Reinforcement Learning là gì Thuật toán, Ứng dụng, Ví dụ của Reinforcement Learning – Học viện Agile

Reinforcement Learning là gì ?

Reinforcement Learning là việc đào tạo và giảng dạy những quy mô Machine Learning để đưa ra một chuỗi những quyết định hành động. Trong Reinforcement Learning, trí tuệ tự tạo ( AI ) đương đầu với một trường hợp giống như game show. Máy tính sử dụng thử và sai ( trial and error ) để đưa ra giải pháp cho yếu tố. Để khiến máy làm những gì lập trình viên muốn, những máy ( agent ) sẽ nhận được phần thưởng ( reward ) hoặc hình phạt ( penalty ) cho những hành vi ( action ) mà nó triển khai. Mục tiêu của nó là tối đa hóa tổng phần thưởng .

Bằng cách tận dụng sức mạnh của tìm kiếm và nhiều thử nghiệm, Reinforcement Learning hiện là cách hiệu suất cao nhất để gợi ý sự phát minh sáng tạo của máy móc. Trái ngược với con người, trí mưu trí tự tạo hoàn toàn có thể tích lũy kinh nghiệm tay nghề từ hàng nghìn gameplays song song nếu một thuật toán Reinforcement Learning được chạy trên hạ tầng máy tính đủ mạnh .

Ví dụ minh họa: Một đứa trẻ vào mùa đông đến gần lửa thì thấy ấm, đứa trẻ sẽ có xu hướng đến gần lửa nhiều hơn (vì nhận được phần thưởng là ấm áp), nhưng chạm vào lửa nóng, đứa trẻ sẽ có xu hướng tránh chạm vào lửa (vì bị là bỏng tay).

Trong ví dụ trên, phần thưởng Open ngay ( sự ấm cúng ), việc kiểm soát và điều chỉnh hành vi là tương đối dễ. Tuy nhiên, trong những trường hợp phức tạp hơn khi mà phần thưởng ở xa trong tương lai, điều này trở nên phức tạp hơn. Làm sao để đạt được tổng phần thưởng cao nhất trong suốt cả quy trình ? Reinforcement Learning ( Reinforcement Learning ) là những thuật toán để giải bài toán tối ưu này .Dưới đây là định nghĩa của những thuật ngữ hay Open trong Reinforcement Learning :

• Environment( thiên nhiên và môi trường ) : là khoảng trống mà máy tương tác .
• Agent( máy ) : máy quan sát môi trường tự nhiên và sinh ra hành vi tương ứng .
• Policy( giải pháp ) : máy sẽ theo giải pháp như thế nào để đạt được mục tiêu .
• Reward( phần thưởng ) : phần thưởng tương ứng từ thiên nhiên và môi trường mà máy nhận được khi thực thi một hành vi .
• State( trạng thái ) : trạng thái của thiên nhiên và môi trường mà máy nhận được .
• Episode( tập ) : một chuỗi những trạng thái và hành vi cho đến trạng thái kết thúc .

Ưu điểm của việc Reinforcement Learning

• Nó hoàn toàn có thể xử lý những yếu tố phức tạp và bậc cao hơn. Ngoài ra, những giải pháp thu được sẽ rất đúng chuẩn .
• Lý do cho sự tuyệt đối của nó là nó rất giống với kỹ thuật học tập của con người .
• Mô hình này sẽ trải qua một quy trình giảng dạy khắt khe hoàn toàn có thể mất thời hạn. Điều này hoàn toàn có thể giúp sửa chữa thay thế bất kể lỗi nào .
• Do năng lực học hỏi của nó, nó hoàn toàn có thể được sử dụng với những mạng thần kinh. Điều này hoàn toàn có thể được gọi là Reinforcement Learning sâu .
• Là quy mô học hỏi liên tục nên một sai lầm đáng tiếc được triển khai trước đó sẽ khó hoàn toàn có thể xảy ra trong tương lai .
• Có thể thiết kế xây dựng nhiều quy mô xử lý yếu tố khác nhau bằng cách sử dụng chiêu thức Reinforcement Learning .
• Khi nói đến việc tạo mô phỏng, phát hiện đối tượng người tiêu dùng trong xe hơi tự động hóa, rô bốt, v.v., Reinforcement Learning đóng một vai trò lớn trong những quy mô .
• Phần tốt nhất là ngay cả khi không có tài liệu đào tạo và giảng dạy, nó sẽ học được trải qua kinh nghiệm tay nghề mà nó có được từ việc giải quyết và xử lý tài liệu giảng dạy .
• Đối với những yếu tố khác nhau, có vẻ như phức tạp so với chúng tôi, nó phân phối những quy mô tuyệt vời để xử lý chúng .

Nhược điểm của Reinforcement Learning

Việc sử dụng những quy mô Reinforcement Learning để xử lý những yếu tố đơn thuần hơn sẽ không đúng. Lý do là, những quy mô thường xử lý những yếu tố phức tạp .Chúng ta sẽ tiêu tốn lãng phí sức mạnh giải quyết và xử lý và khoảng trống không thiết yếu bằng cách sử dụng nó cho những yếu tố đơn thuần hơn .Reinforcement Learning cần nhiều tài liệu để cung ứng cho quy mô giám sát. Các quy mô này nhu yếu nhiều tài liệu đào tạo và giảng dạy để tăng trưởng những tác dụng đúng mực. Điều này tiêu tốn thời hạn và nhiều sức mạnh giám sát .Khi nói đến việc thiết kế xây dựng quy mô trên những ví dụ thực tiễn, ngân sách bảo dưỡng rất cao. Giống như để sản xuất những phương tiện đi lại không người lái, rô bốt, chúng tôi sẽ nhu yếu bảo dưỡng rất nhiều cho cả phần cứng và ứng dụng. Việc huấn luyện và đào tạo quá nhiều hoàn toàn có thể dẫn đến quá tải những trạng thái của quy mô. Điều này sẽ dẫn đến quy mô để nhận được hiệu quả. Điều này hoàn toàn có thể xảy ra nếu quá nhiều dung tích bộ nhớ hết trong quy trình giải quyết và xử lý tài liệu huấn luyện và đào tạo .

Những ứng dụng tuyệt vời của Reinforcement Learning

Reinforcement Learning có rất nhiều ứng dụng hữu ích trong đời sống, trong đó chúng ta có thể kể đến như:

Reinforcement Learning trong Kinh doanh, Tiếp thị và Quảng cáo

Trong những nghành nghề dịch vụ xu thế tiền tài, công nghệ tiên tiến hoàn toàn có thể đóng một vai trò quan trọng .Giống như, ở đây những quy mô Reinforcement Learning của những công ty hoàn toàn có thể nghiên cứu và phân tích sở trường thích nghi của người mua và giúp quảng cáo mẫu sản phẩm tốt hơn .Chúng tôi biết rằng kinh doanh thương mại yên cầu phải có kế hoạch tương thích. Các bước cần lập kế hoạch cẩn trọng để một loại sản phẩm hoặc công ty thu được doanh thu .Reinforcement Learning ở đây giúp đưa ra những kế hoạch tương thích bằng cách nghiên cứu và phân tích những năng lực khác nhau và do đó ; nó cố gắng nỗ lực cải tổ tỷ suất lợi nhuận trong mỗi hiệu quả .Nhiều công ty đa vương quốc khác nhau sử dụng những quy mô này .

Reinforcement Learning trong trò chơi

Một trong những cách sử dụng chính của Reinforcement Learning là trong chơi game. Chúng có nhiều thuật toán hạng sang khác nhau đã sống sót trên thị trường .Chơi game là một ngành công nghiệp đang bùng nổ và đang dần tân tiến theo công nghệ tiên tiến. Các game show hiện đang trở nên thực tiễn hơn và có nhiều cụ thể hơn theo thời hạn .Các nhà lập trình game có những thiên nhiên và môi trường như PSXLE hoặc PlayStation Reinforcement Learning Environment tập trung vào việc cung ứng thiên nhiên và môi trường chơi game tốt hơn bằng cách sửa đổi trình giả lập .Ngoài ra, Reinforcement Learning có những thuật toán Deep Learning như AlphaGo, Alpha Zero là những thuật toán chơi game cho những game show như cờ vua, shogi và cờ vây .Với những nền tảng và thuật toán này, game show lúc bấy giờ đã trở nên tiên tiến và phát triển hơn và đang giúp tạo ra những game show có vô số năng lực .Những điều này cũng hoàn toàn có thể có ích trong việc tạo những game show ở chính sách câu truyện của PlayStation .

Reinforcement Learning trong hệ thống gợi ý, đề xuất

Reinforcement Learning hiện là một điểm mạnh rất lớn trong việc trợ giúp những mạng lưới hệ thống yêu cầu như tin tức, ứng dụng âm nhạc và những ứng dụng loạt phim như Netflix, v.v. Các ứng dụng này hoạt động giải trí theo sở trường thích nghi của người mua .Trong trường hợp của những ứng dụng loạt web như Netflix, nhiều chương trình mà chúng tôi xem sẽ trở thành một list những tùy chọn cho thuật toán .Những công ty như thế này có mạng lưới hệ thống trình làng phức tạp. Họ xem xét nhiều thứ như sở trường thích nghi của người dùng, chương trình thông dụng, thể loại tương quan, v.v.Sau đó, theo những tùy chọn này, quy mô sẽ hiển thị cho bạn những chương trình khuynh hướng mới nhất .Các quy mô này dựa trên đám mây rất nhiều, thế cho nên với tư cách là người dùng, tất cả chúng ta sẽ sử dụng những quy mô này trong đời sống hàng ngày của mình trải qua những nền tảng thông tin và vui chơi .

Reinforcement Learning trong khoa học

Công nghệ AI và ML thời nay đã trở thành một phần quan trọng của điều tra và nghiên cứu. Có nhiều nghành nghề dịch vụ khác nhau trong khoa học mà việc Reinforcement Learning hoàn toàn có thể có ích .Được nhắc đến nhiều nhất là trong khoa học nguyên tử. Cả vật lý đằng sau nguyên tử và đặc thù hóa học của chúng đều được nghiên cứu và điều tra .Reinforcement Learning giúp hiểu những phản ứng hóa học. Chúng tôi hoàn toàn có thể cố gắng nỗ lực tạo ra những phản ứng sạch hơn để mang lại loại sản phẩm tốt hơn .Có thể có nhiều tổng hợp phản ứng khác nhau so với bất kể phân tử hoặc nguyên tử nào. Chúng tôi hoàn toàn có thể hiểu những quy mô link của chúng với học máy .Trong hầu hết những trường hợp này, để có tác dụng chất lượng tốt hơn, chúng tôi sẽ nhu yếu Reinforcement Learning sâu. Để làm được điều đó, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng một số ít thuật toán học sâu như LSTM .Trên đây là những thông tin sơ bộ về Reinforcement Learning, hy vọng bạn sẽ nhận được những thông tin có ích qua bài viết này .

Tăng tốc dự án Reinforcement Learning của bạn với “sprint” trong cách tiếp cận Agile

Cũng giống như cuộc hành trình ngàn dặm đều bắt đầu bằng những bước chân nhỏ bé đầu tiên, một dự án Reinforcement Learning thành công có thể bắt đầu với một sprint nhỏ. Phương pháp Agile chia dự án lớn thành các bước nhỏ gọi là cách “sprint” để có thể quản lý dự án một cách dễ dàng. Mỗi sprint thường kéo dài trong hai tuần. Nó khuyến khích thử nghiệm và sử dụng các dự án nhỏ và lặp lại nhanh chóng để tạo điều kiện giải quyết vấn đề với nhịp độ nhanh. Trong một quy trình nhanh, bạn kiểm tra tiến trình của mình thường xuyên và có thể thay đổi hướng nhanh chóng nếu một cách hành động đã chọn không mang lại kết quả. Làm việc nhanh chóng và nâng cao năng suất của toàn bộ dự án Reinforcement Learning.

Tìm hiểu về Agile/Scrum tại đây!

Source: https://blogchiase247.net
Category: Hỏi Đáp