AI Софтвер кој се подобрува со текот на времето

Учењето со поткрепа вработува агенти на состојба и probabilистички модели за истражување на оптимални решенија. Инспирирано од позитивната и негативната поткрепа идентификувана во биологијата, стекна со популарност. Алгоритмите користат случајни промени во кандидатите решенија за идентификување на опционални модели.

Агентите се обучуваат да носат низа одлуки во една средина со цел да се максимизира наградата. Има широк спектар на апликации, вклучувајќи:

Финансии: Алгоритмите за учење со поткрепување се користат за развој на агенти за тргување кои можат да научат да тргуваат со акции и други финансиски инструменти.
Игри: Алгоритмите за учење со поткрепа се користени за развој на агенти за играње игри кои можат да научат да играат игри како Atari, Go и Dota 2.
Обработка на природен јазик: Учењето со поткрепување се користи за подобрување на перформансите на задачите за обработка на природен јазик, како што се преводот и генерирањето јазик.
Роботика: Учењето со поткрепа може да се користи за обучување роботи да извршуваат задачи како што се фаќање и манипулирање, навигација и манипулирање со објекти.
Здравствена заштита: Учењето со зајакнување се користи за оптимизација на третманот на пациенти со хронични болести, како што се дијабетес и хипертензија, преку учење за прилагодување на режимите на третман врз основа на одговорот на пациентот.
Управување со енергија: Алгоритмите за учење со зајакнување се користени за оптимизација на работењето на енергетските системи, како што се паметните мрежи, преку учење да се прилагоди енергетското производство и потрошувачка врз основа на променливите услови на побарувачка и снабдување.

Во учењето со зајакнување, агентот учи да комуницира со својата околина со цел да го максимизира наградата. Агентот добива награда за секоја преземена акција и учи да избира акции што ќе ја максимизираат вкупната очекувана награда. Процесот на учење со зајакнување може да се подели на следниве чекори:

Агентот ја набљудува моменталната состојба на околината.
Агентот избира акција врз основа на својата моментална политика, што е збир правила кои одредуваат која акција да се преземе во дадена состојба.
Околината преминува во нова состојба и му обезбедува на агентот награда врз основа на акцијата што беше преземена.
Агентот ја ажурира својата политика врз основа на наградата и новата состојба на околината.

Овој процес се повторува додека агентот не конвергира кон близу-оптимална политика. Постојат неколку различни алгоритми што можат да се користат за имплементација на учење со зајакнување, како што се Q-учење, SARSA и Монте Карло методи. Овие алгоритми се разликуваат во тоа како ја проценуваат очекуваната награда за секоја акција и како ја ажурираат политиката врз основа на набљудуваната награда.

Еден од клучните предизвици во учењето со поткрепување е развојот на алгоритми кои можат да се скалираат до големи, сложени средини. Многу алгоритми за учење со поткрепување бараат значителна количина на податоци и компјутерски ресурси за да учат ефикасно. Ова може да го отежне применувањето на овие алгоритми на проблеми од реалниот свет кои вклучуваат големи простори на состојби или сложена динамика. Друг предизвик е дизајнирањето функции на награда кои прецизно ги опфаќаат целите на системот. Во некои случаи, може да биде тешко да се дефинира јасен сигнал за награда што ќе го мотивира агентот да го научи посакуваното однесување. Ова може да доведе до субоптимални или нежелни резултати, особено ако агентот научи да ја максимизира наградата на начини што не се предвидени од дизајнерите.

Популарна варијанта на учењето со поткрепување беше развиена од DeepMind наречена Deep Q-Network (DQN) која беше во состојба да научи да игра Atari 2600 игри на натчовечко ниво. Алгоритмот DQN беше во состојба да научи да ги игра овие игри преку учење да ги мапира суровите влезови од пиксели во акции, и со користење на длабока невронска мрежа за приближување на функцијата на вредноста на акциите, која ја проценува очекуваната награда за секоја акција во дадена состојба. Овој напредок доведе до развојот на AlphaGo, алгоритам за учење со поткрепување кој беше во состојба да научи да ја игра настолната игра Go на професионално ниво. AlphaGo беше во состојба да научи да игра Go со користење на комбинација од надгледувано учење и учење со поткрепување, при што второто се користеше за фино подесување на политиката врз основа на искуство. Успехот на AlphaGo беше голема пресвртница во областа на учењето со поткрепување, бидејќи ја демонстрираше способноста на алгоритам за машинско учење да научи да совлада сложена задача со висок степен на стратешка длабочина.

Севкупно, учењето со поткрепување е моќен и ветувачки пристап кон решавањето сложени проблеми, но е важно внимателно да се разгледаат потенцијалните придобивки и недостатоци на овие алгоритми во контекст на конкретна апликација. Исто така е важно да се осигура дека алгоритмите за учење со поткрепување се развиваат и користат етички, земајќи ги предвид потенцијалните последици од нивните дејства.

Telemus AI™ може да ви помогне вам и вашата организација подобро да разберете како Вештачката Интелигенција може да ги реши вашите најсложени проблеми и предизвици.

Контактирајте не денес за да видите како Telemus AI™ може да се користи во вашата организација.