Als je een huisdier traint, beloon je hem bij elke juiste reactie. Dezelfde training op basis van beloning kunt u volgen voor software of robot, zodat het programma effectief taken uitvoert. Reinforcement learning is een unieke kunstmatige intelligentietechniek waarmee u uw machines kunt trainen met behulp van een algoritme voor machinaal leren. Laten we de reis van het Q-learning algoritme in detail beginnen. Bovendien kunnen we ontdekken hoe de wereld van reinforcement learning werkt.

Versterking leren

U kunt reinforcement learning gebruiken bij machinaal leren en de prestaties van uw model verbeteren. Met RL voert uw model verschillende activiteiten uit terwijl u de beloning maximaliseert. Bij deze techniek zijn verschillende machines en software betrokken, zodat uw model het perfecte gedrag of de perfecte richting in een bepaalde situatie kan ontwikkelen.
Begeleid leren en versterkingsleren zijn verschillende technieken. Bij supervised learning werken de trainingsgegevens als de antwoorden op de oplossing. Dit soort modellen bevat al de juiste antwoorden. Bij reinforcement learning bevat het algoritme echter niet de juiste antwoorden, maar bepalen de agenten hoe zij acties ondernemen en verschillende functies uitvoeren naar gelang van de taak. De machine leert uit ervaring zonder hulp te zoeken in trainingsgegevens.

Wat is Q-Learning?

Q-learning is een op waarden gebaseerd leeralgoritme en richt zich op het optimaliseren van de waardefunctie in overeenstemming met de omgeving of het probleem. Q in Q-learning staat voor de kwaliteit waarmee het model zijn volgende actie vindt om de kwaliteit te verbeteren. Het proces kan automatisch en ongecompliceerd verlopen. Deze techniek is geweldig om uw reis van reinforcement learning te beginnen. Het model slaat alle waarden op in een tabel, die de Q-tabel is. In eenvoudige woorden, u gebruikt de leermethode voor de beste oplossing. Hieronder leert u het leerproces achter een Q-learning
model.

Leerproces van Q-Learning

Het volgende voorbeeld van een spel zal u helpen het concept van Q-learning te begrijpen:

1. Initialisatie

Je agent die het spel voor de eerste keer speelt zal geen kennis bevatten. We gaan er dus van uit dat de Q tabel nul is.

2. Verkenning of Exploitatie

In deze stap, zal je agent een keuze maken uit de twee mogelijke manieren. Als de agent exploiteert, zal het informatie verzamelen van de Q tabel, of als de agent exploreert, zal het proberen om nieuwe manieren te maken.
– Wanneer je agent een tijdje voor een hoger nummer werkt, is het essentieel om te exploiteren.
– Wanneer je agent geen ervaring heeft, is verkennen van essentieel belang.
U kunt de aanpassingen tussen twee voorwaarden, exploratie en exploitatie, behandelen door een epsilon toe te voegen. Neem de epsilon op in de waardefunctie. Wanneer we met het model beginnen en geen informatie opnemen, moet u de voorkeur geven aan exploratie. Maar zodra uw model zich begint aan te passen aan de omgeving, moet u exploitatie volgen. In eenvoudige woorden, de agent zal actie ondernemen in stap twee, en de keuzes zijn exploratie en exploitatie.

3. Maatregel Beloning

Wanneer de agent beslist welke actie te kiezen, handelt hij. Dit leidt de agent naar de volgende stap, die staat “S.” In deze staat, voert de agent vier acties uit. Elk van deze acties zal de agent naar verschillende beloningsscores leiden. Bijvoorbeeld, als de agent staat vijf kiest van staat 1, zal het verder gaan op basis van de ervaring van die staat. De agent kan nu kiezen om naar staat 6 of staat 9 te gaan, afhankelijk van de eerdere ervaring en mogelijke beloningsverwachting.

4. Q tabel bijwerken

De agent zal de waarde van de beloning berekenen. Het algoritme zal Bellman’s vergelijking gebruiken om de waarde in State “S” te updaten. Hier zijn enkele terminologieën
Learning Rate-Learning rate is een constante die het gewicht bepaalt dat je moet toevoegen in de Q-Table voor het genereren van een nieuwe waarde in plaats van de oude.
Disconteringsvoet – Disconteringsvoet is de constante. Het geeft korting over wat de toekomstige beloning zal zijn. In eenvoudige woorden, disconteringsvoet helpt bij het in evenwicht brengen van het effect van toekomstige beloningen op de nieuwe waarden.
Zodra de agent door al deze stappen aanzienlijk leren gaat, zal het bereiken bijgewerkte waarden op Q-Table. Nu, is het eenvoudig om de Q-Tabel te gebruiken om de toestanden in kaart te brengen. Elke staat zal de agent een actie kiezen die hem naar de staat met de hoogste Q waarde leidt.

Diep Q-Leren

Deep Q Learning kan het model helpen om de Q-tabel direct bij te werken met de juiste waarden en de taken efficiënter uit te voeren. Je moet echter wel rekening houden met de complexiteit van het model, omdat een complexe omgeving de prestaties aanzienlijk kan verminderen.
Aan de andere kant zullen de tijd en middelen de onhaalbaarheid en inefficiëntie van het model in evenwicht brengen tijdens het wijzigen en bijwerken van de Q-tabel met de juiste waarden. Deep Q Learning maakt het mogelijk de Q-Learning strategie te gebruiken door de kunstmatige neurale netwerken te integreren.

Hoe Deep Q-Learning werkt

U kunt de efficiëntie van het model verhogen door de perfecte Q-functie te schatten met de hulp van een functiebenaderaar. Gebruik deze techniek in plaats van waarde-integraties te gebruiken voor het direct berekenen van de Q-waarden. De beste methode die nu kan worden gekozen is de toepassing van kunstmatige neurale netwerken.
Een neuraal netwerk zal de agent helpen de toestand te kiezen door de input te ontvangen. Deze inputs zijn de toestanden uit de omgeving. Na het ontvangen van de input, zal het neurale netwerk de Q-waarde schatten. De agent zal beslissingen nemen op basis van deze Q-waarden.
We kunnen het verlies berekenen door de doelwaarde te vergelijken met de output van het model. Dit is mogelijk zodra we de doelwaarde kiezen. We moeten daarvoor de Bellman-vergelijking gebruiken:
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Nu gaan we stochastische gradiënt-afdaling en een backdrop-algoritme gebruiken, zodat een kunstmatig neuraal netwerk de waarde bijwerkt en daarbij de fouten minimaliseert. Je moet weten dat als je een kleine toestandsruimte hebt, je standaard Q-Learning moet gebruiken in plaats van Deep Q Learning. Q-Learning berekent de optimale waarden sneller en efficiënter met een kleine toestandsruimte.

Conclusie

Reinforcement learning gaat over het oplossen van hoe een agent zal leren in een onzekere omgeving door verschillende opeenvolgingen van beslissingen te nemen. Een aantal technieken en methoden stellen de agent in staat zijn pad te bepalen en progressieve acties te ondernemen. Een van deze technieken voor versterkingsleren is Q-learning. Q-learning is momenteel populair omdat deze strategie modelvrij is.
U kunt uw Q-learning model ook ondersteunen met Deep Learning. Deep Learning omvat talrijke kunstmatige neurale netwerken die de geschikte gewichten bepalen om de best mogelijke oplossing te vinden. Een Q-learning met neurale netwerken is Deep QLearning. Met deze technieken boeken bedrijven tal van voordelen bij het nemen van beslissingen en het uitvoeren van taken.