یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی (RL) چیست؟ + کاربردها و مزایا

فهرست مطالب

یادگیری تقویتی یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود و عبارت است از یک یا مجموعه‌ای از تکنیک‌ها که به آموزش نرم افزارها برای رسیدن به بهترین نتایج می‌پردازد. در این نوع یادگیری از روش آزمون و خطا استفاده می‌شود که معمولاً انسان‌ها در راستای رسیدن به اهدافشان از آن استفاده می‌کنند. در انتهای این مقاله شما به درک کامل از یادگیری تقویتی دست پیدا خواهید کرد. پس تا انتها همراه ما باشید.

انواع یادگیری تقویتی (RL)

یادگیری تقویتی به دو دسته کلی تقسیم می‌شود که در اینجا به توضیح آن‌ها می‌پردازیم.

  1. یادگیری مبتنی بر مدل: در این روش عامل به ایجاد یک مدل از محیط پیرامون پرداخته و با استفاده از آن به پیش بینی و آزمایش و در نهایت تصمیم گیری برای آینده می‌پردازد.
  2. یادگیری بدون مدل: در این روش عامل با بهره گیری از تجربیان خود فرایند یادگیری را طی می‌کند.

مزایای یادگیری تقویتی چیست؟

بهره گیری از یادگیری تقویتی مزایای زیادی را برای شما به همراه می‌آورد که برای مثال می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

  • استفاده در محیط‌های پیچیده: شما می‌توانید از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های پیچیده با قوانین گسترده استفاده نمایید. این امر ممکن است برای انسان‌ها به سختی انجام شود حتی اگر از علم و دانش بالایی در این زمینه برخوردار باشند. در صورتی که الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیوسته با محیط پیرامون خود سازگار شده و می‌توانند به استراتژی‌های جدیدی در راستای بهینه سازی نتایج دست پیدا کنند.
  • عدم نیاز به تعاملات انسانی: این الگوریتم‌ها با داشتن قابلیت یادگیری نیاز به تعاملات انسانی را تا حد زیادی کاهش می‌دهند.
  • بهینه سازی برای اهداف بلند مدت: ازآنجا که هدف از استفاده از یادگیری تقویتی رسیدن به اهداف بلند مدت است می‌توان با بهره گیری از سناریوهای مختلف برای رسیدن به نتایج بلند مدت از آن استفاده کرد.

معایب Reinforcement learning

این نوع یادگیری در کنار مزایای خود معایبی نیز دارد که برای مثال می‌توان این موارد را نام برد.

  • در حل مسائل کوچک و پیش پا افتاده استفاده نمی‌شود.
  • نیازمند داده‌ها، اطلاعات و محاسبات زیاد است.
  • تشخیص اینکه چرا Agent در برخی موارد به شکلی خاص رفتار می‌کند سخت و دشوار است.

کاربردهای یادگیری تقویتی

از RL می‌توان در زمینه‌های مختلف استفاده کرد که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند.

  • سفارشی سازی: استفاده از یادگیری تقویتی این قابلیت را برای شما به همراه دارد که بسته به نوع نیازها و جزئیات می‌تواند به ارائه پیشنهاداتی سفارشی بپردازد.
  • بهینه سازی راهکارها: شما با بهره گیری از این الگوریتم قادر خواهید بود تا مسائل را به صورت کامل مورد بررسی و ارزیابی قرار داده و با مقایسه میان راهکارهای مختلف بهترین راهکار را برای حل مشکلات خود در کوتاه‌ترین زمان ممکن پیدا نمایید.
  • پیش‌بینی‌های مالی: با استفاده از Reinforcement learning و ویژگی‌ها و اطلاعات آماری شما قادر خواهید بود تا به پیش بینی هزینه‌ها و تغییرات بازار و این دست از موارد بپردازید

نحوه عملکرد (RL) Reinforcement learning

در این نوع یادگیری ماشینی عامل در تعامل با محیط و دریافت بازخورد از اعمال انجام شده در تلاش است تا بهترین استراتژی را برای دستیابی به بیشتر میزان پاداش دریافت نماید. یادگیری تقویتی حاوی یک سری اجزای مهم و اصلی می‌باشد که در اینجا به توضیح درباره آن‌ها می‌پردازیم.

  1. عامل (Agent) که تعیین می‌کند هر عمل در چه زمانی باید انجام شود.
  2. محیط (Environment) که عبارت است از جهانی که عامل در آن قرار داشته و به تعامل با آن می‌پردازد.
  3. پاداش (Reward) بازخوردی است که فرد بعد از انجام هر کار از پیرامون خود دریافت می‌کند.
  4. سیاست (Policy) مجموعه‌ای از استراتژی‌ها و قواعد که Agent در راستای انتخاب اعمال بر اساس وضعیت‌های مختلف استفاده می‌کند.
  5. تابع ارزش (Value Function) عبارت است از میزان ارزش موجود نسبت به پاداش‌هایی که می‌توان از یک وضعیت خاص دریافت نمود.
  6. مدل (Model) که موردی اختیاری است و یک شبیه سازی از محیطی است که Agent در راستای انجام پیش‌بینی‌ها از آن استفاده می‌کند.

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

در راستای یادگیری تقویتی از الگوریتم‌های زیادی می‌توان استفاده کرد که برای مثال به موارد زیر می‌پردازیم.

  • Q-Learning: از جمله الگوریتم‌های معروف در یادگیری تقویتی است که در تلاش است تا تابع ارزش Q را پیوسته به‌روزرسانی نماید.
  • SARSA: این الگوریتم نیز مشابه Q-Learning از عمل انتخابی در راستای به‌روزرسانی Q-Value استفاده می‌کند.
  • Deep Q-Networks (DQN): ادغام  Q-Learning و شبکه‌های عصبی عمیق در راستای مدیریت فضاهای وضعیت و عمل بزرگ است.

چه چالش‌هایی در یادگیری تقویتی وجود خواهد داشت؟

باوجوداینکه برنامه‌های یادگیری تقویتی می‌توانند جهان را به شکل عجیبی تغییر دهند؛ ولی استفاده از آن‌ها چالش‌هایی نیز خواهد داشت. مثل

  1. این آزمایش‌ها و سیستم پاداش و تنبیه که در یادگیری تقویتی وجود دارد در جهان واقعی برای برخی موارد قابل اجرا نخواهد بود.
  2. دستیابی به یک نقطه متوازن و درست میان اکتشافات انجام شده و استفاده از آن دانش‌های برای رسیدن به پاداش در بالاترین سطح.
  3. حساسیت نسبت به هایپر پارامترها که نیازمند تجربه‌های فراوان و آزمایش‌های زیاد است.
  4. یادگیری در محیط‌های پویا و نامطمئن می‌تواند با خطاهایی همراه باشد که می‌تواند چالش برانگیز باشد.
  5. و…

در صورتی که به دنبال بهبود روند توسعه در کسب و کار خود هستید سرور مجازی پویان آی تی بهترین انتخاب برای شماست. جهت کسب اطلاعات بیشتر نسبت به قابلیت‌ها و مزایای این سرویس با ما در ارتباط باشید.

تفاوت یادگیری تقویت شده و یادگیری تحت نظارت

یادگیری تقویتی (RL) و یادگیری تحت نظارت (SL) از جمله روش‌های مختلف در یادگیری هوش مصنوعی است که هر کدام از آن‌ها ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در یادگیری تحت نظارت داده‌ها شامل جفت‌های ورودی و خروجی هستند و هدف از استفاده از آن‌ها یادگیری یک تابع نگاشت از ورودی به خروجی است تا خطای پیش‌بینی در مجموعه داده‌های آموزشی را به حداقل برساند.

ولی در یادگیری تقویتی داده‌ها شامل جفت‌های حالت_عمل و پاداش‌های دریافت شده بعد از انجام عمل‌ها می‌باشد و هدف از آن یادگیری سیاست‌هایی است که به وسیله آن بتوان به جمع‌آوری Cumulative Reward در بیشترین حد آن پرداخت. در یادگیری تحت نظارت هیچ تأخیری در دریافت بازخورد وجود ندارد. ولی در یادگیری تقویتی بازخوردها ممکن است با تأخیر دریافت شوند.

از یادگیری تحت نظارت در مواردی مثل تشخیص تصویر و گفتار استفاده می‌شود؛ ولی یادگیری تقویتی در بازی‌های کامپیوتری و رباتیک کاربرد دارد.

و در آخر

در این محتوا به توضیح درباره یادگیری تقویتی پرداختیم و گفتیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) عبارت است از یک رویکرد ماشینی که هدف از آن دستیابی به حداکثر پاداش دریافتی است. در مسیر آشنایی و استفاده از یادگیری تقویتی مؤلفه‌های زیادی وجود دارد که هر کدام از آن‌ها دارای معنا و مفهوم خاص خود هستند.

  1. Agent که وظیفه تصمیم گیری اعمال انجام شده را بر عهده دارد.
  2. Environment که مجموعه چیزهایی است که Agent می‌تواند بر آن اثر داشته باشد.
  3. State که نمایانگر وضعیت محیط است.
  4. Action عبارت است از عملی که Agent به انجام آن می‌پردازد.
  5. Policy به عنوان مجموعه استراتژی‌هایی که در راستای رسیدن به هدف مورد استفاده قرار می‌گیرند.
  6. Value Function که به تخمین تقریبی پاداش‌هایی که انتظار می‌رود به آن رسید می‌پردازد.
  7. Environment Model که در برخی الگوریتم‌ها استفاده می‌شود یک محیط آزمایشی را پیش از انجام کار در اختیار Agent قرار می‌دهد.

این نوع از یادگیری از الگوریتم‌های زیادی استفاده می‌کند که برای مثال می‌توان به Q-learning، SARSA اشاره کرد. از جمله کاربردهای RL نیز می‌توان بازی‌های کامپیوتری، رباتیک و این دست از موارد را نام برد.

سؤالات متداول

  • یادگیری تقویتی (RL) چیست؟

Reinforcement learning عبارت است از یک تکنیک یادگیری ماشینی (ML) که در راستای دستیابی به بهترین نتایج مورد استفاده قرار می‌گیرد. RL از روش آزمون و خطا انسان‌ها برای رسیدن به اهدافشان استفاده می‌کنند.

  • انواع RL چیست؟

(RL) Reinforcement learning به دو دسته تقسیم می‌شود.

  1. دسته مبتنی بر مدل که شامل الگوریتمی است برای به حداکثر رساندن پاداش‌ها در هر مرحله.
  2. دسته بدون مدل که حریص نبوده و به دنبال به حداکثر رساندن پاداش‌های کلی می‌پردازد.

به این مقاله امتیاز دهید!

میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد رأی ها : 0

هنوز هیچ رأیی داده نشده. اولین نفر باشید!

اشتراک گذاری اشتراک گذاری در تلگرام اشتراک گذاری در لینکدین اشتراک گذاری در ایکس کپی کردن لینک پست

و در ادامه بخوانید

اولین دیدگاه را اضافه کنید.

برچسب ها

Machine learning داده کاوی