую среду можно точно смоделировать и когда моделирование может дать ценную информацию. Они требуют меньше выборок по сравнению с методами без моделей, но эти выборки должны быть точными, а это означает, что для их разработки может потребоваться больше вычислительных усилий.

Гибридное обучение с подкреплением

Гибридное обучение с подкреплением сочетает в себе подходы к использованию своих сильных сторон. Этот метод может помочь сбалансировать компромисс между эффективностью выборки и сложностью вычислений.

Примеры:

• Управляемый поиск по политике (GPS): GPS — это гибридный метод, в котором чередуется обучение с учителем и обучение с подкреплением.Он использует контролируемое обучение для обучения политике на основе данных, генерируемых контроллером на основе модели. Затем политика уточняется с использованием обучения с подкреплением для обработки частей пространства состояний, где модель менее точна. Этот подход помогает перенести знания от планирования на основе моделей к непосредственному изучению политики.
• Интегрированные архитектуры. Некоторые архитектуры объединяют различные компоненты, основанные на моделях и без моделей, в единой структуре, адаптируясь к различным аспектам сложной среды, а не навязывая один подход ко всему.Например, агент может использовать подход на основе моделей для долгосрочного планирования и подход без моделей для принятия краткосрочных решений.
• Модели мира. Модели мира — это подход, при котором агент создает компактное и абстрактное представление окружающей среды, которое он использует для моделирования будущих состояний.Агент использует немодальный подход для изучения политик в этой внутренней моделируемой среде. Этот метод снижает потребность в реальном взаимодействии.

Применение обучения с подкреплением

RL имеет широкий спектр приложений в различных областях:

• Игра: алгоритмы RL достигли сверхчеловеческой производительности в таких случаях, как шахматы и видеоигры.Ярким примером является AlphaGo, которая играет в настольную игру Го, используя гибрид глубоких нейронных сетей и поиска по дереву Монте-Карло. Эти успехи демонстрируют способность RL разрабатывать сложные стратегии и адаптироваться к динамичной среде.
• Робототехника: В робототехнике RL помогает обучать роботов выполнять такие задачи, как захват объектов и преодоление препятствий.Процесс обучения методом проб и ошибок позволяет роботам адаптироваться к реальным неопределенностям и со временем улучшать свои характеристики, превосходя негибкие подходы, основанные на правилах.
• Здравоохранение: реагируя на данные конкретного пациента, RL может оптимизировать планы лечения, управлять клиническими испытаниями и персонализировать медицину.RL также может предложить вмешательства, которые максимизируют результаты лечения пациентов, путем постоянного обучения на основе данных пациентов.
• Финансы: RL на основе моделей хорошо подходит для четких параметров и сложной динамики различных частей финансовой сферы, особенно тех, которые взаимодействуют с высокодинамичными рынками.Его использование здесь включает управление портфелем, оценку рисков и торговые стратегии, которые адаптируются к новым рыночным условиям.
• Автономные транспортные средства. В беспилотных автомобилях используются модели, обученные на основе RL, чтобы реагировать на препятствия, дорожные условия и динамические схемы движения.Они немедленно применяют эти модели для адаптации к текущим условиям вождения, а также возвращают данные в централизованный непрерывный процесс обучения. Постоянная обратная связь от окружающей среды помогает этим автомобилям со временем повысить свою безопасность и эффективность.

Преимущества обучения с подкреплением

• Адаптивное обучение: агенты RL постоянно учатся и адаптируются к своему взаимодействию с окружающей средой.Обучение на лету делает RL особенно подходящим для динамичных и непредсказуемых условий.
• Универсальность: RL работает для широкого спектра задач, включающих последовательность решений, одно из которых влияет на окружающую среду другого, от игр до робототехники и здравоохранения.
• Оптимальное принятие решений: RL ориентирован на максимизацию долгосрочного вознаграждения, гарантируя, что агенты RL разрабатывают стратегии, оптимизированные для достижения наилучших возможных результатов с течением времени, а не просто для следующего решения.
• Автоматизация сложных задач: RL может автоматизировать задачи, которые сложно жестко запрограммировать, такие как динамическое распределение ресурсов, сложные системы управления, такие как управление электросетями, и точно персонализированные рекомендации.

Недостатки обучения с подкреплением

• Требования к данным и вычислениям: RL часто требует больших объемов данных и вычислительной мощности, и то, и другое может оказаться довольно дорогим.
• Длительное время обучения. Обучение агентов RL может занять недели или даже месяцы, если процесс предполагает взаимодействие с реальным миром, а не просто с моделью.
• Сложность: проектирование и настройка систем RL предполагает тщательное рассмотрение структуры вознаграждения, политического представительства и баланса разведки и эксплуатации.Эти решения должны приниматься обдуманно, чтобы не отнимать слишком много времени и ресурсов.
• Безопасность и надежность. Для критически важных приложений, таких как здравоохранение и автономное вождение, неожиданное поведение и неоптимальные решения могут иметь серьезные последствия.
• Низкая интерпретируемость: в некоторых процессах RL, особенно в сложных средах, трудно или невозможно точно узнать, как агент пришел к своим решениям.
• Пример неэффективности. Многие алгоритмы RL требуют большого количества взаимодействий со средой для изучения эффективных политик.Это может ограничить их полезность в сценариях, где взаимодействие в реальном мире является дорогостоящим или ограниченным.