Machinaal leren fungeert als basis voor verschillende high-end technologieën en verschillende subtypes. Zo zijn bijvoorbeeld deep learning en reinforcement learning veel voorkomende vormen van machinaal leren die het leerproces van de machine helpen automatiseren. In dit artikel leert u over versterking en hoe deze technologie helpt:

Wat is versterkingsleren?

In eenvoudige woorden kunnen we zeggen dat versterkingsleren een van de technieken van machinaal leren is. Je kunt een kunstmatige intelligentie-agent trainen door hem of haar in staat te stellen herhaalde handelingen te verrichten en hem of haar te belonen. De agent in het experiment van versterkingsleren zal verschillende acties ondernemen. Bij correcte acties zal de agent beloond worden. Bij foute acties krijgt hij echter straf. Dit zal het leervermogen van de agent voor het nemen van de acties verhogen.

Als we kijken naar de gedetailleerde psychologische definitie van de RL, kunnen we nog meer begrijpen. De term versterking verwijst naar iets dat de kans op vooruitgang in elke taak of actie vergroot. Versterking leren, volgens dit concept, betekent dat alles wat helpt om gedrag te verbeteren.

Als we bijvoorbeeld denken aan versterking bij mensen, hebben we verschillende beloningen zoals verhoging, bonus, lof, een cadeau, of elke leuke activiteit die de prestaties verhoogt. Op dezelfde manier, wanneer uw hond zich goed gedraagt, kunt u hem of haar een traktatie geven. Deze reactie is positieve versterking. Echter, wanneer u tegen uw kat schreeuwt voor hun springerige gedrag, is dat negatief gedrag. Dat helpt bij het verwijderen van het gedrag van uw huisdier.

Hoe is Reinforcement Learning anders dan Machine en Deep Learning?

Dit kan een lastige vraag zijn, omdat er geen duidelijke reden is om versterking, diepgaand leren en machinaal leren te verdelen. Dit zijn net als alle hoeken van een driehoek. Machinaal leren is de topcategorie, en de subtypes zijn diepgaand leren en versterkingsleren.

De functie van RL is hetzelfde als diepgaand leren en machinaal leren. De toepassing is echter gespecialiseerd en heeft een bepaalde methode om complexe problemen op te lossen. Veel mensen zullen denken dat het concept van alle ideeën anders is, maar we kunnen deze technologieën niet onderverdelen.
Bij veel projecten kun je de technologieën ook samenvoegen om de taak productief en effectief uit te voeren en snel een hoog positief resultaat te behalen.

– Machinaal leren

Machinaal leren is een vorm van kunstmatige intelligentie. Het heeft de mogelijkheid om de progressieve uitvoering van een taak te verbeteren met behulp van een dataset zonder te programmeren. Machinaal leren valt uiteen in twee soorten. Machinaal leren onder toezicht is het eerste type, terwijl machinaal leren zonder toezicht het tweede type is.

– Diepgaand leren

Diepgaand leren omvat een extra verborgen laag in de neurale netwerken. Deze verborgen lagen kunnen gecompliceerde taken aan. Het model van diepgaand leren is vergelijkbaar met de functionaliteit van het menselijk brein bij het oplossen van problemen. Deze technologie werkt alleen voor een bepaalde taak met bepaalde gegevens, omdat er weinig lagen van kunstmatige neurale netwerken zijn.

Oplossen van de problemen met Versterkend Leren

Nu automatiseren verschillende industrieën en bedrijven hun taken door middel van verschillende technologieën. Reinforcement learning is een sterk algoritme dat tal van problemen kan oplossen en taken kan uitvoeren zonder menselijke inspanningen.
Hier zijn enkele van de complexe problemen die we kunnen oplossen door middel van RL:

1. Fabricageproces

Versterkingsleren kan de menselijke inspanningen en de arbeidskosten en -tijd in de productieprocessen tot een minimum beperken. Verschillende hightech bedrijven ontwikkelen robots die het proces en de taken zelf kunnen leren met meer snelheid, hoge nauwkeurigheid en minder inspanning.

2. Real-time adverteren en bieden

Verschillende biedingsagenten kunnen de advertenties op de werkplek gebruiken voor hun producten of diensten volgens het begrip van de markt en het analyseren van diverse andere advertenties. Versterking leren kan omgaan met strategieën voor reclame met meer betrokkenheid van de gebruiker en een hogere nauwkeurigheid. Verder is de feedback van klanten ook verzamelt door middel van meer dan een enkele agent voor aanpassingen. Een groep van agenten kan helpen bij het ontwikkelen van meer accurate resultaten in plaats van een enkele agent.

3. Gepersonaliseerde aanbevelingen voor nieuws

Er zijn beperkingen aan het personaliseren van het nieuws. De uitdagingen van nieuwe aanbevelingen maken mensen saai en minder geïnteresseerd. Reinforcement Learning helpt de voorkeuren van de gebruiker te voorspellen door middel van een beloningsgericht raamwerk op basis van de feedback van de gebruiker.

4. Optimalisatie van middelen

De managementtaken, zoals het wachten op banen, kunnen tijdrovend zijn. Met een effectief algoritme van versterkingsleren kunnen de beschikbare taken echter in minder tijd worden toegewezen.

5. Autoconfiguratie

Voor de prestaties en snelheid van het websysteem is autoconfiguratie een essentieel onderdeel om met internetverkeer om te gaan. Met behulp van versterkingsleren kunt u de leertijd verkorten door de initiatie te verbeteren en de parameter automatisch aan te passen om de prestaties te verbeteren.

Toekomstige verbetering van versterkingsleren

Het beste aan versterkingsleren geeft aan dat de toekomst van dit machineleerinstrument rooskleurig is, omdat het kan helpen bij het ontwikkelen van modellen met complexe taken door middel van een eenvoudig enkel model. Diepgaand leren helpt bij het oplossen van problemen waar we vroeger mee te maken hadden. In de toekomst kan RL ons meer helpen bij verschillende geavanceerde activiteiten. Door middel van versterkend leren kunt u nieuwe oplossingen ontwikkelen door het trainen van de Artificial Intelligence Agent. De mogelijkheden om RL te gebruiken zijn enorm. Echter, sommige van de toekomstige toepassingen die we in de nabije toekomst kunnen ontwikkelen zijn dat wel:

– Prothetische ledematen
– Autonome robots
– Gevorderde zelfsturing
– Volledig geautomatiseerde fabrieken

Conclusie

Versterking leren omvat de opleiding van de agent dat is de essentiële part-however, andere factoren, zoals de omgeving en de gegevens die aan de agent voor de inspectie. De agent zal dan proberen om de maximale beloning te vinden door het toepassen van verschillende methoden en patronen. Een kunstmatig neuraal netwerk is verantwoordelijk voor het opslaan van de gegevens en het verbeteren van de prestaties van de taak door ervaring voor diepgaand versterkingsleren.