Mentre si addestra un animale domestico, lo si premia ad ogni risposta corretta. È possibile seguire lo stesso addestramento basato sulla ricompensa per il software o il robot, in modo che il programma esegua efficacemente i compiti. L’apprendimento per rinforzo è una tecnica unica di intelligenza artificiale che permette di addestrare le macchine con l’aiuto di un algoritmo di apprendimento automatico. Iniziamo il viaggio dell’algoritmo Q-learning in dettaglio. Inoltre, possiamo scoprire come funziona il mondo dell’apprendimento per rinforzo.

Apprendimento per rinforzo

Puoi usare l’apprendimento per rinforzo nell’apprendimento automatico e migliorare le prestazioni del tuo modello. Con RL, il vostro modello esegue varie attività man mano che si massimizza la ricompensa. Questa tecnica coinvolge diverse macchine e software in modo che il vostro modello possa sviluppare il comportamento perfetto o la direzione in una particolare situazione.
L’apprendimento supervisionato e l’apprendimento di rinforzo sono tecniche diverse. Nell’apprendimento supervisionato, i dati di allenamento funzionano come le risposte alla soluzione. Questi tipi di modelli includono già le risposte corrette. Tuttavia, nell’apprendimento di rinforzo, l’algoritmo non include le risposte corrette, ma gli agenti decidono come intraprendere azioni ed eseguire varie funzioni in base al compito. La macchina impara dall’esperienza senza cercare aiuto dai dati di allenamento.

Cos’è il Q-Learning?

Il Q-learning è un algoritmo di apprendimento basato sul valore e si concentra sull’ottimizzazione della funzione di valore secondo l’ambiente o il problema. Q nel Q-learning rappresenta la qualità con cui il modello trova la sua prossima azione migliorando la qualità. Il processo può essere automatico e diretto. Questa tecnica è incredibile per iniziare il vostro viaggio di apprendimento per rinforzo. Il modello memorizza tutti i valori in una tabella, che è la tabella Q. In parole semplici, si usa il metodo di apprendimento per la soluzione migliore. Di seguito, imparerete il processo di apprendimento dietro un modello di Q-learning
modello.

Processo di apprendimento di Q-Learning

Il seguente esempio di gioco vi aiuterà a capire il concetto di Q-learning:

1. Inizializzazione

Il vostro agente che gioca per la prima volta non includerà alcuna conoscenza. Quindi assumeremo che la tabella Q sia zero.

2. Esplorazione o sfruttamento

In questo passo, il vostro agente sceglierà uno dei due modi possibili. Se l’agente sfrutta, raccoglierà informazioni dalla tabella Q, o quando l’agente esplora, cercherà di fare nuove strade.
– Quando il tuo agente lavora per un numero più alto per un po’, è essenziale sfruttare.
– Quando il vostro agente non ha esperienza, esplorare è essenziale.
Potete gestire gli aggiustamenti tra due condizioni, esplorazione e sfruttamento, aggiungendo un epsilon. Includete l’epsilon nella funzione valore. Quando si inizia con il modello e non si include alcuna informazione, si dovrebbe preferire l’esplorazione. Tuttavia, una volta che il modello inizia ad adattarsi all’ambiente, è necessario seguire lo sfruttamento. In parole semplici, l’agente agirà nella fase due, e le scelte sono esplorazione e sfruttamento.

3. Misurare la ricompensa

Quando l’agente decide quale azione scegliere, agisce. Questo porta l’agente alla fase successiva, che è lo stato “S”. In questo stato, l’agente esegue quattro azioni. Ognuna di queste azioni dirigerà l’agente verso vari punteggi di ricompensa. Per esempio, se l’agente sceglie lo stato 5 dallo stato 1, si muoverà ulteriormente in base all’esperienza di quello stato. L’agente può ora scegliere di passare allo stato 6 o allo stato 9 a seconda dell’esperienza precedente e della possibile aspettativa di ricompensa.

4. Aggiornare la tabella Q

L’agente calcolerà il valore della ricompensa. L’algoritmo userà l’equazione di Bellman per aggiornare il valore allo stato “S”. Ecco alcune terminologie
Learning Rate-Learning rate è una costante che determina il peso da aggiungere nella tabella Q per generare un nuovo valore al posto di quello vecchio.
Tasso di sconto: il tasso di sconto è la costante. Sconta su quella che sarà la ricompensa futura. In parole semplici, il tasso di sconto aiuta a bilanciare l’effetto delle prossime ricompense sui nuovi valori.
Una volta che l’agente passa attraverso tutti questi passi di apprendimento in modo significativo, otterrà valori aggiornati sulla Q-Table. Ora, è semplice usare la Q-Table come mappatura degli stati. Ogni agente di stato selezionerà un’azione che lo porterà allo stato con il più alto valore Q.

Apprendimento Q profondo

Il Deep Q Learning può aiutare il modello ad aggiornare direttamente la tabella Q con valori appropriati ed eseguire i compiti in modo più efficiente. Tuttavia, è necessario considerare la complessità del modello come un ambiente complesso che può diminuire significativamente le prestazioni.
D’altra parte, il tempo e le risorse bilanceranno l’infezionabilità e l’inefficienza del modello mentre si modifica e si aggiorna la tabella Q con valori appropriati. Deep Q Learning permette di utilizzare la strategia Q-Learning integrando le reti neurali artificiali.

Come funziona Deep Q Learning

È possibile aumentare l’efficienza del modello stimando la funzione Q perfetta con l’aiuto di un approssimatore di funzioni. Usate questa tecnica invece di usare integrazioni di valori per calcolare direttamente i valori Q. Il metodo migliore da scegliere in questo momento è l’applicazione di reti neurali artificiali.
Una rete neurale aiuterà l’agente a scegliere lo stato ricevendo l’input. Questi input sono gli stati dell’ambiente. Dopo aver ricevuto l’input, la rete neurale stimerà il valore Q. L’agente prenderà decisioni basate su questi valori Q.
Possiamo calcolare la perdita confrontando il valore target e l’output del modello. Questo è possibile una volta che abbiamo scelto il valore target. Dobbiamo usare l’equazione di Bellman per questo:
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Ora, useremo la discesa del gradiente stocastico e l’algoritmo backdrop, quindi una rete neurale artificiale aggiorna il valore, minimizzando gli errori. Dovete sapere che se avete un piccolo spazio di stato, dovete usare il Q-Learning standard invece del Deep Q Learning. Q-Learning calcolerà i valori ottimali in modo più veloce ed efficiente con un piccolo spazio di stato.

Conclusione

L’apprendimento per rinforzo consiste nel risolvere come un agente imparerà in un ambiente incerto prendendo varie sequenze di decisioni. Alcune numerose tecniche e metodi permettono all’agente di determinare il suo percorso e fare azioni progressive. Una di queste tecniche di apprendimento per rinforzo è il Q-learning. Il Q-learning è attualmente popolare perché questa strategia è senza modello.
È anche possibile supportare il modello di Q-learning con il Deep Learning. Il Deep Learning include numerose reti neurali artificiali che identificano i pesi adatti per trovare la migliore soluzione possibile. Un Q-learning con reti neurali è Deep QLearning. Con queste tecniche, le aziende ottengono numerosi progressi nel prendere decisioni e svolgere compiti.