Processo decisionale di Markov (MDP)

Definizione

Un processo decisionale di Markov (MDP) è definito da un insieme di stati, un insieme di azioni, probabilità di transizione e funzioni di ricompensa. Formalmente, un MDP è un processo di controllo stocastico a tempo discreto. Fornisce un quadro matematico per modellare il processo decisionale in situazioni in cui i risultati sono in parte casuali e in parte sotto il controllo di un decisore. Puoi trovare spiegazioni matematiche più approfondite in risorse come la pagina sui processi decisionali di Markov di Wikipedia. La proprietà "Markov" è fondamentale: lo stato futuro dipende solo dallo stato e dall'azione corrente, non dalla storia degli stati o delle azioni precedenti. Questa proprietà "senza memoria" semplifica il problema e allo stesso tempo cattura molti scenari del mondo reale.

Componenti chiave di una MDP

• Stati: Rappresentano le possibili situazioni o configurazioni in cui l'agente può trovarsi. Ad esempio, in uno scenario di auto a guida autonoma, gli stati possono includere la posizione attuale dell'auto, la velocità e le condizioni del traffico circostante. Nel contesto dell'automazione dei processi robotici (RPA), uno stato potrebbe essere la fase corrente di un processo di workflow.
• Azioni: Queste sono le scelte che un agente può fare in ogni stato. Continuando l'esempio dell'auto a guida autonoma, le azioni potrebbero essere accelerare, decelerare, girare a sinistra o a destra. Per un chatbot, le azioni potrebbero essere le diverse risposte che può dare all'input di un utente.
• Probabilità di transizione: Per ogni coppia stato-azione, queste probabilità definiscono la probabilità di transizione verso ogni possibile stato successivo. Poiché le MDP implicano la stocasticità, l'esecuzione di un'azione in uno stato non garantisce un risultato specifico, ma determina una distribuzione di probabilità sui possibili stati successivi.
• Funzioni di ricompensa: Queste funzioni quantificano la ricompensa immediata che un agente riceve dopo la transizione a un nuovo stato. La ricompensa può essere positiva (desiderabile) o negativa (indesiderabile, spesso chiamata costo o penalità). Ad esempio, in un gioco, vincere potrebbe avere una grande ricompensa positiva, mentre perdere potrebbe avere una ricompensa negativa. Nella regolazione dell'iperparametro di un modello, la ricompensa può essere correlata alla metrica di performance del modello su un set di validazione.

Rilevanza e applicazioni

Gli MDP sono fondamentali per l'apprendimento per rinforzo (RL), dove l'obiettivo è addestrare un agente a prendere decisioni ottimali in un ambiente per massimizzare la ricompensa cumulativa. Gli algoritmi di RL, come il Q-learning e il SARSA, si basano sulla struttura degli MDP. Gli MDP sono particolarmente utili in scenari in cui:

• Il processo decisionale è sequenziale: Le azioni intraprese ora influenzano gli stati e le ricompense future.
• L'incertezza è intrinseca: I risultati delle azioni non sono sempre prevedibili.
• Un obiettivo può essere definito da ricompense: L'obiettivo è massimizzare una misura cumulativa di successo.

Le applicazioni delle MDP nel mondo reale includono:

• Robotica: Nella robotica, le MDP possono essere utilizzate per pianificare i movimenti dei robot, la navigazione e le attività di manipolazione. Ad esempio, una MDP può aiutare un robot a imparare a navigare in un magazzino in modo efficiente, evitando gli ostacoli e raggiungendo le posizioni desiderate, il che può essere importante per la produzione e la logistica.
• Assistenza sanitaria: Le MDP possono modellare il processo decisionale clinico, ad esempio per determinare le strategie di trattamento ottimali per i pazienti. Possono aiutare a personalizzare i piani di trattamento in base agli stati del paziente e a prevedere i risultati del trattamento, migliorando l'intelligenza artificiale nel settore sanitario. Ad esempio, le MDP possono essere utilizzate per ottimizzare gli aggiustamenti del dosaggio dei farmaci nel tempo.

Concetti correlati

• Apprendimento per rinforzo (RL): L'RL è un sottocampo dell'apprendimento automatico che si concentra sull'addestramento di agenti per prendere sequenze di decisioni. Gli MDP costituiscono la base teorica di molti algoritmi di RL. Le tecniche di RL sono spesso utilizzate per risolvere gli MDP quando le probabilità di transizione e le funzioni di ricompensa sono sconosciute o complesse.