Nauka maszynowa stanowi podstawę dla różnych technologii high-end i różnych podtypów. Na przykład, uczenie się dogłębne i uczenie się wzmocnione to powszechne rodzaje uczenia się maszynowego, które pomagają zautomatyzować proces uczenia się maszyn. W tym artykule dowiesz się o wzmocnieniu i o tym, jak ta technologia pomaga:

Co to jest uczenie się przez wzmacnianie?

W prostych słowach możemy powiedzieć, że uczenie się przez wzmacnianie jest jedną z technik uczenia maszynowego. Możesz wytrenować agenta sztucznej inteligencji, pozwalając mu na wykonywanie powtarzających się czynności i nagradzając go. Agent w eksperymencie uczenia się wzmacniającego będzie podejmował różne działania. Za prawidłowe działania agent otrzyma nagrody. Natomiast za niewłaściwe działania, otrzyma karę. Podniesie to zdolność agenta do uczenia się poprzez podejmowanie działań.

Jeśli przyjrzymy się szczegółowej definicji psychologicznej RL, możemy zrozumieć jeszcze więcej. Pojęcie wzmocnienia odnosi się do czegoś, co zwiększa szanse na postęp w każdym zadaniu lub działaniu. Uczenie się przez wzmacnianie, zgodnie z tym pojęciem, oznacza wszystko, co pomaga w poprawie zachowania.

Na przykład, jeśli myślimy o wzmocnieniu u ludzi, otrzymujemy różne nagrody, takie jak podwyżka, premia, pochwała, prezent lub dowolne zabawne działanie, które zwiększa wydajność. Podobnie, kiedy Twój pies zachowuje się właściwie, możesz dać mu poczęstunek. Taka reakcja jest pozytywnym wzmocnieniem. Jednakże, kiedy krzyczysz na swojego kota za jego nerwowe zachowanie, jest to zachowanie negatywne. Pomaga to w wyeliminowaniu zachowania Twojego pupila.

Czym różni się nauka wzmocnień od nauki maszynowej i dogłębnej?

To może być trudne pytanie, ponieważ nie ma wyraźnego powodu, aby dzielić uczenie się wzmocnione, głębokie uczenie się i uczenie się maszynowe. Są one tak samo jak wszystkie kąty trójkąta. Uczenie się maszynowe jest najwyższą kategorią, a podtypy to uczenie się głębokie i uczenie się wzmocnione.

Funkcja RL jest taka sama jak uczenia głębokiego i uczenia maszynowego. Jednakże, aplikacja jest wyspecjalizowana i posiada szczególną metodę rozwiązywania złożonych problemów. Wiele osób uważa, że koncepcja wszystkich pomysłów jest inna, ale nie możemy podzielić tych technologii.
W wielu projektach można również łączyć technologie, aby wykonać zadanie produktywnie i skutecznie oraz uzyskać szybkie i wysokie pozytywne rezultaty.

– Nauka maszynowa

Uczenie się maszynowe jest jedną z form sztucznej inteligencji. Posiada ona zdolność do stopniowego ulepszania wykonania zadania za pomocą zestawu danych bez programowania. Uczenie maszynowe dzieli się na dwa rodzaje. Pierwszy z nich to uczenie maszynowe nadzorowane, natomiast drugi to uczenie maszynowe bez nadzoru.

– Głębokie uczenie się

Głębokie uczenie się obejmuje dodatkową ukrytą warstwę w sieciach neuronowych. Te ukryte warstwy mogą obsługiwać skomplikowane zadania. Model uczenia się głębokiego jest podobny do funkcjonalności ludzkiego mózgu przy rozwiązywaniu problemów. Technologia ta działa tylko w przypadku konkretnego zadania z określonymi danymi, ponieważ istnieje niewiele warstw sztucznych sieci neuronowych.

Rozwiązywanie problemów z uczeniem się wzmacniającym

Obecnie różne branże i przedsiębiorstwa automatyzują swoje zadania za pomocą różnych technologii. Uczenie się wzmocnienia jest silnym algorytmem, który może rozwiązać wiele problemów i wykonać zadania bez wysiłku człowieka.
Oto niektóre ze złożonych problemów, które możemy rozwiązać za pomocą RL:

1. Proces produkcyjny:

Nauka wzmocnień może zminimalizować wysiłek ludzki oraz koszty i czas pracy w zadaniach produkcyjnych. Różne firmy high-tech rozwijają roboty, które mogą samodzielnie uczyć się procesu i zadań z większą prędkością, wysoką dokładnością i mniejszym wysiłkiem.

2. Reklama i licytacja w czasie rzeczywistym

Różni agenci przetargowi mogą korzystać z ogłoszeń w miejscu pracy dla swoich produktów lub usług, zgodnie ze zrozumieniem rynku i analizą różnych innych ogłoszeń. Wzmocnienie uczenia się może obsługiwać strategie reklamowe z większym zaangażowaniem użytkowników i większą dokładnością. Ponadto, informacje zwrotne od klientów gromadzą się również poprzez więcej niż jednego agenta w celu dostosowania. Grupa agentów może pomóc w opracowaniu bardziej dokładnych wyników zamiast jednego agenta.

3. Spersonalizowane rekomendacje dla nowości

Istnieją ograniczenia w personalizacji wiadomości. Wyzwania związane z nowymi rekomendacjami sprawiają, że ludzie są nudni i mniej zainteresowani. Reinforcement Learning pomaga przewidywać preferencje użytkownika dzięki ramom zorientowanym na nagradzanie według opinii użytkowników.

4. Optymalizacja zasobów

Zadania związane z zarządzaniem, takie jak oczekiwanie na pracę, mogą być czasochłonne. Jednak dzięki skutecznemu algorytmowi uczenia się wzmacniającego, dostępne zadania mogą być przydzielane w krótszym czasie.

5. Autokonfiguracja

Dla wydajności i szybkości systemu internetowego, autokonfiguracja jest niezbędnym elementem do radzenia sobie z ruchem internetowym. Dzięki wzmocnionemu uczeniu się, można skrócić czas nauki poprzez zwiększenie inicjacji i automatyczne dostosowanie parametru w celu poprawy wydajności.

Przyszły postęp w nauczaniu wzmocnionym

Najlepszą rzeczą w uczeniu się wzmocnień jest to, że przyszłość tej obrabiarki jest jasna, ponieważ może ona pomóc w opracowaniu modeli ze złożonymi zadaniami za pomocą prostego pojedynczego modelu. Głębokie uczenie się pomaga w rozwiązywaniu problemów, z którymi kiedyś mieliśmy do czynienia. W przyszłości, RL może nam bardziej pomóc w różnych zaawansowanych działaniach. Dzięki wzmocnionej nauce można opracowywać nowe rozwiązania poprzez szkolenie agenta sztucznej inteligencji. Możliwości wykorzystania RL są ogromne. Jednak niektóre z przyszłych zastosowań, które możemy rozwinąć w niedalekiej przyszłości są:

– Protetyczna kończyna
– Roboty autonomiczne
– Zaawansowana jazda własna
– Fabryki w pełni zautomatyzowane

Wniosek

Kształcenie wzmacniające obejmuje szkolenie agenta, które jest niezbędne, ale także inne czynniki, takie jak środowisko i dane przekazane agentowi do kontroli. Następnie agent będzie starał się znaleźć maksymalną nagrodę, stosując różne metody i wzorce. Sztuczna sieć neuronowa jest odpowiedzialna za przechowywanie danych i poprawę wykonania zadania poprzez doświadczenie w uczeniu się głębokiego wzmocnienia.