AI tarkvara, mis paraneb aja jooksul

Juhendatud õpe kasutab olekuagente ja tõenäosuslikke mudeleid optimaalsete lahenduste leidmiseks. Bioloogias tuvastatud positiivse ja negatiivse tagasiside inspireerituna on see muutunud populaarseks. Algoritmid kasutavad kandidaatlahenduste juhuslikke muudatusi valikuliste mudelite tuvastamiseks.

Agendid treenitakse tegema otsuste jada keskkonnas, et maksimeerida tasu. Sellel on lai valik rakendusi, sealhulgas:

Rahandus: Tugevdatud õppimise algoritme on kasutatud kauplemissüsteemide arendamiseks, mis saavad õppida aktsiate ja muude finantsinstrumentidega kauplemist.
Mängud: Tugevdatud õppimise algoritme on kasutatud mängimissüsteemide arendamiseks, mis saavad õppida mängima selliseid mänge nagu Atari, Go ja Dota 2.
Loomuliku keele töötlus: Tugevdatud õppimist on kasutatud loomuliku keele töötluse ülesannete, nagu keelete tõlkimine ja keele genereerimine, tulemuste parandamiseks.
Robotika: Juhendatud õpet saab kasutada robotite koolitamiseks selliste ülesannete täitmiseks nagu haaramine ja käsitsemine, navigeerimine ning objektide käsitsemine.
Tervishoid: Tugevdatud õppimist on kasutatud krooniliste haigustega, nagu diabeet ja hüpertensioon, patsientide ravi optimeerimiseks, õppides ravirežiime kohandama vastavalt patsiendi reaktsioonile.
Energiahaldus: Tugevõppe algoritme on kasutatud energiasüsteemide, nagu nutikad võrgud, toimimise optimeerimiseks, õppides kohandama energia tootmist ja tarbimist muutuvate nõudluse ja pakkumise tingimuste põhjal.

Tugevdatud õppes õpib agent oma keskkonnaga suhtlema, et maksimeerida tasu. Agent saab iga tehtud tegevuse eest tasu ja õpib valima tegevusi, mis maksimeerivad kogu oodatava tasu. Tugevdatud õppe protsessi saab jagada järgmisteks sammudeks:

Agent jälgib keskkonna praegust olekut.
Agent valib tegevuse oma praeguse poliitika põhjal, mis on reeglite kogum, mis määrab, millist tegevust antud olekus ette võtta.
Keskkond läheb üle uude olekusse ja annab agendile tasu võetud tegevuse põhjal.
Agent uuendab oma poliitikat tasu ja keskkonna uue oleku põhjal.

Seda protsessi korratakse, kuni agent jõuab lähima optimaalse poliitikani. Tugevdatud õppimise rakendamiseks saab kasutada mitmeid erinevaid algoritme, nagu Q-õppimine, SARSA ja Monte Carlo meetodid. Need algoritmid erinevad selle poolest, kuidas nad hindavad iga tegevuse eeldatavat tasu ja kuidas nad värskendavad poliitikat vaadeldud tasu põhjal.

Üks peamistest väljakutsetest arvutuslikus õppes on algoritmide arendamine, mis suudavad skaleeruda suurtesse ja keerukatesse keskkondadesse. Paljud arvutusliku õppe algoritmid vajavad tõhusaks õppimiseks märkimisväärsel hulgal andmeid ja arvutusressursse. See võib raskendada nende algoritmide rakendamist reaalsete probleemide lahendamisel, mis hõlmavad suuri olekuruumi või keerulisi dünaamikaid. Teine väljakutse on selliste tasufunktsioonide kujundamine, mis tabavad täpselt süsteemi eesmärke. Mõnel juhul võib olla keeruline määratleda selge tasusignaal, mis motiveeriks agenti soovitud käitumist õppima. See võib viia ebaoptimaalsete või soovimatute tulemusteni, eriti kui agent õpib tasu maksimeerima viisidel, mida disainerid pole ette näinud.

DeepMind arendas tugevdatud õppimise populaarse variandi nimega Deep Q-Network (DQN), mis suutis õppida mängima Atari 2600 mänge üleinimlikul tasemel. DQN algoritm suutis õppida neid mänge mängima, õppides kaardistada toored pikslisisendid tegevusteks, ja kasutades sügavat närvivõrku, et ligikaudselt hinnata tegevuse-väärtuse funktsiooni, mis hindab iga tegevuse oodatavat tasu antud olekus. See areng viis AlphaGo arendamiseni, tugevdatud õppimise algoritmini, mis suutis õppida mängima lauamängu Go professionaalsel tasemel. AlphaGo suutis õppida Go mängima, kasutades kombinatsiooni juhendatud õppimisest ja tugevdatud õppimisest, kusjuures viimast kasutati poliitika täpsustamiseks kogemuse põhjal. AlphaGo edu oli suur verstapost tugevdatud õppimise valdkonnas, kuna see näitas masinõppe algoritmi võimet õppida omandama keeruline ülesanne, millel on kõrge strateegiline sügavus.

Kokkuvõttes on arvutuslik õpe võimas ja paljutõotav lähenemisviis keeruliste probleemide lahendamiseks, kuid on oluline hoolikalt kaaluda nende algoritmide potentsiaalseid eeliseid ja puudusi konkreetse rakenduse kontekstis. Samuti on oluline tagada, et arvutusliku õppe algoritme arendatakse ja kasutatakse eetiliselt, arvestades nende tegevuse võimalikke tagajärgi.

Telemus AI™ saab aidata teil ja teie organisatsioonil paremini mõista, kuidas tehisintellekt saab lahendada teie keerukamaid probleeme ja väljakutseid.

Võtke meiega täna ühendust, et näha, kuidas Telemus AI™ saab teie organisatsioonis kasutada.