Машинное обучение служит основой для различных высококачественных технологий и различных подтипов. Например, углубленное изучение и усиление являются распространенными типами машинного обучения, которые помогают автоматизировать процесс обучения на станке. В этой статье вы узнаете об усилении и о том, как эта технология помогает:

Что такое “Обучение с помощью усиления”?

Простыми словами можно сказать, что обучение с помощью усиления является одной из техник машинного обучения. Вы можете обучить агента искусственного интеллекта, позволяя ему выполнять повторяющиеся действия и вознаграждая его. Агент в эксперименте по обучению с помощью усиления будет выполнять различные действия. За правильные действия агент будет получать вознаграждение. Однако при неправильных действиях он получит наказание. Это повысит способность агента к обучению выполнению действий.

Если мы посмотрим на подробное психологическое определение ЛС, то сможем понять еще больше. Термин “подкрепление” относится к тому, что увеличивает шансы на прогресс в выполнении любого задания или действия. Усиление обучения, согласно этому понятию, означает все, что помогает улучшить поведение.

Например, если мы думаем об усилении в человеке, у нас есть различные награды, такие как повышение, бонус, похвала, подарок или любая другая забавная деятельность, которая повышает работоспособность. Аналогичным образом, когда ваша собака ведет себя правильно, вы можете подарить ей лакомство. Такая реакция является положительным подкреплением. Однако, когда вы кричите на вашу кошку за ее нервное поведение, это означает, что она ведет себя негативно. Это помогает избавиться от поведения вашего питомца.

Чем усиление обучения отличается от машинного и глубокого обучения?

Это может быть непростой вопрос, поскольку нет очевидной причины разделять подкрепление, глубокое изучение и машинное обучение. Это как и все углы треугольника. Машинное обучение является высшей категорией, а подтипы – это глубокое изучение и усиление обучения.

Функция RL такая же, как глубокое обучение и машинное обучение. Тем не менее, приложение является специализированным и имеет особый метод для решения сложных задач. Многие будут считать, что концепция всех идей различна, но мы не можем разделить эти технологии.
На многих проектах также можно объединить технологии, чтобы выполнить задачу продуктивно и эффективно и принести быстрые и высокие положительные результаты.

– Машинное обучение

Машинное обучение – одна из форм искусственного интеллекта. Он обладает способностью улучшать прогрессивное выполнение задачи с помощью набора данных без программирования. Машинное обучение подразделяется на два типа. Первый тип – это машинное обучение под наблюдением, второй тип – машинное обучение без наблюдения.

– Глубокое изучение

Глубокое изучение включает дополнительный скрытый слой в нейронных сетях. Эти скрытые слои могут справляться со сложными задачами. Модель глубокого обучения похожа на функциональность человеческого мозга при решении проблем. Эта технология работает только для конкретной задачи с заданными данными, так как искусственных нейронных сетей мало.

Решение проблем с усиленным обучением

Теперь различные отрасли промышленности и бизнес автоматизируют свои задачи с помощью различных технологий. Усиление обучения – это сильный алгоритм, который может решать многочисленные проблемы и выполнять задачи без человеческих усилий.
Вот некоторые из сложных проблем, которые мы можем решить с помощью RL:

1. Процесс производства

Усиление обучения может свести к минимуму человеческие усилия и трудозатраты, а также время, затрачиваемое на выполнение производственных задач. Различные высокотехнологичные компании разрабатывают роботов, способных самостоятельно изучать процесс и задачи с большей скоростью, высокой точностью и меньшими усилиями.

2. Реклама и торги в режиме реального времени

Различные агенты по торгам могут использовать рекламу на рабочем месте для своих продуктов или услуг в соответствии с пониманием рынка и анализом различных других рекламных объявлений. Усиление обучения может обрабатывать стратегии для рекламы с большей вовлеченностью пользователей и более высокой точностью. Кроме того, обратная связь от клиентов также собирается через более чем одного агента для корректировки. Группа агентов может помочь разработать более точные результаты вместо одного агента.

3. Персонализированные рекомендации для новостей

Есть ограничения в персонализации новостей. Вызовы, связанные с новыми рекомендациями, делают людей скучными и менее заинтересованными. Reinforcement Learning помогает предсказать предпочтения пользователей с помощью переориентированной структуры в соответствии с отзывами пользователей.

4. Оптимизация ресурсов

Задачи управления, такие как ожидание работы, могут занимать много времени. Однако при наличии эффективного алгоритма усиления обучения имеющиеся рабочие места могут быть распределены за меньшее время.

5. Автоматическая настройка

Для производительности и скорости работы веб-системы, автоматическая настройка является важным компонентом для работы с интернет-трафиком. С помощью усиления обучения, вы можете сократить время обучения, увеличивая инициацию и авто-адаптирование параметра для улучшения производительности.

Будущее развитие обучения в целях усиления

Лучшее, что можно сказать об усиленном обучении, указывает на то, что будущее этого станка является ярким, так как он может помочь в разработке моделей со сложными задачами с помощью простой одной модели. Глубокое изучение помогает решать проблемы, с которыми мы раньше сталкивались. В будущем RL может помочь нам больше в различных продвинутых видах деятельности. Посредством усиленного обучения вы можете разрабатывать новые решения, обучая агента искусственного интеллекта. Возможности использования RL огромны. Тем не менее, некоторые из будущих приложений, которые мы сможем разработать в ближайшем будущем:

– Протез конечности
– автономные роботы
– Передовое самостоятельное вождение
– Полностью автоматизированные заводы

Заключение

Усиленное обучение включает в себя подготовку агента, который является основным участником, другие факторы, такие как окружающая среда и данные, предоставленные агенту для инспектирования. Затем агент попытается найти максимальное вознаграждение, применяя различные методы и модели. Искусственная нейронная сеть отвечает за хранение данных и улучшение выполнения задания с помощью опыта для глубокого усиления обучения.