¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Bu yazıda biz parçalayırıq ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?, psixologiya və süni intellekt sahəsində əsas anlayışdır. Gücləndirici öyrənmə, *sistem və ya fərdin* ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqədə, qərarlar qəbul edərək və möhkəmləndirmə və ya cəza şəklində *rəy* almaqla öyrəndiyi bir prosesdir. Bu öyrənmə modeli mükafatların artırılması və mənfi nəticələrin minimuma endirilməsi ideyasına əsaslanır ki, bu da onu *maşın öyrənməsi* alqoritmlərinin yaradılmasında vacib edir. Bu məqalə boyu biz möhkəmləndirmə öyrənmənin xüsusiyyətlərini, tətbiqlərini və faydalarını ətraflı araşdıracağıq.

– Addım-addım ➡️ Gücləndirici öyrənmə nədir?

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

1. Gücləndirici öyrənmə mükafatlar və cəzalar konsepsiyasına əsaslanan maşın öyrənməsinin bir növüdür.

2. Təcrübə və əks əlaqə vasitəsi ilə hərəkət və konkret vəziyyət arasında əlaqəni gücləndirmək və ya gücləndirməkdən ibarətdir.

3. Bu cür öyrənmədə agent və ya kompüter proqramı müəyyən mühitdə qərarlar qəbul edir və öz hərəkətlərinə görə mükafat və ya cəzalar alır.

4. Gücləndirici öyrənmənin məqsədi agenti istənilən vəziyyətdə mümkün olan ən yaxşı qərarları qəbul etməyi öyrənməyə yönəltməklə, zamanla ümumi mükafatı maksimuma çatdırmaqdır.

5. Bu yanaşma oyunlardan tutmuş robototexnika və idarəetmə sistemlərinə qədər müxtəlif tətbiqlərdə istifadə edilmişdir.

6. Gücləndirici öyrənmə agentin dəyişən və naməlum mühitlərə uyğunlaşmalı olduğu vəziyyətlərdə effektiv olduğunu sübut etdi.

Sual-cavab

1. Möhkəmləndirici öyrənmə nədir?

1. El aprendizaje por refuerzo agentin mühitlə qarşılıqlı əlaqəsinə əsaslanan maşın öyrənmə növüdür.
2. Agent qərarlar qəbul edir və hərəkətləri həyata keçirir, qəbul edir mükafatlar və ya cəzalar hərəkətlərinin nəticəsi kimi.
3. Möhkəmləndirici öyrənmənin məqsədi qərarlar qəbul etməyi öyrənməkdir mükafatları maksimuma çatdırın uzunmüddətli perspektivdə.

2. Nəzarət altında öyrənmə ilə möhkəmləndirmə öyrənmə arasında fərq nədir?

1. İçində aprendizaje supervisado, model giriş və istənilən çıxış nümunələrini alır və düzgün çıxışı proqnozlaşdırmağı öyrənir.
2. Möhkəmləndirici öyrənmədə model öyrənir ətraf mühitlə davamlı qarşılıqlı əlaqə, öz hərəkətlərinə görə mükafat və ya cəzalar almaq.
3. Möhkəmləndirici öyrənmədə modelə birbaşa giriş və arzu olunan çıxış nümunələri verilmir, əksinə təcrübə vasitəsilə öyrənmək.

3. Möhkəmləndirici öyrənmənin tətbiqləri hansılardır?

1. El möhkəmləndirmə öyrənməsi Robotlara mürəkkəb tapşırıqları yerinə yetirməyi öyrənməyə kömək etmək üçün robototexnikada istifadə olunur.
2. Bu, həmçinin aiddir video oyunlar virtual personajlar strateji qərarlar qəbul etməyi öyrənsinlər.
3. Digər proqramlar daxildir control automático, simulación y optimallaşdırma.

4. Möhkəmləndirici təlimdə hansı alqoritmlərdən istifadə olunur?

1. Ən çox istifadə olunan alqoritmlərdən bəziləri bunlardır Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
2. Bu alqoritmlərdən optimal qərar siyasətlərini öyrənmək üçün istifadə olunur experiencia acumulada.
3. También se utilizan funksiyaların yaxınlaşması üsulları yüksək ölçülü problemləri həll etmək üçün.

5. Möhkəmləndirici öyrənmənin çətinlikləri hansılardır?

1. Əsas problemlərdən biri də budur kəşfiyyat və istismar arasında balans, yəni yeni hərəkətləri sınamaq və məlum hərəkətlərdən faydalanmaq arasında balans tapmaq.
2. Digər bir problemdir az və ya gecikmiş mükafatlardan öyrənmək, burada model keçmiş hərəkətləri gələcək mükafatlarla əlaqələndirə bilməlidir.
3. Bundan əlavə, möhkəmləndirmə öyrənmə ilə bağlı problemlərlə üzləşə bilər təcrübənin ümumiləşdirilməsi oxşar, lakin bir qədər fərqli vəziyyətlərə.

6. Möhkəmləndirici təlim sisteminin fəaliyyəti necə qiymətləndirilir?

1. Performans adətən vasitəsilə ölçülür yığılmış mükafat agentin ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqəsi zamanı əldə etdiyi.
2. También se pueden utilizar métricas específicas bir tapşırığı yerinə yetirmək üçün tələb olunan vaxt və ya resursdan istifadənin səmərəliliyi kimi tətbiqdən asılı olaraq.
3. Bəzi hallarda performans a ilə müqayisə edilərək qiymətləndirilir qaydaya əsaslanan agent ya da insan ekspertləri ilə.

7. Möhkəmləndirici öyrənmədə kəşfiyyatın rolu nədir?

1. La kəşfiyyat Bu, gücləndirici öyrənmədə əsasdır, çünki agentə yeni hərəkətlər kəşf etməyə və onların mükafatların əldə edilməsinə təsirini qiymətləndirməyə imkan verir.
2. Skanlama agentə kömək edir optimal strategiyaları tapın müxtəlif hərəkətləri sınamaqla və onların nəticələrini müşahidə etməklə.
3. Adekvat kəşfiyyat olmadan agent risk altındadır yaxşı yerdə ilişib qalmaq və daha da yaxşı qərar siyasəti tapmaq fürsətini əldən verin.

8. Möhkəmləndirici öyrənmə zamanı seyrək mükafat problemləri necə həll olunur?

1. Problemləri az mükafatlar istifadə kimi texnikalar vasitəsilə idarə olunur süni və ya köməkçi mükafatlar, bu, agentə daha informativ siqnallardan öyrənməyə imkan verir.
2. También se pueden utilizar imitasiya öyrənmə üsulları agenti ekspert məlumatlarından öyrənilən siyasətlərlə işə salmaq.
3. Bundan əlavə, köçürülmüş öyrənmə bir mühitdə öyrənilən bilikləri daha aydın mükafatlarla digər mühitə ötürmək üçün faydalı ola bilər.

9. Dərin möhkəmləndirmə öyrənməsi ənənəvi möhkəmləndirmə öyrənməsindən nə ilə fərqlənir?

1. El dərin möhkəmləndirmə öyrənilməsi problemlərin həllinə imkan verən qərar siyasətlərini və dəyər funksiyalarını təmsil etmək üçün neyron şəbəkələrdən istifadə edir yüksək ölçülər.
2. Bu, çox vaxt bununla məhdudlaşan ənənəvi möhkəmləndirmə öyrənməsi ilə ziddiyyət təşkil edir diskret vəziyyət və fəaliyyət fəzaları.
3. Dərin möhkəmləndirmə öyrənmənin təsirli olduğu göstərilmişdir mürəkkəb kompüter görmə və təbii dil emal vəzifələri.

10. Gücləndirici öyrənmə real dünya problemlərinə necə tətbiq oluna bilər?

1. Gücləndirici öyrənmə vasitəsilə real dünya problemlərinə tətbiq oluna bilər avtonom robot sistemlərinin tətbiqi dinamik mühitlərdə mürəkkəb tapşırıqları yerinə yetirməyi öyrənənlər.
2. También se pueden usar gücləndirici öyrənmə agentləri kimi sahələrdə qərarların qəbulunda səmərəliliyin artırılması gestión de inventarios, logística y control de tráfico.
3. Bundan əlavə, möhkəmləndirmə öyrənmə üçün istifadə edilə bilər Enerji sisteminin performansını optimallaşdırın, sənaye prosesinə nəzarət y finanzas.