Introdução ao Aprendizado por Reforço para Iniciantes

Introdução

Aprendizagem por reforçoO aprendizado por reforço é uma técnica de inteligência artificial que permite que um agente aprenda a tomar decisões interagindo com um ambiente. Por meio de feedback na forma de recompensas ou punições, O agente otimiza seu comportamento para maximizar as recompensas acumuladas. Essa abordagem é usada em uma variedade de aplicações, De videogames a robótica e sistemas de recomendação, destacando-se por sua capacidade de aprender estratégias complexas...., parece intrigante, verdade? Aqui, neste artigo, veremos o que é e porque se fala tanto hoje em dia. Isso atua como um guia para reforço de aprendizagem para iniciantes.. O aprendizado por reforço é definitivamente uma das áreas de pesquisa óbvias hoje, que tem um bom boom surgindo em um futuro próximo e sua popularidade está aumentando dia a dia.. Vamos lá.

Basicamente, é o conceito em que as máquinas podem aprender a si mesmas dependendo dos resultados de suas próprias ações.. Sem mais demora, vamos começar.

O que é aprendizagem por reforço?

O aprendizado por reforço faz parte do aprendizado de máquina. Aqui, oficiais treinam em mecanismos de recompensa e punição. Trata-se de tomar a melhor ação ou caminho possível para obter o máximo de recompensas e o mínimo de punição por meio de observações em uma situação específica.. Ele atua como um sinal de comportamentos positivos e negativos. Essencialmente, um agente é construído (ou vários) quem pode perceber e interpretar o ambiente em que se encontra, O que mais, pode realizar ações e interagir com ele.

Para saber o significado da aprendizagem por reforço, vamos revisar a definição formal.

Aprendizagem reforçada, um tipo de aprendizado de máquina, em que os agentes agem em um ambiente que visa maximizar suas recompensas cumulativas – NVIDIA

Aprendizagem por reforço (RL) baseia-se em recompensar comportamentos desejados ou punir os indesejados. Em vez de uma entrada produzindo uma saída, o algoritmo produz uma variedade de resultados e é capaz de selecionar o correto com base em certas variáveis: Gartner

É um tipo de técnica de aprendizado de máquina em que um agente de computação aprende a realizar uma tarefa por meio de repetidas interações de tentativa e erro com um ambiente dinâmico.. Esta abordagem de aprendizagem permite que o agente tome uma série de decisões que maximizam uma métrica de recompensa para a tarefa sem intervenção humana e sem ser explicitamente programado para realizar a tarefa.: Mathworks

Porém, as definições acima são fornecidas tecnicamente por especialistas na área para alguém que está começando com o aprendizado por reforço, mas essas definições podem parecer um pouco difíceis. Como este é um guia de aprendizado de reforço para iniciantes, vamos tornar a nossa definição de aprendizagem por reforço mais fácil.

Definição simplificada de aprendizagem por reforço

Por meio de uma série de métodos de tentativa e erro, um agente continua a aprender continuamente em um ambiente interativo com suas próprias ações e experiências. O único objetivo é encontrar um modelo de ação adequado que aumente a recompensa cumulativa total do agente.. Aprenda por meio da interação e feedback.

Nós vamos, essa é a definição de aprendizagem por reforço. Agora, como chegamos a esta definição, como uma máquina aprende e como pode resolver problemas complexos do mundo por meio do aprendizado por reforço, é algo que veremos mais detalhadamente.

Aprendizagem por reforço explicada

Como funciona o aprendizado por reforço? Nós vamos, deixe-me te explicar com um exemplo.

Aqui o que você vê?

Você pode ver um cachorro e um dono. Vamos imaginar que você está treinando seu cachorro para pegar o graveto. Cada vez que o cachorro pega uma vara com sucesso, você oferece a ele um banquete (um osso, Digamos). Possivelmente, o cachorro entende o padrão, que toda vez que o professor joga um pedaço de pau, você deve obtê-lo o mais rápido possível para obter uma recompensa (um osso) de um professor em menos tempo.

Terminologias usadas na aprendizagem por reforço

Agente – ele é o único que toma as decisões e aprende

Meio Ambiente – um mundo físico onde um agente aprende e decide as ações a serem tomadas

Açao – uma lista de ações que um agente pode realizar

Estado – a situação atual do agente no meio ambiente

Recompensa – Para cada ação selecionada pelo agente, o ambiente dá uma recompensa. Em geral, é um valor escalar e nada mais do que comentários do ambiente.

Política – o agente prepara a estratégia (tomando uma decisão) atribuir situações a ações.

Função de valor – O valor do estado mostra a recompensa alcançada do estado até que a política seja executada.

Modelo – Cada agente RL não usa um modelo de seu ambiente. A visualização do agente mapeia as distribuições de probabilidade dos pares estado-ação sobre os estados

Fluxo de trabalho de aprendizagem por reforço

– Crie o ambiente

– Defina a recompensa

– Crie o agente

– Treine e valide o agente

– Implementar a política

Em que é que a aprendizagem por reforço difere de aprendizagem supervisionadaO aprendizado supervisionado é uma abordagem de aprendizado de máquina em que um modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados. Cada entrada no conjunto de dados está associada a uma saída conhecida, permitindo que o modelo aprenda a prever resultados para novas entradas. Este método é amplamente utilizado em aplicações como classificação de imagens, Reconhecimento de fala e previsão de tendências, destacando sua importância em...?

Na aprendizagem supervisionada, o modelo é treinado com um conjunto de dados de TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... que tem uma chave de resposta correta. A decisão é feita com base na entrada inicial fornecida, uma vez que possui todos os dados necessários para treinar a máquina. As decisões são independentes umas das outras, então cada decisão é representada por um rótulo. Exemplo: Reconhecimento de objeto

Na aprendizagem por reforço, não há resposta e o agente de backup decide o que fazer para executar a tarefa necessária. Como o conjunto de dados de treinamento não está disponível, o agente teve que aprender com sua experiência. Trata-se de coletar decisões sequencialmente. Para colocar em palavras mais simples, a saída é baseada no estado de entrada atual e a próxima entrada é baseada na saída da entrada anterior. Nós rotulamos a sequência de decisões dependentes. As decisões dependem. Exemplo: jogo de xadrez

Características de aprendizagem de reforço

– Sem supervisão, apenas um valor real ou um sinal de recompensa

– A tomada de decisão é sequencial

– O tempo desempenha um papel importante nos problemas de reforço.

– O feedback não é rápido, mas atrasado

– Os seguintes dados que você recebe são determinados pelas ações do agente

Algoritmos de aprendizagem de reforço

Existem 3 abordagens para implementar algoritmos de aprendizagem por reforço

Baseado em valor – O principal objetivo deste método é maximizar uma função de valor. Aqui, um agente, por meio de uma apólice, espera um retorno de longo prazo dos estados atuais.

Baseado em políticas – Em políticas baseadas em políticas, permite traçar uma estratégia que ajude a obter o máximo de recompensas no futuro por meio das possíveis ações realizadas em cada estado. Dois tipos de métodos baseados em políticas são determinísticos e estocásticos.

Baseado em modelos – Neste método, precisamos criar um modelo virtual para o agente para ajudar a aprender a atuar em cada ambiente específico.

Tipos de aprendizagem por reforço

Existem dois tipos :

1. Reforço positivo

O reforço positivo é definido como quando um evento, devido ao comportamento específico, aumenta a força e a frequência do comportamento. Tem um impacto positivo no comportamento.

Vantagem

– Maximize o desempenho de um estoque.

– Mantenha a mudança por um período mais longo

Desvantagem

– O reforço excessivo pode levar a uma sobrecarga de estado que minimizaria os resultados.

2. Reforço negativo

O reforço negativo é representado como o fortalecimento de um comportamento. Em outros caminhos, quando uma condição negativa é proibida ou evitada, tente parar esta ação no futuro.

Vantagem

– Comportamento maximizado

– Fornece um padrão decente de desempenho mínimo

Desvantagem

– É simplesmente limitado o suficiente para atender a um comportamento mínimo.

Modelos amplamente utilizados para aprendizagem por reforço.

1. Processo de decisão Markov (MDP) – são estruturas matemáticas para soluções de mapeamento em RL. O conjunto de parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... que inclui Conjunto de estados finitos – S, Conjunto de ações possíveis em cada estado – UMA, Recompensa – R, Modelo – T, Política – Pi. O resultado da implementação de uma ação em um estado não depende de ações ou estados anteriores, mas da ação e estado atuais.

2. Aprendizagem Q – É uma abordagem livre de modelo e baseada em valor para fornecer informações para indicar que ação um agente deve realizar. Ele gira em torno da noção de atualizar os valores de Q mostrando o valor de realizar a ação A no estado S. A regra de atualização de valor é o aspecto principal do algoritmo de Q-learning.

QLearning – Freecodecamp

Aplicações práticas de aprendizagem por reforço

– Robótica para automação industrial

– Mecanismos de resumo de texto, agentes de diálogo (texto, voz), jogos

– Carros autônomos autônomos

– Aprendizado de máquina e processamento de dados

– Sistema de treinamento que emitiria instruções e materiais personalizados sobre os requisitos do aluno.

– AI Toolkits, manufatura, automotivo, saneamento e bots

– Controle de aeronaves e controle de movimento do robô

– Construindo inteligência artificial para jogos de computador.

conclusão

A conclusão deste tópico é simplesmente para nos ajudar a descobrir qual ação poderia produzir mais recompensa por mais tempo.. Ambientes realistas podem ter observabilidade parcial e também não ser estacionários. Não é muito útil aplicar quando você tem dados práticos suficientes para resolver o problema por meio do aprendizado supervisionado. O principal desafio deste método é que os parâmetros podem afetar a velocidade de aprendizagem.

Espero que agora você conheça e compreenda um certo nível da descrição da aprendizagem por reforço. Obrigado pelo seu tempo.

Sobre mim

Soy Prathima Kadari, um ex-engenheiro integrado trabalhando para aproveitar meu conhecimento e melhorar minhas habilidades.

Por favor, sinta-se à vontade para se conectar comigo no https://www.linkedin.com/in/prathima-kadari

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