Perisian AI yang Bertambah Baik dari Masa ke Masa

Pembelajaran Pengukuhan menggunakan ejen keadaan dan model probabilistik untuk meneroka penyelesaian optimum. Diilhamkan oleh pengukuhan positif dan negatif yang dikenal pasti dalam biologi, ia telah mendapat populariti. Algoritma menggunakan perubahan rawak dalam penyelesaian calon untuk mengenal pasti model pilihan.

Ejen dilatih untuk membuat urutan keputusan dalam persekitaran untuk memaksimumkan ganjaran. Ia mempunyai pelbagai aplikasi, termasuk:

Kewangan: Algoritma pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk membangunkan ejen dagangan yang boleh belajar untuk berdagang saham dan instrumen kewangan lain.
Permainan: Algoritma pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk membangunkan ejen bermain permainan yang boleh belajar bermain permainan seperti Atari, Go, dan Dota 2.
Pemprosesan bahasa semula jadi: Pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk meningkatkan prestasi tugas pemprosesan bahasa semula jadi seperti terjemahan bahasa dan penjanaan bahasa.
Robotik: Pembelajaran pengukuhan boleh digunakan untuk melatih robot melakukan tugas seperti cengkaman dan manipulasi, navigasi, dan manipulasi objek.
Penjagaan Kesihatan: Pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk mengoptimumkan rawatan pesakit dengan penyakit kronik, seperti diabetes dan hipertensi, dengan belajar untuk melaraskan rejimen rawatan berdasarkan tindak balas pesakit.
Pengurusan tenaga: Algoritma pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk mengoptimumkan operasi sistem tenaga, seperti grid pintar, dengan belajar menyesuaikan pengeluaran dan penggunaan tenaga berdasarkan perubahan keadaan permintaan dan bekalan.

Dalam pembelajaran pengukuhan, ejen belajar untuk berinteraksi dengan persekitarannya untuk memaksimumkan ganjaran. Ejen menerima ganjaran untuk setiap tindakan yang diambil, dan ia belajar untuk memilih tindakan yang memaksimumkan jumlah ganjaran yang dijangka. Proses pembelajaran pengukuhan boleh dipecahkan kepada langkah-langkah berikut:

Ejen memerhatikan keadaan semasa persekitaran.
Ejen memilih tindakan berdasarkan polisi semasanya, iaitu satu set peraturan yang menentukan tindakan yang perlu diambil dalam keadaan tertentu.
Persekitaran beralih kepada keadaan baharu dan memberikan ejen ganjaran berdasarkan tindakan yang diambil.
Ejen mengemas kini polisinya berdasarkan ganjaran dan keadaan baharu persekitaran.

Proses ini diulang sehingga ejen menumpu kepada dasar hampir optimum. Terdapat beberapa algoritma berbeza yang boleh digunakan untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan, seperti Q-learning, SARSA, dan kaedah Monte Carlo. Algoritma ini berbeza dari segi cara ia menganggarkan ganjaran jangkaan untuk setiap tindakan dan cara ia mengemas kini dasar berdasarkan ganjaran yang diperhatikan.

Salah satu cabaran utama dalam pembelajaran pengukuhan ialah membangunkan algoritma yang berskala ke persekitaran yang besar dan kompleks. Many algoritma pembelajaran pengukuhan memerlukan sejumlah besar data dan sumber pengiraan untuk belajar dengan berkesan. Ini boleh menyukarkan penggunaan algoritma ini kepada masalah dunia sebenar yang melibatkan ruang keadaan yang besar atau dinamik kompleks. Cabaran lain ialah mereka bentuk fungsi ganjaran yang menangkap matlamat sistem dengan tepat. Dalam sesetengah kes, mungkin sukar untuk menentukan isyarat ganjaran yang jelas yang mendorong ejen untuk mempelajari tingkah laku yang diingini. Ini boleh membawa kepada hasil yang tidak optimum atau tidak diingini, terutamanya jika ejen belajar untuk memaksimumkan ganjaran dengan cara yang tidak dimaksudkan oleh pereka bentuk.

Varian popular pembelajaran pengukuhan telah dibangunkan oleh DeepMind yang dipanggil Deep Q-Network (DQN) yang mampu belajar bermain permainan Atari 2600 pada tahap manusia super. Algoritma DQN mampu belajar bermain permainan ini dengan belajar memetakan input piksel mentah kepada tindakan, dan dengan menggunakan rangkaian neural dalam untuk menganggarkan fungsi nilai-tindakan, yang menganggarkan ganjaran jangkaan untuk setiap tindakan dalam keadaan tertentu. Kemajuan ini membawa kepada pembangunan AlphaGo, algoritma pembelajaran pengukuhan yang mampu belajar bermain permainan papan Go pada tahap profesional. AlphaGo mampu belajar bermain Go dengan menggunakan gabungan pembelajaran terselia dan pembelajaran pengukuhan, dengan yang terakhir digunakan untuk menala halus dasar berdasarkan pengalaman. Kejayaan AlphaGo ialah pencapaian utama dalam bidang pembelajaran pengukuhan, kerana ia menunjukkan keupayaan algoritma pembelajaran mesin untuk belajar menguasai tugas yang kompleks dengan tahap kedalaman strategi yang tinggi.

Secara keseluruhannya, pembelajaran pengukuhan ialah pendekatan yang berkuasa dan menjanjikan untuk menyelesaikan masalah kompleks, tetapi adalah penting untuk mempertimbangkan dengan teliti potensi manfaat dan kelemahan algoritma ini dalam konteks aplikasi tertentu. Adalah juga penting untuk memastikan bahawa algoritma pembelajaran pengukuhan dibangunkan dan digunakan secara beretika, dengan mengambil kira potensi akibat tindakan mereka.

Telemus AI™ boleh membantu anda dan organisasi anda memahami dengan lebih baik bagaimana Kecerdasan Buatan boleh menyelesaikan masalah dan cabaran paling kompleks anda.

Hubungi kami hari ini untuk melihat bagaimana Telemus AI™ boleh digunakan dalam organisasi anda.