Podczas szkolenia zwierząt domowych, nagradzasz je za każdą poprawną odpowiedź. Możesz zastosować ten sam trening oparty na nagrodach dla oprogramowania lub robota, aby program efektywnie wykonywał zadania. Reinforcement learning jest unikalną techniką sztucznej inteligencji, która umożliwia szkolenie maszyn za pomocą algorytmu uczenia maszynowego. Rozpocznijmy podróż algorytmu Q-learning w szczegółach. Ponadto, możemy odkryć, jak działa świat uczenia się przez wzmocnienie.

Nauka wzmocnień

W uczeniu maszynowym możesz wykorzystać uczenie wzmacniające i zwiększyć wydajność swojego modelu. Dzięki RL, Twój model wykonuje różne czynności, gdy maksymalizujesz nagrodę. Technika ta obejmuje różne maszyny i oprogramowanie, dzięki czemu Twój model może rozwijać idealne zachowanie lub kierunek w konkretnej sytuacji.
Uczenie nadzorowane i uczenie wzmacniające są różnymi technikami. W uczeniu nadzorowanym, dane szkoleniowe działają jako odpowiedzi do rozwiązania. Tego typu modele zawierają już prawidłowe odpowiedzi. Natomiast w uczeniu wzmacniającym algorytm nie zawiera poprawnych odpowiedzi, ale agenci decydują o tym, jak podejmować działania i wykonywać różne funkcje w zależności od zadania. Maszyna uczy się na podstawie doświadczeń, nie szukając pomocy w danych treningowych.

Co to jest Q-Learning?

Q-learning jest algorytmem uczenia się opartym na wartościach i koncentruje się na optymalizacji funkcji wartości w zależności od środowiska lub problemu. Q w Q-learningu reprezentuje jakość, z którą model znajduje swoje następne działanie poprawiające jakość. Proces ten może być automatyczny i prosty. Ta technika jest niesamowita, aby rozpocząć swoją podróż z reinforcement learning. Model przechowuje wszystkie wartości w tabeli, która jest tabelą Q. W prostych słowach, używasz metody uczenia się dla najlepszego rozwiązania. Poniżej dowiesz się, jak wygląda proces uczenia w modelu Q-learning
modelu.

Proces uczenia się w Q-Learningu

Poniższy przykład gry pomoże Ci zrozumieć koncepcję Q-learningu:

1. Inicjalizacja

Twój agent grający w grę po raz pierwszy nie będzie posiadał żadnej wiedzy. Przyjmiemy więc, że tablica Q jest równa zero.

2. Eksploracja lub Eksploracja

W tym kroku Twój agent wybierze jedną z dwóch możliwych dróg. Jeśli agent eksploruje, będzie zbierał informacje z tablicy Q, lub gdy agent eksploruje, będzie próbował tworzyć nowe drogi.
– Gdy agent pracuje przez jakiś czas dla wyższej liczby, to koniecznie musi ją wykorzystać.
– Gdy Twój agent nie ma doświadczenia, eksploracja jest niezbędna.
Możesz obsługiwać dostosowania między dwoma warunkami, eksploracji i eksploatacji, dodając epsilon. Uwzględnij epsilon w funkcji wartości. Kiedy zaczynamy z modelem i nie uwzględniamy żadnych informacji, powinieneś preferować eksplorację. Jednakże, gdy model zacznie się dostosowywać do środowiska, należy wybrać eksploatację. W prostych słowach, agent podejmie działanie w kroku drugim, a wybory to eksploracja i eksploatacja.

3. Zmierz nagrodę

Kiedy agent zdecyduje, jakie działanie wybrać, podejmuje działanie. To prowadzi agenta do następnego kroku, który jest stan “S. “W tym stanie, agent wykonuje cztery działania. Każde z tych działań skieruje agenta do różnych punktów nagrody. Na przykład, jeśli agent wybierze stan 5 ze stanu 1, będzie poruszał się dalej w oparciu o doświadczenie tego stanu. Agent może teraz wybrać przejście do stanu 6 lub 9 w zależności od wcześniejszego doświadczenia i ewentualnego oczekiwania na nagrodę.

4. Aktualizacja tablicy Q

Agent obliczy wartość nagrody. Algorytm użyje równania Bellmana, aby zaktualizować wartość w stanie “S”. Poniżej znajduje się kilka terminów
Learning Rate-Learning rate jest stałą, która określa wagę, jaką należy dodać w tablicy Q, aby wygenerować nową wartość zamiast starej.
Stopa dyskontowa – stopa dyskontowa jest stałą. Dyskontuje ona o tym, jaka będzie przyszła nagroda. W prostych słowach, stopa dyskontowa pomaga w zrównoważeniu wpływu nadchodzących nagród na nowe wartości.
Gdy agent przejdzie przez wszystkie te kroki ucząc się znacząco, uzyska zaktualizowane wartości w tablicy Q. Teraz łatwo jest użyć Tablicy Q do mapowania stanów. W każdym stanie agent wybierze akcję prowadzącą go do stanu o najwyższej wartości Q.

Głębokie uczenie Q

Deep Q Learning może pomóc modelowi bezpośrednio zaktualizować tabelę Q odpowiednimi wartościami i wykonać zadania bardziej efektywnie. Należy jednak wziąć pod uwagę złożoność modelu jako skomplikowanego środowiska, które może znacząco obniżyć wydajność.
Z drugiej strony, czas i zasoby będą równoważyć niewykonalność i nieefektywność modelu podczas modyfikowania i aktualizowania tabeli Q z odpowiednimi wartościami. Deep Q Learning umożliwia wykorzystanie strategii Q-Learning poprzez integrację sztucznych sieci neuronowych.

Jak działa Deep Q Learning

Możesz zwiększyć wydajność modelu poprzez oszacowanie idealnej funkcji Q z pomocą aproksymatora funkcji. Użyj tej techniki zamiast używania całek wartości do bezpośredniego obliczania wartości Q. Najlepszą metodą, jaką można wybrać w tej chwili, jest zastosowanie sztucznych sieci neuronowych.
Sieć neuronowa pomoże agentowi w wyborze stanu poprzez otrzymanie danych wejściowych. Wejściami tymi są stany z otoczenia. Po otrzymaniu danych wejściowych, sieć neuronowa oszacuje wartość Q. Agent będzie podejmował decyzje w oparciu o te wartości Q.
Możemy obliczyć stratę poprzez porównanie wartości docelowej i wyjścia modelu. Jest to możliwe, gdy wybierzemy wartość docelową. W tym celu musimy skorzystać z równania Bellmana:
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Teraz użyjemy stochastycznego zejścia gradientowego i algorytmu wstecznego, więc sztuczna sieć neuronowa aktualizuje wartość, minimalizując błędy. Powinieneś wiedzieć, że jeśli masz małą przestrzeń stanów, musisz użyć standardowego Q-Learning zamiast Deep Q Learning. Q-Learning będzie obliczać optymalne wartości szybciej i wydajniej z małą przestrzenią stanu.

Wnioski

Reinforcement learning polega na rozwiązywaniu jak agent będzie się uczył w niepewnym środowisku poprzez podejmowanie różnych sekwencji decyzji. Niektóre z licznych technik i metod pozwalają agentowi określić jego ścieżkę i podjąć progresywne działania. Jedną z takich technik uczenia się przez wzmocnienie jest Q-learning. Q-learning jest obecnie popularny, ponieważ ta strategia jest wolna od modeli.
Możesz również wesprzeć swój model Q-learning za pomocą Deep Learning. Deep Learning zawiera liczne sztuczne sieci neuronowe, które identyfikują odpowiednie wagi, aby znaleźć najlepsze możliwe rozwiązanie. Q-learning z sieciami neuronowymi to Deep QLearning. Dzięki tym technikom, firmy osiągają liczne postępy w podejmowaniu decyzji i wykonywaniu zadań.