¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

මෙම ලිපියෙන් අපි බිඳ දමමු ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?, මනෝවිද්යාව සහ කෘතිම බුද්ධි ක්ෂේත්රයේ ප්රධාන සංකල්පයකි. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම යනු *පද්ධතියක් හෝ පුද්ගලයෙකු* එහි පරිසරය සමඟ අන්තර්ක්‍රියා කිරීම, තීරණ ගැනීම සහ ශක්තිමත් කිරීම් හෝ දඬුවම් ආකාරයෙන් *ප්‍රතිපෝෂණ* ලබා ගැනීම තුළින් ඉගෙන ගන්නා ක්‍රියාවලියකි. මෙම ඉගෙනුම් ආකෘතිය පදනම් වී ඇත්තේ ප්‍රතිලාභ උපරිම කිරීම සහ ඍණාත්මක ප්‍රතිවිපාක අවම කිරීම යන අදහස මත වන අතර එමඟින් * යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ * ඇල්ගොරිතම නිර්මාණය කිරීමේදී එය අත්‍යවශ්‍ය වේ. මෙම ලිපිය පුරාම, අපි ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ විශේෂාංග, යෙදුම් සහ ප්‍රතිලාභ විස්තරාත්මකව ගවේෂණය කරන්නෙමු.

– පියවරෙන් පියවර ➡️ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම යනු කුමක්ද?

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

1. Reinforcement learning යනු ත්‍යාග සහ දඬුවම් යන සංකල්පය මත පදනම් වූ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් වර්ගයකි.

2. අත්දැකීම් සහ ප්‍රතිපෝෂණ හරහා ක්‍රියාවක් සහ නිශ්චිත තත්වයක් අතර සම්බන්ධතාවය ශක්තිමත් කිරීම හෝ ශක්තිමත් කිරීම එය සමන්විත වේ.

3. මෙම ආකාරයේ ඉගෙනීමේදී, නියෝජිතයෙකු හෝ පරිගණක වැඩසටහනක් නිශ්චිත පරිසරයක් තුළ තීරණ ගන්නා අතර එහි ක්‍රියාවන් මත පදනම්ව ත්‍යාග හෝ දඬුවම් ලබා ගනී.

4. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ පරමාර්ථය වන්නේ කාලයත් සමඟ සමුච්චිත ත්‍යාගය උපරිම කිරීම වන අතර, ඕනෑම අවස්ථාවක හැකි හොඳම තීරණ ගැනීමට නියෝජිතයා ඉගෙන ගැනීමට යොමු කරයි.

5. මෙම ප්‍රවේශය ක්‍රීඩාවල සිට රොබෝ විද්‍යාව සහ පාලන පද්ධති දක්වා විවිධ යෙදුම්වල භාවිතා කර ඇත.

6. නියෝජිතයාට වෙනස්වන සහ නොදන්නා පරිසරයන්ට අනුවර්තනය වීමට සිදුවන අවස්ථා වලදී ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම ඵලදායී බව ඔප්පු වී ඇත.

ප්‍රශ්නෝත්තර

1. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම යනු කුමක්ද?

1. El aprendizaje por refuerzo පරිසරයක් සමඟ නියෝජිතයෙකුගේ අන්තර්ක්‍රියා මත පදනම් වූ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් වර්ගයකි.
2. නියෝජිතයා තීරණ ගන්නා අතර ක්රියා සිදු කරයි, ලැබීම විපාක හෝ දඬුවම් ඔවුන්ගේ ක්රියාවන්ගේ ප්රතිවිපාකයක් ලෙස.
3. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ ඉලක්කය වන්නේ තීරණ ගැනීමට ඉගෙන ගැනීමයි උපරිම විපාක දිගු කාලීනව.

2. අධීක්ෂණ ඉගෙනීම සහ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම අතර වෙනස කුමක්ද?

1. එහි aprendizaje supervisado, ආකෘතියට ආදානය සහ අපේක්ෂිත ප්‍රතිදානය පිළිබඳ උදාහරණ ලැබෙන අතර නිවැරදි ප්‍රතිදානය පුරෝකථනය කිරීමට ඉගෙන ගනී.
2. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී, ආකෘතිය ඉගෙන ගනී පරිසරය සමඟ අඛණ්ඩ අන්තර්ක්‍රියා, ඔවුන්ගේ ක්රියාවන් සඳහා ත්යාග හෝ දඬුවම් ලැබීම.
3. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී, ආකෘතියට ආදානය සහ අපේක්ෂිත ප්‍රතිදානය පිළිබඳ සෘජු උදාහරණ ලබා නොදේ, නමුත් ඒ වෙනුවට අත්දැකීමෙන් ඉගෙන ගන්න.

3. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ යෙදුම් මොනවාද?

1. El aprendizaje por refuerzo රොබෝවරුන්ට සංකීර්ණ කාර්යයන් කිරීමට ඉගෙන ගැනීමට උපකාර කිරීම සඳහා එය රොබෝ තාක්ෂණයේ භාවිතා වේ.
2. También se aplica en වීඩියෝ ක්‍රීඩා එවිට අතථ්‍ය චරිත උපායමාර්ගික තීරණ ගැනීමට ඉගෙන ගනී.
3. අනෙකුත් යෙදුම් ඇතුළත් වේ control automático, simulación y ප්‍රශස්තිකරණය.

4. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතම මොනවාද?

1. වැඩිපුරම භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතම සමහරක් වේ Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
2. ප්‍රශස්ත තීරණ ප්‍රතිපත්ති ඉගෙන ගැනීමට මෙම ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි experiencia acumulada.
3. También se utilizan කාර්යය ආසන්න ක්රම අධි-මාන ගැටළු හැසිරවීමට.

5. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ අභියෝග මොනවාද?

1. ප්‍රධාන අභියෝගවලින් එකක් වන්නේ ගවේෂණය සහ සූරාකෑම අතර සමතුලිතතාවය, එනම්, නව ක්‍රියාවන් උත්සාහ කිරීම සහ දන්නා ක්‍රියාවන්ගෙන් ප්‍රයෝජන ගැනීම අතර සමබරතාවයක් සොයා ගැනීමයි.
2. තවත් අභියෝගයක් වන්නේ ය හිඟ හෝ ප්‍රමාද වූ ත්‍යාග වලින් ඉගෙනීම, එහිදී ආකෘතියට අතීත ක්‍රියාවන් අනාගත විපාකවලට සම්බන්ධ කිරීමට හැකි විය යුතුය.
3. මීට අමතරව, ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ ගැටළු වලට මුහුණ දිය හැක අත්දැකීම් සාමාන්යකරණය කිරීම සමාන නමුත් තරමක් වෙනස් තත්වයන්ට.

6. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් පද්ධතියක කාර්ය සාධනය ඇගයීමට ලක් කරන්නේ කෙසේද?

1. කාර්ය සාධනය සාමාන්යයෙන් මනිනු ලැබේ සමුච්චිත විපාකය පරිසරය සමඟ අන්තර්ක්‍රියා කිරීමේදී නියෝජිතයා ලබා ගන්නා බව.
2. También se pueden utilizar métricas específicas කාර්යයක් සම්පූර්ණ කිරීමට ගතවන කාලය හෝ සම්පත් භාවිතයේ කාර්යක්ෂමතාව වැනි යෙදුම මත පදනම්ව.
3. සමහර අවස්ථාවලදී, කාර්ය සාධනය එය සංසන්දනය කිරීමෙන් ඇගයීමට ලක් කෙරේ රීති පදනම් වූ නියෝජිතයා නැත්නම් මානව විශේෂඥයන් සමඟ.

7. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී ගවේෂණයේ කාර්යභාරය කුමක්ද?

1. La ගවේෂණය එය ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී මූලික වේ, මන්ද එය නියෝජිතයාට නව ක්‍රියාවන් සොයා ගැනීමට සහ ත්‍යාග ලබා ගැනීම කෙරෙහි ඒවායේ බලපෑම තක්සේරු කිරීමට ඉඩ සලසයි.
2. ස්කෑන් කිරීම නියෝජිතයාට උපකාර කරයි ප්රශස්ත උපාය මාර්ග සොයා ගන්න විවිධ ක්‍රියාවන් උත්සාහ කිරීමෙන් සහ ඒවායේ ප්‍රතිවිපාක නිරීක්ෂණය කිරීමෙන්.
3. ප්රමාණවත් ගවේෂණයකින් තොරව, නියෝජිතයා අවදානමක් ඇත හොඳ තැනක හිර වෙනවා ඊටත් වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමේ ප්‍රතිපත්තියක් සොයා ගැනීමට ඇති අවස්ථාව මග හැරේ.

8. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී විරල විපාක ගැටලු හසුරුවන්නේ කෙසේද?

1. ගැටළු හිඟ විපාක භාවිතය වැනි ශිල්පීය ක්‍රම හරහා කළමනාකරණය කෙරේ කෘතිම හෝ සහායක විපාක, නියෝජිතයාට වඩාත් තොරතුරු සංඥා වලින් ඉගෙන ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
2. También se pueden utilizar අනුකරණය ඉගෙනුම් ක්රම විශේෂඥ දත්ත වලින් උගත් ප්‍රතිපත්ති සමඟ නියෝජිතයා ආරම්භ කිරීමට.
3. තවද, මාරු කළ ඉගෙනීම පැහැදිලි ත්‍යාග සමඟ එක් පරිසරයක උගත් දැනුම තවත් පරිසරයකට මාරු කිරීම සඳහා ප්‍රයෝජනවත් විය හැක.

9. ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම සාම්ප්‍රදායික ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමට වඩා වෙනස් වන්නේ කෙසේද?

1. El ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම තීරණ ප්‍රතිපත්ති සහ වටිනාකම් කාර්යයන් නියෝජනය කිරීමට ස්නායු ජාල භාවිතා කරයි, ගැටළු සමඟ කටයුතු කිරීමට ඉඩ සලසයි ඉහළ මානයන්.
2. මෙය බොහෝ විට සීමා වන සාම්ප්‍රදායික ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම සමඟ වෙනස් වේ විවික්ත රාජ්ය සහ ක්රියාකාරී අවකාශයන්.
3. ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම ඵලදායී බව පෙන්වා දී ඇත සංකීර්ණ පරිගණක දැක්ම සහ ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් කාර්යයන්.

10. සැබෑ ලෝකයේ ගැටලු සඳහා ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම යෙදිය හැක්කේ කෙසේද?

1. ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම සැබෑ ලෝකයේ ගැටළු සඳහා යෙදිය හැකිය ස්වයංක්‍රීය රොබෝ පද්ධති ක්‍රියාත්මක කිරීම ගතික පරිසරයන් තුළ සංකීර්ණ කාර්යයන් කිරීමට ඉගෙන ගන්නා අය.
2. También se pueden usar ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් නියෝජිතයන් වැනි ක්ෂේත්‍රවල තීරණ ගැනීමේ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීමට ඉන්වෙන්ටරි කළමනාකරණය, සැපයුම් y control de tráfico.
3. මීට අමතරව, ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම භාවිතා කළ හැකිය බල පද්ධතියේ ක්‍රියාකාරිත්වය ප්‍රශස්ත කරන්න, කාර්මික ක්රියාවලිය පාලනය y මූල්‍ය.