سلام به علاقه مندان به ذهن سازی و ماشین شناسی! امروز، من برای وارد شدن در موضوع جالبی که اخیرا ذهنم را به خود مشغول کرده است هیجان زده شدم: یادگیری تقویتی (RL)، به خصوص با تمرکز بر نمونه های موجود در پروژه های پروژه ای پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه ی پروژه.
آموزش پشتیبانی نوعی ماشین یادگیری است که در آن یک عامل با انجام کارهایی در محیطی برای افزایش برآورد معیار پاداش جمعی، تصمیم می گیرد. این روش قدرتمند و گسترده ای است که کاربرد آن از بازی (مثل آلفاگو یا دی کی ان ان برای بازی های آتاری) تا رباط شناسی، مالی و غیره است.
پروژه DEMO، یک برنامه کاربردی آزاد از تکنیک های یادگیری تقویتی است که هدفش فراهم ساختن یک سکوی ساده اما انعطاف پذیر برای تجربه است. این پروژه بر مبنای شبکه Q Deep (DQN)، یک الگوريتم شناخته شده برای یادگیری است و نمونه های مختلفی از توانایی های آن را ارائه می دهد.
یکی از جالب ترین نمونه های این روند، محیط «ماشین کوهستانی دائمی» است. در این سناریوی یک نماینده مأمور هدایت ماشینی در بالای یک کوه شیب دار است تا هرچه زودتر به مقصد برسد. مشکل اینجاست که ماشین در پایین تپه شروع به حرکت می کند و سوخت کم دارد. برای اینکه ماشین را به خوبی هدایت کند، باید یاد بگیرد که سرعت و ترمز را با هم متعادل کند تا به هدف برسد.
مثال جالب دیگر «پونگ دانتهرمانتیک-v ۴» است که در آن نماینده کنترل پارویی را در بازی کلاسیک پونگ به دست می گیرد. هدف این کار این است که توپ وارد شده را از مسیرش منحرف کند تا به هدف برسد. این مثال نشان می دهد که چگونه می توان RL را در محیط های پیچیده و پویا استفاده کرد.
محیط «کارت پول» نمونه ای ساده تر است، اما به عنوان معرفی بزرگی به مفهوم «RL» به کار می رود. مامور باید گاری را روی اره ای تعادل نگه دارد و برای حرکت به چپ و راست نیز نیروهایش را به کار گیرد. این کار ساده مستلزم این است که سیاست مناسبی برای تعادل گاری و جلوگیری از افتادنش را در هر جهت بیاموزد.
مثال «برکاوت-v ۰»، بر اساس بازی برکاوت کلاسیک، شاید از همه چالش انگیزتر باشد. مامور باید یاد بگیرد که چگونه پارویی را کنترل کند و توپ را برای شکستن آجرها هدایت کند. این مثال نشان می دهد که چگونه RL می تواند با ورود نیازهای چندبعدی به وظایف پیچیده دیدنی دسترسی یابد.
وقتی این مثال ها را بررسی می کنیم، باید به خاطر داشته باشیم که آموزش پشتیبانی یک زمینه پر از مشکل است. یکی از مهمترین موانع این زمینه پیچیده بودن نمونه ها است. تعداد تجربه ای که یک مامور برای یادگیری به طور موثر نیاز دارد. در بسیاری موارد، مأموران برای یادگیری حتی سیاست های ساده به تعداد زیادی تماس با محیط نیاز دارند.
چالشی دیگر در مبادله اکتشاف و استثمار است: تعادل نیاز به کشف فعالیت های جدید (برای گردآوری اطلاعات بیشتر و کشف استراتژی های بهتری) با نیاز به استفاده از فعالیت های موفق شناخته شده (برای کسب پاداش های فوری) .
با وجود این مشکلات، آموزش تقویتی پتانسیل عظیمی دارد. با اتحاد با قدرت آن، می توانیم ماموران هوشیاری را بسیج کنیم که قادر به درک مشکلات پیچیده و سازگاری با محیط باشند.
وقتی من به عمیق شدن در درس های نیروبخش ادامه می دهم و نکات بیشتری از سفرم را به اشتراک می گذارم، مراقب خود باشید! تا دفعه بعد!
منبع: زبان برنامه نویسی کاپ