காலப்போக்கில் மேம்படும் AI மென்பொருள்

வலுவூட்டல் கற்றல் உகந்த தீர்வுகளை ஆராய நிலை முகவர்கள் மற்றும் நிகழ்தகவு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. உயிரியலில் அடையாளம் காணப்பட்ட நேர்மறை மற்றும் எதிர்மறை வலுவூட்டலால் ஈர்க்கப்பட்டு, இது பிரபலமடைந்துள்ளது. வழிமுறைகள் விருப்பத்தேர்வு மாதிரிகளை அடையாளம் காண வேட்பாளர் தீர்வுகளில் சீரற்ற மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.

ஒரு வெகுமதியை அதிகப்படுத்துவதற்காக முகவர்கள் ஒரு சூழலில் முடிவுகளின் தொடர்ச்சியை எடுக்க பயிற்சி பெறுகிறார்கள். இதற்கு பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகள் உள்ளன, அவற்றில் பின்வருவன அடங்கும்:

நிதி: ரீஇன்ஃபோர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள் பங்குகள் மற்றும் பிற நிதி கருவிகளை வர்த்தகம் செய்ய கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய டிரேடிங் ஏஜென்ட்களை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன.
விளையாட்டுகள்: அடாரி, கோ, மற்றும் டோட்டா 2 போன்ற விளையாட்டுகளை விளையாடக் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய விளையாட்டு விளையாடும் முகவர்களை உருவாக்க வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன.
இயற்கை மொழி செயலாக்கம்: மொழி மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் மொழி உருவாக்கம் போன்ற இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு வலுவூட்டல் கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
ரோபோட்டிக்ஸ்: பிடித்தல் மற்றும் கையாளுதல், வழிசெலுத்தல் மற்றும் பொருள் கையாளுதல் போன்ற பணிகளைச் செய்ய ரோபோக்களைப் பயிற்றுவிக்க வலுவூட்டல் கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம்.
சுகாதாரம்: நோயாளியின் பதிலின் அடிப்படையில் சிகிச்சை பட்டியல்களை சரிசெய்யக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், நீரிழிவு நோய் மற்றும் உயர் இரத்த அழுத்தம் போன்ற நாட்பட்ட நோய்களால் பாதிக்கப்பட்ட நோயாளிகளுக்கான சிகிச்சையை மேம்படுத்த வலுவூட்டல் கற்றல் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது.
ஆற்றல் மேலாண்மை: மாறும் தேவை மற்றும் வழங்கல் நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் ஆற்றல் உற்பத்தி மற்றும் நுகர்வை சரிசெய்ய கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், ஸ்மார்ட் கிரிட்கள் போன்ற ஆற்றல் அமைப்புகளின் செயல்பாட்டை மேம்படுத்த வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன.

வலுவூட்டல் கற்றலில், ஒரு முகவர் வெகுமதியை அதிகப்படுத்துவதற்காக அதன் சூழலுடன் தொடர்பு கொள்ளக் கற்றுக்கொள்கிறது. முகவர் எடுக்கும் ஒவ்வொரு செயலுக்கும் வெகுமதி பெறுகிறது, மேலும் மொத்த எதிர்பார்க்கப்படும் வெகுமதியை அதிகப்படுத்தும் செயல்களைத் தேர்ந்தெடுக்கக் கற்றுக்கொள்கிறது. வலுவூட்டல் கற்றலின் செயல்முறையை பின்வரும் படிகளாக பிரிக்கலாம்:

முகவர் சூழலின் தற்போதைய நிலையை கவனிக்கிறது.
ஒரு கொடுக்கப்பட்ட நிலையில் எந்த செயலை மேற்கொள்ள வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கும் விதிகளின் தொகுப்பான அதன் தற்போதைய கொள்கையின் அடிப்படையில் முகவர் ஒரு செயலைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
சூழல் ஒரு புதிய நிலைக்கு மாறுகிறது மற்றும் எடுக்கப்பட்ட செயலின் அடிப்படையில் முகவருக்கு ஒரு வெகுமதியை வழங்குகிறது.
வெகுமதி மற்றும் சூழலின் புதிய நிலையின் அடிப்படையில் முகவர் தனது கொள்கையைப் புதுப்பிக்கிறது.

இந்தச் செயல்முறை முகவர் ஏற்ற உகந்த கொள்கையில் ஒன்றிணையும் வரை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. Q-learning, SARSA மற்றும் Monte Carlo முறைகள் போன்ற வலுவூட்டல் கற்றலை செயல்படுத்தப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல வெவ்வேறு வழிமுறைகள் உள்ளன. இந்த வழிமுறைகள் ஒவ்வொரு செயலுக்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெகுமதியை எவ்வாறு மதிப்பிடுகின்றன மற்றும் கவனிக்கப்பட்ட வெகுமதியின் அடிப்படையில் கொள்கையை எவ்வாறு புதுப்பிக்கின்றன என்பதில் வேறுபடுகின்றன.

வலுவூட்டல் கற்றலில் உள்ள முக்கிய சவால்களில் ஒன்று, பெரிய, சிக்கலான சூழல்களுக்கு அளவிடக்கூடிய வழிமுறைகளை உருவாக்குவதாகும். பல வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு திறம்பட கற்க கணிசமான அளவு தரவு மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவைப்படுகின்றன. இது பெரிய நிலை இடைவெளிகள் அல்லது சிக்கலான இயக்கவியலை உள்ளடக்கிய நிஜ உலக பிரச்சினைகளுக்கு இந்த வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை கடினமாக்கலாம். மற்றொரு சவால் அமைப்பின் இலக்குகளைத் துல்லியமாக பிடிக்கும் வெகுமதி சார்புகளை வடிவமைப்பதாகும். சில சந்தர்ப்பங்களில், முகவரை விரும்பிய நடத்தையைக் கற்கத் தூண்டும் தெளிவான வெகுமதி சமிக்ஞையை வரையறுப்பது கடினமாக இருக்கலாம். இது துணைத் தேர்வு அல்லது விரும்பத்தகாத விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கலாம், குறிப்பாக முகவர் வடிவமைப்பாளர்கள் நினைத்த வழிகளில் அல்லாமல் வெகுமதியை அதிகரிக்கக் கற்றால்.

ரீஇன்ஃபோர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங்கின் ஒரு பிரபலமான வகையானது DeepMind ஆல் உருவாக்கப்பட்டது, இது டீப் கியூ-நெட்வொர்க் (DQN) என அழைக்கப்படுகிறது, இது அதி-மனித நிலையில் அடாரி 2600 விளையாட்டுகளை விளையாடக் கற்றுக்கொள்ள முடிந்தது. DQN அல்காரிதம் மூல பிக்சல் உள்ளீடுகளை செயல்களுடன் இணைக்கக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், ஒரு கொடுக்கப்பட்ட நிலையில் ஒவ்வொரு செயலுக்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெகுமதியை மதிப்பிடும் ஆக்ஷன்-வேல்யூ சார்பை தோராயமாக்க ஒரு டீப் நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் இந்த விளையாட்டுகளை விளையாடக் கற்றுக்கொள்ள முடிந்தது. இந்த முன்னேற்றம் ஆல்பாகோவின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்தது, இது ஒரு ரீஇன்ஃபோர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங் அல்காரிதம் ஆகும், இது தொழில்முறை நிலையில் கோ போர்டு விளையாட்டை விளையாடக் கற்றுக்கொள்ள முடிந்தது. சூப்பர்வைஸ்டு லேர்னிங் மற்றும் ரீஇன்ஃபோர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங் ஆகியவற்றின் கலவையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஆல்பாகோ கோ விளையாடக் கற்றுக்கொள்ள முடிந்தது, அனுபவத்தின் அடிப்படையில் கொள்கையை மெருகூட்ட பிந்தையது பயன்படுத்தப்பட்டது. ஆல்பாகோவின் வெற்றி ரீஇன்ஃபோர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங் துறையில் ஒரு பெரிய மைல்கல் ஆகும், ஏனெனில் இது அதிக அளவு மூலோபாய ஆழத்துடன் கூடிய ஒரு சிக்கலான பணியைக் கற்றுத் தேர்ச்சி பெற ஒரு மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதத்தின் திறனை நிரூபித்தது.

மொத்தத்தில், வலுவூட்டல் கற்றல் என்பது சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான சக்திவாய்ந்த மற்றும் நம்பிக்கைக்குரிய அணுகுமுறையாகும், ஆனால் ஒரு குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டின் சூழலில் இந்த வழிமுறைகளின் சாத்தியமான நன்மைகள் மற்றும் தீமைகளைக் கவனமாகக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகள் நெறமுறையான முறையில் உருவாக்கப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதும் முக்கியம், அவற்றின் செயல்களின் சாத்தியமான விளைவுகளைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதும் அவசியம்.

Telemus AI™ செயற்கை நுண்ணறிவு உங்கள் மிகவும் சிக்கலான பிரச்சினைகள் மற்றும் சவால்களை எவ்வாறு தீர்க்க முடியும் என்பதை நீங்கள் மற்றும் உங்கள் நிறுவனம் சிறப்பாகப் புரிந்துகொள்ள உதவ முடியும்.

Telemus AI™ உங்கள் நிறுவனத்தில் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதைப் பார்க்க இன்றே எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்.