The кубаттоо билим Бул акыркы жылдарда, айрыкча жасалма интеллект чөйрөсүндө популярдуулукка ээ болгон машина үйрөнүүнүн бир түрү. Башка машина үйрөнүү ыкмаларынан айырмаланып, бекемдөөчү окутуу белгилүү бир чөйрөдө ырааттуу чечимдерди кабыл алууга багытталган. Окутуунун бул түрүндө агент өзүнүн иш-аракеттеринин негизинде сыйлыктарды же жазаларды алып, чөйрөсү менен түз өз ара аракеттенүү аркылуу үйрөнөт. Бул макала аркылуу биз так бекемдөөчү үйрөнүү деген эмне экенин, ал кантип иштээрин жана анын эң кеңири таралган колдонмолору кайсыларын майда-чүйдөсүнө чейин табабыз.
– Кадам-кадам ➡️ чыгып үйрөнүү деген эмне?
Кыймылдырууну үйрөнүү деген эмне?
- Күчтүү окутуу - бул машина үйрөнүүнүн бир түрү топтолгон сыйлыктын кээ бир түшүнүгүн максималдаштыруу үчүн агентти белгилүү бир чөйрөдө чечим кабыл алууга үйрөтүүгө негизделген.
- Системага чоң көлөмдөгү энбелгиленген маалыматтар берилген көзөмөлдөгү окутуудан жана система өз алдынча калыптарды же топторду табууга тийиш болгон көзөмөлсүз окутуудан айырмаланып, бекемдөөчү окутуу чөйрө менен өз ара аракеттенүүдөн үйрөнүүгө багытталган.
- Окутуу процессинде агент чөйрөдө бир катар аракеттерди жасап, сыйлык же жаза түрүндө пикир алат. Убакыттын өтүшү менен агент топтолгон сыйлыкты максимумга жеткире турган иш-аракеттерди жасоону үйрөнөт.
- Бул ыкма робототехниканы башкаруудан видео оюндарга жана бизнес чечимдерди кабыл алууга чейин кеңири спектрде ийгиликтүү колдонулуп келет.
- Окутуу алгоритмдеринин кээ бир мисалдарына Q-Learning алгоритми, SARSA алгоритми жана DQN жана A3C сыяктуу терең үйрөнүү ыкмалары кирет.
С & Ж
Кыймылдырууну үйрөнүү деген эмне?
- Күчтөндүрүүчү окутуу – бул чечим чыгарууга моделдерди үйрөтүү үчүн сыйлык жана жазалоо системасына таянган машинаны үйрөнүү ыкмасы.
Күчтүү окутуу менен көзөмөлдөнгөн окутуунун ортосунда кандай айырма бар?
- Негизги айырмачылык - бул окутуунун ыкмасы. Көзөмөлгө алынган окутууда маркировкаланган мисалдар берилет, ал эми бекемдөөчү окутууда модель сыйлык жана жазалоо системасынын негизинде сыноо жана ката аркылуу үйрөнөт.
Окутууну бекемдөө эмне үчүн колдонулат?
- Окутууларды бекемдөө, мисалы, оюндар, робототехника, процессти башкаруу, мазмунду сунуштоо жана автономдуу машиналар сыяктуу кеңири спектрде колдонулат.
Кыймылдыруунун кандай артыкчылыктары бар?
- Күчтүү окутуунун кээ бир артыкчылыктарына автономдуу түрдө үйрөнүү, өзгөрүп жаткан чөйрөгө көнүү жана сыйлык жана жазалоо системасынын негизинде оптималдуу чечимдерди кабыл алуу кирет.
Күчтүү окутуунун кандай чектөөлөрү бар?
- Окутууну бекемдөөнүн кээ бир чектөөлөрүнө көп көлөмдөгү маалыматтардын жана окутуу үчүн убакыттын зарылдыгы, татаал чөйрөлөр менен иштөөнүн кыйынчылыгы жана глобалдык оптимумдун ордуна жергиликтүү оптимага түшүү мүмкүнчүлүгү кирет.
Окутууну бекемдөөдө эң кеңири таралган алгоритмдер кайсылар?
- Кеңири таралган алгоритмдердин кээ бирлери Q-Learning, генетикалык алгоритм, Монте-Карло ыкмасы, саясатка негизделген методдор жана баалуулукка негизделген методдор.
Окутууну бекемдөөнү колдонуунун эң белгилүү мисалдары кайсылар?
- Кээ бир белгилүү мисалдар интеллектуалдык оюн системаларын түзүү, роботторду татаал тапшырмаларды аткарууга үйрөтүү жана бизнес жана финансылык стратегияларды оптималдаштырууда окутууну күчөтүүнү камтыйт.
Окууну бекемдөөдө сыйлык системасынын ролу кандай?
- Сыйлык системасы чыктыруучу окутууда фундаменталдуу болуп саналат, анткени ал моделди оң же терс натыйжаларга алып келерине жараша жасалган аракеттерге баалуулуктарды берүү менен оптималдуу чечим кабыл алууга багыт берет.
Окутууну күчөтүү контекстинде агент деген эмне?
- Агент - бул чөйрөдө иш-аракеттерди жасаган, сыйлык же жаза түрүндө пикир алган жана келечектеги сыйлыкты максималдуу көбөйтүү үчүн оптималдуу чечимдерди кабыл алууну үйрөнүүгө умтулган субъект.
Окутуу процессин бекемдөөдө кандай?
- Окуу процесси агенттин кандайдыр бир иш-аракеттерди жасоосун, сыйлык же жаза түрүндөгү пикирди алуусун, алынган пикирлердин негизинде өзүнүн саясатын жаңыртып, убакыттын өтүшү менен анын ишин жакшыртуу үчүн бул циклди кайталоону камтыйт.
Мен Себастьян Видал, технологияга жана өз алдынча жасоого кызыккан компьютер инженеримин. Андан тышкары, мен жаратуучумун tecnobits.com, мен технологияны баарына жеткиликтүү жана түшүнүктүү кылуу үчүн окуу куралдарын бөлүшөм.