¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

ഈ ലേഖനത്തിൽ ഞങ്ങൾ തകർക്കുന്നു ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?, മനഃശാസ്ത്രത്തിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് മേഖലയിലും ഒരു പ്രധാന ആശയം. ഒരു *സിസ്റ്റം അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തി* അതിൻ്റെ പരിസ്ഥിതിയുമായി ഇടപഴകുന്നതിലൂടെയും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലൂടെയും ശക്തിപ്പെടുത്തലുകളുടെയോ ശിക്ഷകളുടെയോ രൂപത്തിൽ *ഫീഡ്‌ബാക്ക്* സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും പഠിക്കുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ് റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗ്. ഈ പഠന മാതൃക റിവാർഡുകൾ പരമാവധിയാക്കുന്നതിനും നെഗറ്റീവ് പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് *മെഷീൻ ലേണിംഗ്* അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ അത്യന്താപേക്ഷിതമാക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിലുടനീളം, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൻ്റെ സവിശേഷതകൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, നേട്ടങ്ങൾ എന്നിവ ഞങ്ങൾ വിശദമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

– ഘട്ടം ഘട്ടമായി ➡️ എന്താണ് ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനം?

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

1. റിവാർഡുകളുടെയും ശിക്ഷകളുടെയും ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു തരം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ് റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗ്.

2. അനുഭവത്തിലൂടെയും ഫീഡ്‌ബാക്കിലൂടെയും ഒരു പ്രവർത്തനവും ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ശക്തിപ്പെടുത്തുകയോ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

3. ഇത്തരത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ, ഒരു ഏജൻ്റോ കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമോ ഒരു പ്രത്യേക പരിതസ്ഥിതിയിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രതിഫലങ്ങളോ ശിക്ഷകളോ സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

4. ഏത് സാഹചര്യത്തിലും സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഏജൻ്റിനെ പ്രേരിപ്പിക്കുകയും കാലക്രമേണ ക്യുമുലേറ്റീവ് റിവാർഡ് പരമാവധിയാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗിൻ്റെ ലക്ഷ്യം.

5. ഗെയിമുകൾ മുതൽ റോബോട്ടിക്‌സ്, നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങൾ വരെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഈ സമീപനം ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.

6. മാറുന്നതും അറിയാത്തതുമായ പരിതസ്ഥിതികളുമായി ഏജൻ്റിന് പൊരുത്തപ്പെടേണ്ട സാഹചര്യങ്ങളിൽ റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗ് ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

ചോദ്യോത്തരം

1. എന്താണ് ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനം?

1. El aprendizaje por refuerzo ഒരു പരിസ്ഥിതിയുമായുള്ള ഒരു ഏജൻ്റിൻ്റെ ഇടപെടലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു തരം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ്.
2. ഏജൻ്റ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുകയും സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു പ്രതിഫലങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ശിക്ഷകൾ അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ അനന്തരഫലമായി.
3. തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ പഠിക്കുക എന്നതാണ് ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൻ്റെ ലക്ഷ്യം റിവാർഡുകൾ പരമാവധിയാക്കുക ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ.

2. സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗും റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

1. അതിൽ aprendizaje supervisado, മോഡൽ ഇൻപുട്ടിൻ്റെയും ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെയും ഉദാഹരണങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുകയും ശരിയായ ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവചിക്കാൻ പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
2. ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൽ, മോഡൽ പഠിക്കുന്നു പരിസ്ഥിതിയുമായുള്ള നിരന്തരമായ ഇടപെടൽ, അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് പ്രതിഫലമോ ശിക്ഷയോ ലഭിക്കുന്നു.
3. ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൽ, മോഡലിന് ഇൻപുട്ടിൻ്റെയും ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെയും നേരിട്ടുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകിയിട്ടില്ല, പകരം അനുഭവത്തിലൂടെ പഠിക്കുക.

3. റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗിൻ്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

1. El aprendizaje por refuerzo സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ റോബോട്ടുകളെ സഹായിക്കാൻ റോബോട്ടിക്സിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
2. También se aplica en വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ അങ്ങനെ വെർച്വൽ കഥാപാത്രങ്ങൾ തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ പഠിക്കുന്നു.
3. മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു control automático, simulación y ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ.

4. റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗിൽ ഏതൊക്കെ അൽഗോരിതങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

1. ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില അൽഗോരിതങ്ങൾ Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
2. ഇതിൽ നിന്ന് ഒപ്റ്റിമൽ തീരുമാന നയങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു experiencia acumulada.
3. También se utilizan ഫംഗ്ഷൻ ഏകദേശ രീതികൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ.

5. ശാക്തീകരണ പഠനത്തിൻ്റെ വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

1. പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിലൊന്നാണ് പര്യവേക്ഷണവും ചൂഷണവും തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥ, അതായത്, പുതിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും അറിയപ്പെടുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പ്രയോജനം നേടുന്നതിനും ഇടയിൽ ഒരു ബാലൻസ് കണ്ടെത്തുക.
2. മറ്റൊരു വെല്ലുവിളിയാണ് വിരളമായതോ വൈകിയതോ ആയ പ്രതിഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു, മുൻകാല പ്രവർത്തനങ്ങളെ ഭാവിയിലെ റിവാർഡുകളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താൻ മോഡലിന് കഴിയണം.
3. കൂടാതെ, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടാം അനുഭവത്തിൻ്റെ പൊതുവൽക്കരണം സമാനവും എന്നാൽ അല്പം വ്യത്യസ്തവുമായ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക്.

6. ഒരു റൈൻഫോഴ്സ്മെൻ്റ് ലേണിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ പ്രകടനം എങ്ങനെയാണ് വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നത്?

1. പ്രകടനം സാധാരണയായി അളക്കുന്നത് വഴിയാണ് സമാഹരിച്ച പ്രതിഫലം പരിസ്ഥിതിയുമായുള്ള ഇടപെടൽ സമയത്ത് ഏജൻ്റിന് ലഭിക്കുന്നത്.
2. También se pueden utilizar métricas específicas ഒരു ടാസ്ക് പൂർത്തിയാക്കാൻ ആവശ്യമായ സമയം അല്ലെങ്കിൽ വിഭവ വിനിയോഗത്തിൻ്റെ കാര്യക്ഷമത പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനെ ആശ്രയിച്ച്.
3. ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, a യുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തിയാണ് പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നത് ഭരണം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഏജൻ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യ വിദഗ്ധരുമായി.

7. ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൽ പര്യവേക്ഷണത്തിൻ്റെ പങ്ക് എന്താണ്?

1. La പര്യവേഷണം പുതിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും റിവാർഡുകൾ നേടുന്നതിൽ അവയുടെ സ്വാധീനം വിലയിരുത്താനും ഇത് ഏജൻ്റിനെ അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൽ ഇത് അടിസ്ഥാനപരമാണ്.
2. സ്കാനിംഗ് ഏജൻ്റിനെ സഹായിക്കുന്നു ഒപ്റ്റിമൽ തന്ത്രങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക വ്യത്യസ്‌തമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ടും അവയുടെ അനന്തരഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ടും.
3. മതിയായ പര്യവേക്ഷണം കൂടാതെ, ഏജൻ്റ് അപകടസാധ്യതയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു ഒരു നല്ല സ്ഥലത്ത് കുടുങ്ങി അതിലും മികച്ച തീരുമാന നയം കണ്ടെത്താനുള്ള അവസരം നഷ്ടപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക.

8. റിൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗിൽ വിരളമായ പ്രതിഫല പ്രശ്‌നങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്?

1. പ്രശ്നങ്ങൾ വിരളമായ പ്രതിഫലം ഉപയോഗം പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് കൃത്രിമ അല്ലെങ്കിൽ സഹായ പ്രതിഫലം, ഇത് കൂടുതൽ വിവരദായകമായ സിഗ്നലുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ ഏജൻ്റിനെ അനുവദിക്കുന്നു.
2. También se pueden utilizar അനുകരണ പഠന രീതികൾ വിദഗ്ധ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ച നയങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഏജൻ്റിനെ ആരംഭിക്കാൻ.
3. കൂടാതെ, കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ട പഠനം ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് പഠിച്ച അറിവ് വ്യക്തമായ പ്രതിഫലങ്ങളോടെ മറ്റൊന്നിലേക്ക് കൈമാറാൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

9. പരമ്പരാഗത ബലപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൽ നിന്ന് ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?

1. El ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം തീരുമാന നയങ്ങളെയും മൂല്യ പ്രവർത്തനങ്ങളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു ഉയർന്ന അളവുകൾ.
2. ഇത് പരമ്പരാഗത റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് പഠനവുമായി വിരുദ്ധമാണ്, ഇത് പലപ്പോഴും പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു വ്യതിരിക്തമായ അവസ്ഥയും പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളും.
3. ആഴത്തിലുള്ള ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഫലപ്രദമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട് സങ്കീർണ്ണമായ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളും.

10. യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ ശാക്തീകരണ പഠനം എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാം?

1. റിയൽഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗ് വഴി യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും സ്വയംഭരണ റോബോട്ടിക് സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കൽ ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതിയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ പഠിക്കുന്നവർ.
2. También se pueden usar ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന ഏജൻ്റുകൾ പോലുള്ള മേഖലകളിൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ്, logística y control de tráfico.
3. കൂടാതെ, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം ഉപയോഗിക്കാം പവർ സിസ്റ്റം പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, വ്യാവസായിക പ്രക്രിയ നിയന്ത്രണം y finanzas.