Wenn Sie ein Haustier trainieren, belohnen Sie es bei jeder richtigen Reaktion. Sie können das gleiche belohnungsbasierte Training für Software oder Roboter durchführen, damit das Programm Aufgaben effektiv ausführt. Reinforcement Learning ist eine einzigartige Technik der künstlichen Intelligenz, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Maschinen mit Hilfe eines maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren. Lassen Sie uns die Reise des Q-Learning-Algorithmus im Detail beginnen. Außerdem können wir entdecken, wie die Welt des Reinforcement Learning funktioniert.

Verstärkungslernen

Sie können Reinforcement Learning beim maschinellen Lernen einsetzen und die Leistung Ihres Modells verbessern. Mit RL führt Ihr Modell verschiedene Aktivitäten aus, während Sie die Belohnung maximieren. Bei dieser Technik werden verschiedene Maschinen und Software eingesetzt, damit Ihr Modell das perfekte Verhalten oder die perfekte Richtung in einer bestimmten Situation entwickeln kann.
Überwachtes Lernen und Reinforcement Learning sind unterschiedliche Techniken. Beim überwachten Lernen dienen die Trainingsdaten als Antwort auf die Lösung. Diese Art von Modellen enthält bereits die richtigen Antworten. Beim verstärkenden Lernen hingegen enthält der Algorithmus nicht die richtigen Antworten, sondern die Agenten entscheiden je nach Aufgabe, wie sie vorgehen und verschiedene Funktionen ausführen. Die Maschine lernt aus Erfahrung, ohne Hilfe von Trainingsdaten zu suchen.

Was ist Q-Learning?

Q-Learning ist ein wertbasierter Lernalgorithmus und konzentriert sich auf die Optimierung der Wertfunktion in Abhängigkeit von der Umgebung oder dem Problem. Das Q im Q-Learning steht für die Qualität, mit der das Modell seine nächste Aktion zur Verbesserung der Qualität findet. Der Prozess kann automatisch und unkompliziert sein. Diese Technik eignet sich hervorragend, um mit dem Reinforcement Learning zu beginnen. Das Modell speichert alle Werte in einer Tabelle, der so genannten Q-Tabelle. In einfachen Worten: Sie nutzen die Lernmethode für die beste Lösung. Nachfolgend lernen Sie den Lernprozess hinter einem Q-learning
Modells.

Lernprozess des Q-Learnings

Das folgende Beispiel eines Spiels wird Ihnen helfen, das Konzept des Q-Learnings zu verstehen:

1. Initialisierung

Wenn Ihr Agent das Spiel zum ersten Mal spielt, hat er noch kein Wissen. Wir nehmen also an, dass die Q-Tabelle Null ist.

2. Erkundung oder Ausbeutung

In diesem Schritt wählt Ihr Agent einen der beiden möglichen Wege. Wenn der Agent exploitiert, wird er Informationen aus der Q-Tabelle sammeln, oder wenn der Agent exploriert, wird er versuchen, neue Wege zu finden.
– Wenn Ihr Agent eine Zeit lang für eine höhere Zahl arbeitet, ist es unerlässlich, zu exploiten.
– Wenn Ihr Agent noch keine Erfahrung hat, ist das Erkunden unerlässlich.
Sie können die Anpassungen zwischen den beiden Bedingungen, Erkundung und Ausbeutung, durch Hinzufügen eines Epsilons handhaben. Fügen Sie das Epsilon in die Wertfunktion ein. Wenn wir mit dem Modell beginnen und keine Informationen einschließen, sollten Sie Exploration bevorzugen. Sobald Ihr Modell jedoch beginnt, sich an die Umgebung anzupassen, müssen Sie Exploitation folgen. In einfachen Worten: Der Agent wird im zweiten Schritt eine Aktion ausführen, und die Wahlmöglichkeiten sind Exploration und Exploitation.

3. Belohnung messen

Wenn der Agent entschieden hat, welche Aktion er wählen soll, handelt er. Dies führt den Agenten zum nächsten Schritt, dem Zustand “S”. In diesem Zustand führt der Agent vier Aktionen aus. Jede dieser Aktionen führt den Agenten zu verschiedenen Belohnungswerten. Wenn der Agent z. B. den Zustand fünf von Zustand 1 aus wählt, wird er sich basierend auf den Erfahrungen in diesem Zustand weiter bewegen. Der Agent kann nun wählen, ob er sich in den Zustand 6 oder in den Zustand 9 bewegt, abhängig von der vorherigen Erfahrung und der möglichen Belohnungserwartung.

4. Q-Tabelle aktualisieren

Der Agent wird den Belohnungswert berechnen. Der Algorithmus wird die Bellman-Gleichung verwenden, um den Wert im Zustand “S” zu aktualisieren. Hier sind einige Terminologien
Lernrate – Die Lernrate ist eine Konstante, die das Gewicht bestimmt, das in der Q-Tabelle hinzugefügt werden muss, um einen neuen Wert anstelle des alten zu generieren.
Abzinsungsrate-Die Abzinsungsrate ist eine Konstante. Sie gibt an, wie hoch die zukünftige Belohnung sein wird. In einfachen Worten: Die Abzinsungsrate hilft dabei, die Auswirkungen der zukünftigen Belohnungen auf die neuen Werte auszugleichen.
Sobald der Agent all diese Lernschritte durchlaufen hat, erhält er aktualisierte Werte in der Q-Tabelle. Jetzt ist es einfach, die Q-Tabelle als Mapping der Zustände zu verwenden. In jedem Zustand wählt der Agent eine Aktion, die ihn in den Zustand mit dem höchsten Q-Wert führt.

Tiefes Q-Lernen

Deep Q Learning kann dem Modell helfen, die Q-Tabelle direkt mit geeigneten Werten zu aktualisieren und die Aufgaben effizienter auszuführen. Allerdings müssen Sie dabei die Komplexität des Modells berücksichtigen, da eine komplexe Umgebung die Leistung deutlich verringern kann.
Auf der anderen Seite werden die Zeit und die Ressourcen die Ineffizienz des Modells beim Ändern und Aktualisieren der Q-Tabelle mit geeigneten Werten ausgleichen. Deep Q Learning ermöglicht es Ihnen, die Q-Learning-Strategie durch die Integration der künstlichen neuronalen Netze zu nutzen.

Wie Deep Q-Learning funktioniert

Sie können die Effizienz des Modells erhöhen, indem Sie die perfekte Q-Funktion mit Hilfe eines Funktionsapproximators schätzen. Verwenden Sie diese Technik, anstatt Werteintegrationen für die direkte Berechnung der Q-Werte zu verwenden. Die beste Methode, die man jetzt wählen kann, ist die Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen.
Ein neuronales Netz hilft dem Agenten bei der Wahl des Zustands, indem es die Eingaben empfängt. Diese Eingaben sind die Zustände aus der Umgebung. Nach dem Empfang der Eingaben schätzt das neuronale Netz den Q-Wert. Der Agent trifft seine Entscheidungen auf der Grundlage dieser Q-Werte.
Wir können den Verlust berechnen, indem wir den Zielwert und die Ausgabe des Modells vergleichen. Dies ist möglich, sobald wir den Zielwert gewählt haben. Dazu müssen wir die Bellman-Gleichung verwenden:
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Jetzt werden wir den stochastischen Gradientenabstieg und den Backdrop-Algorithmus verwenden, so dass ein künstliches neuronales Netz den Wert aktualisiert und den Fehler minimiert. Sie sollten wissen, dass Sie, wenn Sie einen kleinen Zustandsraum haben, Standard-Q-Learning anstelle von Deep Q-Learning verwenden müssen. Q-Learning wird die optimalen Werte bei kleinem Zustandsraum schneller und effizienter berechnen.

Fazit

Beim Reinforcement Learning geht es darum, zu lösen, wie ein Agent in einer unsicheren Umgebung lernt, indem er verschiedene Sequenzen von Entscheidungen trifft. Es gibt zahlreiche Techniken und Methoden, die es dem Agenten ermöglichen, seinen Weg zu bestimmen und progressive Aktionen durchzuführen. Eine dieser Reinforcement-Learning-Techniken ist Q-learning. Q-Learning ist derzeit sehr beliebt, da diese Strategie modellfrei ist.
Sie können Ihr Q-learning-Modell auch mit Deep Learning unterstützen. Deep Learning umfasst zahlreiche künstliche neuronale Netzwerke, die die geeigneten Gewichte ermitteln, um die bestmögliche Lösung zu finden. Ein Q-Learning mit neuronalen Netzen ist Deep QLearning. Mit diesen Techniken erreichen Unternehmen zahlreiche Fortschritte bei der Entscheidungsfindung und Aufgabenerfüllung.