Уақыт өте келе жақсаратын AI бағдарламалық жасақтамасы

Күшейтілген оқыту оңтайлы шешімдерді зерттеу үшін күй агенттерін және ықтималдық модельдерін қолданады. Биологияда анықталған оң және теріс күшейтуден шабыттанған, ол танымалдылыққа ие болды. Алгоритмдер қосымша модельдерді анықтау үшін үміткер шешімдердегі кездейсоқ өзгерістерді қолданады.

Агенттер марапатты барынша арттыру үшін ортада шешімдер тізбегін қабылдауға үйретілген. Оның қолданбалары кең ауқымды, оның ішінде:

Қаржы: Күшейтілген оқыту алгоритмдері акциялар мен басқа да қаржы құралдарымен сауда жасауды үйрене алатын сауда агенттерін әзірлеу үшін пайдаланылды.
Ойындар: Күшейтілген оқыту алгоритмдері Atari, Go және Dota 2 сияқты ойындарды ойнауды үйрене алатын ойын ойнайтын агенттерді әзірлеу үшін пайдаланылды.
Табиғи тілді өңдеу: Марапаттау арқылы үйрену тіл аударма және тіл құру сияқты табиғи тілді өңдеу тапсырмаларының өнімділігін жақсарту үшін қолданылды.
Робототехника: Күшейтілген оқытуды ұстау және басқару, бағдарлау және нысандарды басқару сияқты тапсырмаларды орындау үшін роботтарды оқыту үшін қолдануға болады.
Денсаулық сақтау: Күшейтілген оқыту созылмалы аурулары бар науқастарды, мысалы, қант диабеті мен гипертонияны емдеуді оңтайландыру үшін қолданылды, бұл науқастың реакциясына негізделген емдеу режимін реттеуді үйрену арқылы жүзеге асырылды.
Энергияны басқару: Күшейтілген оқыту алгоритмдері өзгеретін сұраныс пен ұсыныс жағдайларына байланысты энергия өндірісі мен тұтынуды реттеуді үйрену арқылы смарт желілер сияқты энергия жүйелерінің жұмысын оңтайландыру үшін қолданылды.

Күшейтілген оқытуда агент қоршаған ортамен сыйақыны барынша арттыру үшін әрекеттесуді үйренеді. Агент әрбір қабылдайтын әрекеті үшін сыйақы алады және жалпы күтілетін сыйақыны барынша арттыратын әрекеттерді таңдауды үйренеді. Күшейтілген оқыту процесі келесі қадамдарға бөлінеді:

Агент қоршаған ортаның ағымдағы күйін бақылайды.
Агент ағымдағы саясатына сүйене отырып, әрекетті таңдайды, бұл белгілі бір күйдегі әрекетті анықтайтын ережелер жиынтығы.
Қоршаған орта жаңа күйге ауысады және орындалған әрекетке сүйене отырып, агентке сыйақы береді.
Агент сыйақы мен қоршаған ортаның жаңа күйіне сүйене отырып, өз саясатын жаңартады.

Бұл процесс агент жақын оңтайлы саясатқа жақындағанға дейін қайталанады. Күшейтілген оқытуды жүзеге асыру үшін пайдаланылуы мүмкін бірнеше әртүрлі алгоритмдер бар, мысалы, Q-learning, SARSA және Монте-Карло әдістері. Бұл алгоритмдер әрбір әрекет үшін күтілетін сыйақыны қалай бағалайтыны және байқалған сыйақыға негізделіп саясатты қалай жаңартатыны бойынша ерекшеленеді.

Күшейтілген оқытудағы негізгі проблемалардың бірі – үлкен, күрделі орталарға масштабтала алатын алгоритмдерді әзірлеу. Көптеген күшейтілген оқыту алгоритмдері тиімді оқу үшін айтарлықтай көп мәлімет пен есептеу ресурстарын қажет етеді. Бұл осы алгоритмдерді үлкен күй кеңістіктерін немесе күрделі динамикаларды қамтитын нақты әлемдегі мәселелерге қолдануды қиындатуы мүмкін. Тағы бір проблема – жүйенің мақсаттарын дәл көрсететін марапаттау функцияларын жобалау. Кейбір жағдайларда агентті қалаған мінез-құлықты үйренуге мотивациялайтын айқын марапаттау сигналын анықтау қиын болуы мүмкін. Бұл әсіресе агент марапатты жобалаушылардың ниеттенген жолдарымен емес, басқа жолдармен максимизациялауды үйренсе, оңтайлы емес немесе қалауға жатпайтын нәтижелерге әкелуі мүмкін.

Күшейтілген оқытудың танымал нұсқасын DeepMind әзірлеген, ол Deep Q-Network (DQN) деп аталады және ол адам деңгейінен жоғары деңгейде Atari 2600 ойындарын ойнауды үйрене алды. DQN алгоритмі шикі пиксельдік енгізілімдерді әрекеттерге сәйкестендіруді үйрену арқылы және терең нейрондық желіні әрекет-құн функциясын жуықтау үшін пайдалану арқылы бұл ойындарды ойнауды үйрене алды, бұл функция берілген күйдегі әр әрекет үшін күтілетін марапатты бағалайды. Бұл жетістік AlphaGo-ның әзірленуіне әкелді, ол — тақта ойыны Go-ны кәсіби деңгейде ойнауды үйрене алған күшейтілген оқыту алгоритмі. AlphaGo қадағаланатын оқыту мен күшейтілген оқытудың комбинациясын пайдалану арқылы Go ойнауды үйрене алды, соңғысы тәжірибеге негізделген саясатты дәлдеу үшін қолданылды. AlphaGo-ның сәттілігі күшейтілген оқыту саласындағы маңызды кезең болды, өйткені ол машиналық оқыту алгоритмінің жоғары стратегиялық тереңдікпен күрделі тапсырманы меңгеруді үйрену қабілетін көрсетті.

Жалпы алғанда, күшейтілген оқыту күрделі мәселелерді шешудің қуатты әрі перспективалы тәсілі болып табылады, бірақ осы алгоритмдердің әлеуетті артықшылықтары мен кемшіліктерін нақты қолданба контекстінде мұқият қарастыру маңызды. Сондай-ақ күшейтілген оқыту алгоритмдерінің әрекеттерінің әлеуетті салдарын ескере отырып, оларды этикалы түрде әзірлеу және қолдану маңызды.

Telemus AI™ сізге және ұйымыңызға жасанды интеллекттің ең күрделі мәселелеріңіз бен сын-тегеуріндеріңізді қалай шеше алатынын жақсырақ түсінуге көмектеседі.

Telemus AI™ ұйымыңызда қалай қолданылуы мүмкін екенін көру үшін бүгін бізбен байланысыңыз.