Это тип машинного обучения, при котором агент изучает окружающую среду, взаимодействуя с ней, и принимает решения для дальнейшей работы. Действия будут предприняты в отношении среды, и по результатам действий агент получит обратную связь в виде вознаграждений или штрафов.
Давайте погрузимся в пример в реальном времени, чтобы понять это лучше. Я обучаю робота играть в лабиринт.
Представьте, что роботу нужно добраться до места назначения. Робот ничего не знает о расположении лабиринта, но он знает, как двигаться вперед, назад, влево и вправо.
Итак, какие шаги?
- Инициализация
В начале у робота есть случайные ходы. Не знает, в каком направлении двигаться. Итак, робот здесь является нашим агентом, а среда, в которой он перемещается, — местом, где он работает.
2. Исследование и разработка
Робот совершает случайные действия, исследуя лабиринт. Робот может заблудиться на старте, вероятность есть.
3. Поощряйте отзывы
Если робот движется правильно в соответствии с целью, он получает положительную обратную связь. В случае, если робот ударится о стену или что-либо еще, он получит штраф. На основе такой обратной связи робот учится лучше.
4. Обучение
Таким образом, робот изучает обучение с подкреплением, такое как Q-learning или Deep Q Networks, чтобы обновлять свою стратегию на основе полученных вознаграждений. В результате робот рассматривает только положительные.
5. Улучшение политики
По мере того, как робот ищет и получает положительное вознаграждение, его политика стратегии действий совершенствуется. Это аккумулирует позитивный подход.
6. Оптимальная политика
После некоторых итераций робот приходит к оптимальной политике. Это стратегия, которая улучшает навигацию и достигает цели с наибольшей вероятностью.
В заключение, когда робот проходит обучение с подкреплением, он знает, как разумно ориентироваться, находя наиболее эффективный путь для достижения своей цели. Таким образом, он улучшает навыки принятия решений. Это что-то похожее на концепцию проб и ошибок. Он учится на результатах действий и корректирует поведение, чтобы максимизировать вознаграждение в среде лабиринта.
Этот пример демонстрирует, как обучение с подкреплением позволяет агенту (роботу) учиться на собственном опыте и оптимизировать свои действия в динамической среде для достижения конкретной цели.
Итак, на сегодня все! Спасибо за ваше время в чтении моей статьи. Сообщите мне свои отзывы или мнения в разделе комментариев.
Давайте знакомиться!
https://lnkd.in/gdBxZC5j
Получить мои книги, подкасты, подготовка к размещению и т.д.
https:// linktr.ee/aamirp
Получите мои подкасты на Spotify
https://lnkd.in/gG7km8G5
Поймайте меня на Medium
https://lnkd.in/gi-mAPxH
Udemy (Курс Python)
https://lnkd.in/grkbfz_N
