нь бататгах сургалт Энэ бол сүүлийн жилүүдэд ялангуяа хиймэл оюун ухааны салбарт түгээмэл болсон машин сургалтын нэг төрөл юм. Машин сургалтын бусад аргуудаас ялгаатай нь бататгах сургалт нь тодорхой орчинд дараалсан шийдвэр гаргахад чиглэдэг. Энэ төрлийн сургалтанд агент нь хүрээлэн буй орчинтойгоо шууд харьцаж, үйлдлээсээ хамааран шагнал, шийтгэл хүлээн авдаг. Энэ нийтлэлээр дамжуулан бид бататгах сургалт гэж яг юу болох, энэ нь хэрхэн ажилладаг, түүний хамгийн түгээмэл хэрэглээ юу болохыг нарийвчлан олж мэдэх болно.
– Алхам алхмаар ➡️ бататгах сургалт гэж юу вэ?
Бататгах сургалт гэж юу вэ?
- Бататгах сургалт нь машин сургалтын нэг төрөл юм Хуримтлагдсан урамшууллын талаарх зарим ойлголтыг нэмэгдүүлэхийн тулд төлөөлөгчийг тодорхой орчинд шийдвэр гаргахад сургахад суурилдаг.
- Системд их хэмжээний шошготой өгөгдөл өгөгддөг хяналттай сургалт, систем өөрөө загвар эсвэл бүлэглэлийг олох ёстой хяналтгүй сургалтаас ялгаатай нь бататгах сургалт нь хүрээлэн буй орчинтой харилцахдаа суралцахад чиглэдэг.
- Бататгах сургалтанд агент нь тухайн орчинд хэд хэдэн үйлдэл хийж, шагнал, шийтгэлийн хэлбэрээр санал хүсэлтийг хүлээн авдаг. Цаг хугацаа өнгөрөхөд агент хуримтлагдсан шагналыг нэмэгдүүлэх арга хэмжээ авч сурдаг.
- Энэхүү аргыг роботын удирдлагаас эхлээд видео тоглоом, бизнесийн шийдвэр гаргах зэрэг өргөн хүрээний хэрэглээнд амжилттай ашиглаж ирсэн.
- Бататгах сургалтын алгоритмуудын зарим жишээнд Q-Learning алгоритм, SARSA алгоритм, DQN, A3C зэрэг гүнзгий суралцах аргууд орно.
Асуулт ба Хариулт
Баталгаажуулсан сургалт гэж юу вэ?
- Бэхжүүлэх сургалт нь загвар өмсөгчдийг шийдвэр гаргахад сургах урамшуулал, шийтгэлийн системд тулгуурласан машин сургалтын арга юм.
Бататгах сургалт, хяналттай сургалтын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
- Гол ялгаа нь сургалтын арга хэлбэрт оршдог. Хяналттай сургалтанд шошготой жишээнүүдийг өгдөг бол бататгах сургалтанд загвар нь шагнал, шийтгэлийн системд тулгуурлан туршилт, алдаагаар суралцдаг.
Бататгах сургалтыг юунд ашигладаг вэ?
- Бататгах сургалтыг тоглоом, робот техник, процессын удирдлага, агуулгын зөвлөмж, бие даасан машин гэх мэт өргөн хүрээний хэрэглээнд ашигладаг.
Бататгаж сурахын давуу тал юу вэ?
- Бататгах сургалтын давуу талуудын дунд бие даан суралцах, өөрчлөгдөж буй орчинд дасан зохицох, урамшуулал, шийтгэлийн системд тулгуурлан оновчтой шийдвэр гаргах зэрэг орно.
Бататгасан сургалтын хязгаарлалт юу вэ?
- Бататгах сургалтын зарим хязгаарлалтууд нь сургалтанд их хэмжээний өгөгдөл, цаг хугацаа шаардагдах, нарийн төвөгтэй орчинтой харьцахад хүндрэлтэй байх, глобаль оптимумын оронд орон нутгийн оптимумд орох боломж зэрэг орно.
Бататгах сургалтанд хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг алгоритмууд юу вэ?
- Хамгийн түгээмэл алгоритмуудын зарим нь Q-Learning, генетикийн алгоритм, Монте Карло арга, бодлогод суурилсан аргууд, үнэ цэнэд суурилсан аргууд юм.
Бататгах сургалтын хэрэглээний хамгийн алдартай жишээнүүд юу вэ?
- Зарим алдартай жишээнүүдэд ухаалаг тоглоомын системийг бий болгох, роботуудыг нарийн төвөгтэй ажлуудыг гүйцэтгэхэд сургах, бизнес, санхүүгийн стратегийг оновчтой болгоход бэхжүүлэх сургалтыг ашиглах зэрэг орно.
Бататгах сургалтад урамшууллын систем ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
- Шагналын систем нь эерэг эсвэл сөрөг үр дагаварт хүргэж буй үйлдлүүдэд үнэ цэнийг оноож, оновчтой шийдвэр гаргахад загварыг чиглүүлдэг тул бататгах сургалтын үндсэн суурь юм.
Бататгах сургалтын хүрээнд агент гэж юу вэ?
- Агент гэдэг нь тухайн орчны хүрээнд үйл ажиллагаа явуулдаг, шагнал, шийтгэлийн хэлбэрээр санал хүсэлт хүлээн авч, ирээдүйн шагналыг нэмэгдүүлэхийн тулд оновчтой шийдвэр гаргаж сурахыг эрмэлздэг байгууллага юм.
Бататгах сургалтанд суралцах үйл явц гэж юу вэ?
- Суралцах үйл явц нь төлөөлөгч ямар нэгэн үйлдэл хийх, шагнал, шийтгэл хэлбэрээр санал хүсэлт хүлээн авах, хүлээн авсан санал хүсэлтийн дагуу бодлогоо шинэчлэх, цаг хугацааны явцад гүйцэтгэлээ сайжруулахын тулд энэ мөчлөгийг давтах явдал юм.
Би Себастьян Видал, компьютерийн инженер технологи, өөрийн гараар хийх сонирхолтой. Цаашилбал, би бүтээгч нь tecnobits.com, би технологийг хүн бүрт илүү хүртээмжтэй, ойлгомжтой болгох хичээлүүдийг хуваалцдаг.