Марковский процесс принятия решений (МПП) - это математическая основа для моделирования принятия решений в ситуациях, когда исходы частично случайны, а частично находятся под контролем лица, принимающего решение. Это важнейшая концепция в искусственном интеллекте и машинном обучении, особенно в области обучения с подкреплением, обеспечивающая структурированный подход к решению сложных последовательных проблем принятия решений. MDP используются для формализации задач, в которых агент взаимодействует с окружением, стремясь выбрать действия, максимизирующие суммарное вознаграждение.
Определение
Марковский процесс принятия решений (MDP) определяется набором состояний, набором действий, вероятностями перехода и функциями вознаграждения. Формально MDP - это стохастический процесс управления с дискретным временем. Он обеспечивает математическую основу для моделирования принятия решений в ситуациях, когда результаты частично случайны, а частично находятся под контролем лица, принимающего решение. Более подробные математические объяснения ты можешь найти на таких ресурсах, как страница "Марковский процесс принятия решений" в Википедии. Ключевым является свойство "Маркова": будущее состояние зависит только от текущего состояния и действия, а не от истории предшествующих состояний или действий. Это свойство "без памяти" упрощает задачу, но при этом позволяет охватить множество реальных сценариев.
Основные компоненты MDP
- Состояния: Они представляют собой возможные ситуации или конфигурации, в которых может находиться агент. Например, в сценарии с самодвижущимся автомобилем состояния могут включать в себя текущее местоположение машины, скорость и окружающие дорожные условия. В контексте автоматизации роботизированных процессов (RPA) состоянием может быть текущий этап рабочего процесса.
- Действия: Это те действия, которые агент может совершить в каждом состоянии. Продолжая пример с самодвижущимся автомобилем, действиями могут быть ускорение, замедление, поворот налево или поворот направо. Для чатбота действиями могут быть различные ответы, которые он может дать на ввод пользователя.
- Вероятности перехода: Для каждой пары "состояние - действие" эти вероятности определяют вероятность перехода в каждое возможное следующее состояние. Поскольку в MDP присутствует стохастичность, выполнение действия в состоянии не гарантирует конкретного результата; вместо этого оно приводит к распределению вероятностей по возможным следующим состояниям.
- Функции вознаграждения: Эти функции количественно определяют немедленное вознаграждение, которое получает агент после перехода в новое состояние. Вознаграждение может быть положительным (желательным) или отрицательным (нежелательным, часто называемым стоимостью или штрафом). Например, в игре победа может иметь большое положительное вознаграждение, а проигрыш - отрицательное. При настройке гиперпараметров модели вознаграждение может быть связано с метрикой производительности модели на валидационном множестве.
Актуальность и применение
MDP являются основой для обучения с подкреплением (RL), где целью является обучение агента принимать оптимальные решения в окружающей среде, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение. Алгоритмы RL, такие как Q-learning и SARSA, построены на основе MDP. MDP особенно полезны в сценариях, где:
- Принятие решений происходит последовательно: Действия, предпринятые сейчас, влияют на будущие состояния и вознаграждения.
- Неопределенность присуща всем: Исход действий не всегда предсказуем.
- Цель может быть определена с помощью вознаграждений: Цель заключается в том, чтобы максимизировать некую совокупную меру успеха.
Реальные приложения MDP включают в себя:
- Робототехника: В робототехнике MDP можно использовать для планирования движений роботов, навигации и задач манипулирования. Например, MDP может помочь роботу научиться эффективно перемещаться по складу, избегая препятствий и достигая целевых точек, что может быть актуально в производстве и логистике.
- Здравоохранение: MDP могут моделировать процесс принятия клинических решений, например, определять оптимальные стратегии лечения пациентов. Они могут помочь в персонализации планов лечения на основе состояний пациента и прогнозировании результатов лечения, улучшая ИИ в здравоохранении. Например, MDP можно использовать для оптимизации корректировки дозировки лекарств с течением времени.
Смежные понятия
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL): RL - это подполе машинного обучения, сфокусированное на обучении агентов принимать последовательности решений. MDP являются теоретической основой для многих алгоритмов RL. Методы RL часто используются для решения MDP, когда вероятности перехода и функции вознаграждения неизвестны или сложны.
