En dressant un animal de compagnie, vous le récompensez en lui donnant toutes les bonnes réponses. Vous pouvez suivre le même entraînement basé sur la récompense pour un logiciel ou un robot, afin que le programme exécute efficacement les tâches. L’apprentissage par renforcement est une technique d’intelligence artificielle unique qui vous permet de former vos machines à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique. Commençons le voyage de l’algorithme d’apprentissage par la machine en détail. De plus, nous pouvons découvrir comment fonctionne le monde de l’apprentissage par renforcement.

Apprentissage par renforcement

Vous pouvez utiliser l’apprentissage par renforcement dans l’apprentissage machine et améliorer les performances de votre modèle. Avec RL, votre modèle effectue diverses activités tout en maximisant la récompense. Cette technique implique différentes machines et logiciels afin que votre modèle puisse développer le comportement ou la direction parfaite dans une situation particulière.
L’apprentissage supervisé et l’apprentissage par renforcement sont deux techniques différentes. Dans l’apprentissage supervisé, les données de formation servent de réponses à la solution. Ces types de modèles comprennent déjà les bonnes réponses. Cependant, dans l’apprentissage par renforcement, l’algorithme n’inclut pas les bonnes réponses, mais les agents décident de la manière de prendre des mesures et d’exécuter diverses fonctions en fonction de la tâche. La machine apprend par expérience sans avoir recours aux données de formation.

Qu’est-ce que le Q-Learning ?

Le Q-learning est un algorithme d’apprentissage basé sur la valeur et se concentre sur l’optimisation de la fonction de valeur en fonction de l’environnement ou du problème. Le Q dans le Q-learning représente la qualité avec laquelle le modèle trouve sa prochaine action améliorant la qualité. Le processus peut être automatique et simple. Cette technique est étonnante pour commencer votre voyage d’apprentissage du renforcement. Le modèle stocke toutes les valeurs dans un tableau, qui est le tableau Q. En d’autres termes, vous utilisez la méthode d’apprentissage pour trouver la meilleure solution. Ci-dessous, vous allez apprendre le processus d’apprentissage derrière un Q-learning
modèle.

Processus d’apprentissage du Q-Learning

L’exemple de jeu suivant vous aidera à comprendre le concept de Q-learning :

1. Initialisation

Votre agent, lorsqu’il jouera pour la première fois au jeu, n’aura aucune connaissance. Nous supposerons donc que la table Q est égale à zéro.

2. Exploration ou exploitation

Au cours de cette étape, votre agent choisira n’importe qui parmi les deux possibilités. Si l’agent exploite, il recueillera des informations à partir de la table des questions, ou lorsqu’il explore, il essaiera de trouver de nouveaux moyens.
– Lorsque votre agent travaille pour un nombre plus élevé pendant un certain temps, il est essentiel d’exploiter.
– Lorsque votre agent n’a aucune expérience, l’exploration est essentielle.
Vous pouvez gérer les ajustements entre deux conditions, l’exploration et l’exploitation, en ajoutant un epsilon. Incluez l’epsilon dans la fonction de valeur. Lorsque nous commençons avec le modèle et que nous n’incluons aucune information, vous devez préférer l’exploration. Cependant, une fois que votre modèle commence à s’adapter à l’environnement, vous devez suivre l’exploitation. En termes simples, l’agent prendra des mesures à l’étape deux, et les choix sont l’exploration et l’exploitation.

3. Mesurer la récompense

Lorsque l’agent décide de l’action à choisir, il agit. Cela conduit l’agent à l’étape suivante, qui est l’état “S”. Dans cet état, l’agent effectue quatre actions. Chacune de ces actions dirigera l’agent vers différents scores de récompense. Par exemple, si l’agent choisit l’état 5 à partir de l’état 1, il ira plus loin en fonction de l’expérience de cet état. L’agent peut alors choisir de passer à l’état 6 ou à l’état 9 en fonction de l’expérience antérieure et de l’éventuelle attente de récompense.

4. Mise à jour du tableau Q

L’agent calculera la valeur de la récompense. L’algorithme utilisera l’équation de Bellman pour mettre à jour la valeur à l’État “S”. Voici quelques terminologies
Taux d’apprentissage – Le taux d’apprentissage est une constante qui détermine le poids que vous devez ajouter dans la table des questions pour générer une nouvelle valeur au lieu de l’ancienne.
Taux d’actualisation – Le taux d’actualisation est la constante. Il permet d’escompter ce que sera la future récompense. En termes simples, le taux d’actualisation aide à équilibrer l’effet des récompenses à venir sur les nouvelles valeurs.
Une fois que l’agent a franchi toutes ces étapes en apprenant de manière significative, il obtiendra des valeurs actualisées sur la table Q. Maintenant, il est simple d’utiliser la table Q pour cartographier les états. Chaque agent d’état sélectionnera une action qui le mènera à l’état ayant la valeur Q la plus élevée.

Apprentissage approfondi du Q

Le Deep Q Learning peut aider le modèle à mettre directement à jour le tableau Q avec des valeurs appropriées et à effectuer les tâches plus efficacement. Cependant, vous devez considérer la complexité du modèle comme un environnement complexe qui peut réduire considérablement les performances.
D’autre part, le temps et les ressources nécessaires permettront d’équilibrer l’infaisabilité et l’inefficacité du modèle tout en modifiant et en mettant à jour le tableau Q avec des valeurs appropriées. Le Deep Q Learning vous permet d’utiliser la stratégie de Q-Learning en intégrant les réseaux de neurones artificiels.

Comment fonctionne le Deep Q Learning

Vous pouvez augmenter l’efficacité du modèle en estimant la fonction Q parfaite à l’aide d’un approximateur de fonction. Utilisez cette technique plutôt que d’utiliser des intégrations de valeurs pour calculer directement les valeurs Q. La meilleure méthode à choisir pour l’instant est l’application de réseaux de neurones artificiels.
Un réseau de neurones aidera l’agent à choisir l’état en recevant l’entrée. Ces entrées sont les états de l’environnement. Après avoir reçu l’entrée, le réseau de neurones estimera la valeur Q. L’agent prendra des décisions sur la base de ces valeurs Q.
On peut calculer la perte en comparant la valeur cible et la sortie du modèle. Cela est possible une fois que nous avons choisi la valeur cible. Pour cela, nous devons utiliser l’équation de Bellman :
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Maintenant, nous allons utiliser un algorithme stochastique de descente de gradient et d’arrière-plan, de sorte qu’un réseau neuronal artificiel actualise la valeur, en minimisant les erreurs. Vous devez savoir que si vous avez un petit espace d’état, vous devez utiliser le Q-Learning standard au lieu du Deep Q Learning. Le Q-Learning calculera les valeurs optimales plus rapidement et efficacement avec un petit espace d’état.

Conclusion

L’apprentissage par renforcement consiste à résoudre la façon dont un agent va apprendre dans un environnement incertain en prenant diverses séquences de décisions. De nombreuses techniques et méthodes permettent à l’agent de déterminer son cheminement et d’effectuer des actions progressives. L’une de ces techniques d’apprentissage par renforcement est le Q-learning. Le Q-learning est actuellement populaire car cette stratégie est sans modèle.
Vous pouvez également soutenir votre modèle de Q-learning avec le Deep Learning. Le Deep Learning comprend de nombreux réseaux de neurones artificiels qui identifient les poids appropriés pour trouver la meilleure solution possible. Un Q-learning avec des réseaux de neurones est le Deep QLearning. Grâce à ces techniques, les entreprises réalisent de nombreux progrès dans la prise de décisions et l’exécution des tâches.