Enquanto treinam um animal de estimação, recompensamo-los com cada resposta correcta. Pode seguir a mesma formação baseada em recompensas para software ou robot, para que o programa execute eficazmente as tarefas. O reforço da aprendizagem é uma técnica única de inteligência artificial que lhe permite treinar as suas máquinas com a ajuda de um algoritmo de aprendizagem de máquinas. Comecemos a viagem do algoritmo de aprendizagem de Q em detalhe. Além disso, podemos descobrir como funciona o mundo da aprendizagem de reforço.

Aprendizagem de Reforço

Pode utilizar a aprendizagem de reforço na aprendizagem mecânica e melhorar o desempenho do seu modelo. Com RL, o seu modelo executa várias actividades à medida que maximiza a recompensa. Esta técnica envolve diferentes máquinas e software para que o seu modelo possa desenvolver o comportamento ou direcção perfeita numa situação particular.
A aprendizagem supervisionada e a aprendizagem de reforço são técnicas diferentes. Na aprendizagem supervisionada, os dados de formação funcionam como respostas para a solução. Estes tipos de modelos já incluem as respostas correctas. No entanto, na aprendizagem de reforço, o algoritmo não inclui as respostas correctas, mas os agentes decidem como tomar acções e executar várias funções de acordo com a tarefa. A máquina aprende com a experiência sem procurar ajuda de dados de formação.

O que é Q-Learning?

Q-learning é um algoritmo de aprendizagem baseado em valores e concentra-se na optimização da função de valor de acordo com o ambiente ou problema. Q no Q-learning representa a qualidade com que o modelo encontra a sua próxima acção melhorando a qualidade. O processo pode ser automático e simples. Esta técnica é surpreendente para iniciar a sua jornada de aprendizagem de reforço. O modelo armazena todos os valores numa tabela, que é a Tabela Q. Em palavras simples, utiliza-se o método de aprendizagem para a melhor solução. Abaixo, irá aprender o processo de aprendizagem por detrás de um Q-learning
modelo.

Processo de aprendizagem do Q-Learning

O seguinte exemplo de um jogo irá ajudá-lo a compreender o conceito de Q-learning:

1. Inicialização

O seu agente ao jogar o jogo pela primeira vez não incluirá qualquer conhecimento. Assim, assumiremos que a tabela Q será zero.

2. Exploração ou Exploração

Nesta etapa, o seu agente escolherá qualquer uma das duas formas possíveis. Se o agente explorar, recolherá informação da Tabela Q, ou quando o agente explorar, tentará fazer novos caminhos.
– Quando o seu agente trabalha para um número mais elevado durante algum tempo, é essencial explorar.
– Quando o seu agente não tem qualquer experiência, a exploração é essencial.
Pode tratar dos ajustamentos entre duas condições, exploração e exploração, adicionando um epsilon. Inclua o epsilon na função de valor. Quando começamos com o modelo e não incluímos qualquer informação, deve preferir a exploração. Contudo, assim que o seu modelo começar a adaptar-se ao ambiente, terá de seguir a exploração. Em palavras simples, o agente tomará medidas no segundo passo, e as escolhas são exploração e exploração.

3. Medida Recompensa

Quando o agente decide qual a acção a escolher, age. Isto leva o agente ao passo seguinte, que é o Estado “S”. Neste Estado, o agente executa quatro acções. Cada uma destas acções irá direccionar o agente para várias pontuações de recompensa. Por exemplo, se o agente escolher o estado cinco do estado 1, irá avançar com base na experiência desse estado. O agente pode agora optar por passar ao estado 6 ou estado 9, dependendo da experiência anterior e da possível expectativa de recompensa.

4. Actualizar tabela Q

O agente irá calcular o valor da recompensa. O algoritmo utilizará a equação de Bellman para actualizar o valor no Estado “S.”. Aqui estão algumas terminologias
A taxa de aprendizagem – taxa de aprendizagem é uma constante que determina o peso a acrescentar na Q-Tabela para gerar um novo valor em vez do antigo.
Taxa de Desconto-Taxa de Desconto é a constante. Descontos sobre o que será a futura recompensa. Em palavras simples, a taxa de desconto ajuda a equilibrar o efeito das próximas recompensas sobre os novos valores.
Uma vez que o agente passe por todas estas etapas aprendendo significativamente, alcançará valores actualizados na tabela Q. Agora, é simples utilizar a Q-Tabela como mapeamento dos estados. Cada agente estatal irá seleccionar uma acção que o levará ao estado com o valor Q mais elevado.

Aprendizagem profunda da Q

Deep Q Learning pode ajudar o modelo a actualizar directamente a Q-table com valores apropriados e a executar as tarefas de forma mais eficiente. No entanto, é necessário considerar a complexidade do modelo como um ambiente complexo que pode diminuir significativamente o desempenho.
Por outro lado, o tempo e os recursos equilibrarão a inviabilidade e ineficácia do modelo, modificando e actualizando a Q-Tabela com valores apropriados. Deep Q-Learning permite utilizar a estratégia Q-Learning, integrando as redes neurais artificiais.

Como funciona a Aprendizagem Q Profunda

É possível aumentar a eficiência do modelo através da estimativa da função Q-função perfeita com a ajuda de um aproximador de funções. Utilize esta técnica em vez de utilizar integrações de valores para calcular directamente os valores Q. O melhor método a escolher neste momento é a aplicação de redes neurais artificiais.
Uma rede neural ajudará o agente a escolher o estado ao receber a entrada. Estes inputs são os estados do ambiente. Após receber o input, a rede neural irá estimar o valor Q. O agente tomará decisões com base nestes valores Q.
Podemos calcular a perda comparando o valor-alvo e a saída do modelo. Isto é possível uma vez escolhido o valor-alvo. Precisamos de utilizar a Equação de Bellman para isso:
Q*(s,a) = E [R t + 1 + γmaxa′q∗(s′,a′)
Agora, vamos utilizar um algoritmo de descida de gradiente estocástico e um algoritmo de fundo, pelo que uma rede neural artificial actualiza o valor, minimizando os erros. Deve saber que se tiver um espaço de estado pequeno, é necessário utilizar o Q-Learning padrão em vez do Q-Learning profundo. O Q-Learning irá calcular valores óptimos mais rápida e eficientemente com um pequeno espaço de estado.

Conclusão

O reforço da aprendizagem consiste em resolver a forma como um agente aprenderá num ambiente incerto, tomando várias sequências de decisões. Algumas numerosas técnicas e métodos permitem ao agente determinar o seu caminho e realizar acções progressivas. Uma destas técnicas de aprendizagem de reforço é o Q-learning. A Q-learning é actualmente popular porque esta estratégia é livre de modelos.
Pode também apoiar o seu modelo de Q-learning com a Aprendizagem Profunda. Deep Learning inclui numerosas redes neurais artificiais que identificam os pesos adequados para encontrar a melhor solução possível. Um Q-learning com Redes Neuronais é o QLearning Profundo. Com estas técnicas, as empresas alcançam numerosos avanços na tomada de decisões e na execução de tarefas.