Maschinelles Lernen dient als Grundlage für verschiedene High-End-Technologien und verschiedene Untertypen. So sind beispielsweise Tiefenlernen und Verstärkungslernen gängige Arten des maschinellen Lernens, die den Lernprozess der Maschine automatisieren helfen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Reinforcement und wie diese Technologie hilft:

Was ist Reinforcement Learning?

Mit einfachen Worten können wir sagen, dass Reinforcement Learning eine der Techniken des maschinellen Lernens ist. Man kann einen Agenten künstlicher Intelligenz trainieren, indem man ihm erlaubt, sich wiederholende Aktionen auszuführen, und indem man ihn dafür belohnt. Der Agent im Experiment des Verstärkungslernens wird verschiedene Aktionen ausführen. Bei korrekten Aktionen erhält der Agent Belohnungen. Bei falschen Handlungen wird er jedoch bestraft. Dadurch wird die Lernfähigkeit des Agenten für die Ausführung der Handlungen erhöht.

Wenn wir uns die detaillierte psychologische Definition des RL ansehen, können wir noch mehr verstehen. Der Begriff Verstärkung bezieht sich auf etwas, das die Chancen erhöht, bei einer Aufgabe oder Handlung Fortschritte zu machen. Verstärkungslernen bedeutet nach diesem Konzept alles, was zur Verbesserung des Verhaltens beiträgt.

Wenn wir zum Beispiel an Verstärkung bei Menschen denken, haben wir verschiedene Belohnungen wie Gehaltserhöhung, Bonus, Lob, ein Geschenk oder jede lustige Aktivität, die die Leistung steigert. In ähnlicher Weise können Sie Ihrem Hund, wenn er sich richtig verhält, ein Leckerli geben. Diese Reaktion ist eine positive Verstärkung. Wenn Sie Ihre Katze jedoch für ihr sprunghaftes Verhalten anschreien, ist das ein negatives Verhalten. Das hilft, das Verhalten Ihres Haustiers zu beseitigen.

Inwiefern unterscheidet sich das Verstärkungslernen von maschinellem und tiefem Lernen?

Das kann eine heikle Frage sein, da es keinen klaren Grund gibt, Verstärkung, Tiefenlernen und maschinelles Lernen zu trennen. Diese sind genau wie alle Ecken eines Dreiecks. Maschinelles Lernen ist die oberste Kategorie, und die Untertypen sind Tiefenlernen und Verstärkungslernen.

Die Funktion des RL ist die gleiche wie die des Tiefenlernens und des maschinellen Lernens. Die Anwendung ist jedoch spezialisiert und verfügt über eine besondere Methode zur Lösung komplexer Probleme. Viele Leute werden denken, dass das Konzept aller Ideen unterschiedlich ist, aber wir können diese Technologien nicht aufteilen.
Bei vielen Projekten können Sie die Technologien auch miteinander verschmelzen, um die Aufgabe produktiv und effektiv durchzuführen und schnelle und hoch positive Ergebnisse zu erzielen.

  • Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz. Sie hat die Fähigkeit, die progressive Ausführung einer Aufgabe mit Hilfe eines Datensatzes ohne Programmierung zu verbessern. Das maschinelle Lernen lässt sich in zwei Arten einteilen. Das überwachte maschinelle Lernen ist der erste Typ, während das unüberwachte maschinelle Lernen der zweite Typ ist.

  • Tiefgehendes Lernen

Tiefes Lernen beinhaltet eine zusätzliche verborgene Schicht in den neuronalen Netzen. Diese verborgenen Schichten können komplizierte Aufgaben bewältigen. Das Modell des Tiefenlernens ähnelt der Funktionsweise des menschlichen Gehirns beim Lösen von Problemen. Diese Technologie funktioniert nur für eine bestimmte Aufgabe mit gegebenen Daten, da es nur wenige Schichten künstlicher neuronaler Netze gibt.

Lösung der Probleme beim Reinforcement Learning


Heute automatisieren verschiedene Branchen und Unternehmen ihre Aufgaben durch unterschiedliche Technologien. Reinforcement Learning ist ein starker Algorithmus, der zahlreiche Probleme lösen und Aufgaben ohne menschliche Anstrengung ausführen kann. Hier sind einige der komplexen Probleme, die wir durch RL lösen können:

  1. Herstellungsprozess

Das Verstärkungslernen kann den personellen Aufwand sowie die Arbeitskosten und den Zeitaufwand bei Fertigungsaufgaben minimieren. Verschiedene High-Tech-Firmen entwickeln Roboter, die den Prozess und die Aufgaben mit mehr Geschwindigkeit, hoher Genauigkeit und weniger Aufwand selbst erlernen können.

  1. Werbung und Angebotsabgabe in Echtzeit

Verschiedene Bietagenten können je nach Marktverständnis und Analyse verschiedener anderer Anzeigen Arbeitsplatzanzeigen für ihre Produkte oder Dienstleistungen verwenden. Das Reinforcement Learning kann Strategien für Werbung mit mehr Benutzerengagement und höherer Genauigkeit handhaben. Darüber hinaus wird das Feedback von Kunden auch über mehr als einen einzigen Agenten für Anpassungen gesammelt. Eine Gruppe von Agenten kann dazu beitragen, anstelle eines einzelnen Agenten genauere Ergebnisse zu entwickeln.

  1. Personalisierte Empfehlungen für Nachrichten

Es gibt Einschränkungen bei der Personalisierung der Nachrichten. Die Herausforderungen der neuen Empfehlungen machen die Menschen langweilig und weniger interessiert. Reinforcement Learning hilft, die Präferenzen des Benutzers durch ein belohnungsorientiertes Rahmenwerk anhand des Benutzerfeedbacks vorherzusagen.

  1. Ressourcen-Optimierung

Die Verwaltungsaufgaben, wie z.B. das Warten auf Arbeitsplätze, können zeitaufwendig sein. Mit einem effektiven Algorithmus des Reinforcement Learning können verfügbare Stellen jedoch in kürzerer Zeit zugewiesen werden.

  1. Auto-Konfiguration

Für die Leistung und Geschwindigkeit des Web-Systems ist die Autokonfiguration eine wesentliche Komponente zur Bewältigung des Internet-Verkehrs. Mit Hilfe des Reinforcement Learning können Sie die Lernzeit verkürzen, indem Sie die Initiierung verbessern und den Parameter automatisch anpassen, um die Leistung zu steigern.

Zukünftige Weiterentwicklung des Reinforcement Learning

Das Beste am Reinforcement Learning, das darauf hinweist, dass dieses maschinelle Lernwerkzeug eine große Zukunft hat, da es die Entwicklung von Modellen mit komplexen Aufgaben durch ein einfaches Einzelmodell unterstützen kann. Tiefgehendes Lernen hilft bei der Lösung von Problemen, mit denen wir früher konfrontiert waren. In der Zukunft kann uns RL bei verschiedenen fortgeschrittenen Aktivitäten noch mehr helfen. Durch Reinforcement Learning kann man neue Lösungen entwickeln, indem man den Agenten der künstlichen Intelligenz ausbildet. Die Möglichkeiten der Anwendung von RL sind enorm. Es gibt jedoch einige der zukünftigen Anwendungen, die wir in naher Zukunft entwickeln können:

  • Prothetische Gliedmaße
  • Autonome Roboter
  • Fortgeschrittenes Selbstfahrerfahren
  • Vollständig automatisierte Fabriken

Schlussfolgerung

Das Verstärkungslernen umfasst die Ausbildung des Agenten, der der wesentliche Teil ist, wie auch immer, andere Faktoren wie die Umgebung und die Daten, die dem Agenten zur Inspektion zur Verfügung gestellt werden. Der Agent wird dann versuchen, durch Anwendung verschiedener Methoden und Muster die maximale Belohnung zu finden. Ein künstliches neuronales Netz ist für die Speicherung der Daten und die Verbesserung der Leistung der Aufgabe durch Erfahrung für tiefes Verstärkungslernen verantwortlich.