Обучение с подкреплением

Основные понятия в обучении с подкреплением

Понимание RL включает в себя несколько ключевых компонентов:

• Агент: Обучающийся или лицо, принимающее решения, которое взаимодействует с окружающей средой.
• Окружающая среда: Внешний мир или система, с которой взаимодействует агент. Она обеспечивает обратную связь с агентом.
• Состояние: Представление текущей ситуации или конфигурации окружающей среды. В приложениях компьютерного зрения (CV) состояние может быть получено из данных изображения.
• Действие: Движение или решение, принятое агентом, которое влияет на состояние окружающей среды.
• Вознаграждение: Числовой сигнал обратной связи от окружающей среды, указывающий, насколько хорошим или плохим было последнее действие агента по отношению к цели.
• Политика: Стратегия или отображение, которое агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния. Цель RL - найти оптимальную политику.

Как работает обучение с подкреплением

Процесс RL является итеративным. Агент наблюдает за текущим состоянием среды, выбирает действие, основанное на его текущей политике, и выполняет его. Окружающая среда переходит в новое состояние и подает агенту сигнал о вознаграждении. Агент использует этот сигнал вознаграждения для обновления своей политики, стремясь получить больше вознаграждений в будущем. Важнейшим аспектом этого процесса является баланс между исследованием (пробовать новые действия, чтобы обнаружить потенциально лучшее вознаграждение) и эксплуатацией (использовать известные действия, которые приносят высокое вознаграждение). Этот цикл обучения часто формализуют с помощью марковских процессов принятия решений (MDP).

Сравнение с другими видами машинного обучения

RL значительно отличается от других первичных парадигм ML:

• Супервизорное обучение: Обучается на основе помеченных наборов данных, где для каждого входа указан правильный выход. RL учится на сигналах вознаграждения без явных меток правильных действий.
• Неподконтрольное обучение: Находит закономерности и структуры в немаркированных данных. RL фокусируется на целеустремленном обучении через взаимодействие и обратную связь.

Хотя техники глубокого обучения (DL), такие как использование нейронных сетей (NN), часто применяются в RL (известном как Deep Reinforcement Learning) для работы со сложными пространствами состояний (например, изображениями) и приблизительными политиками или функциями ценности, фундаментальный механизм обучения, основанный на вознаграждении, остается отличным.

Применение в реальном мире

RL продемонстрировал замечательный успех в различных сложных областях:

1. Играя в игры: Агенты RL достигли сверхчеловеческой производительности в сложных играх вроде го(AlphaGo от DeepMind) и различных видеоиграх(OpenAI Five в Dota 2). Эти агенты обучаются сложным стратегиям в процессе самостоятельной игры, что значительно превосходит человеческие возможности. Эти возможности изучаются в книге "ИИ в видеоиграх".
2. Робототехника: RL используется для обучения роботов таким задачам, как локомоция, манипулирование объектами и сборка. Роботы могут обучаться сложным двигательным навыкам в симулированных средах или непосредственно в процессе взаимодействия с реальным миром, адаптируясь к непредвиденным обстоятельствам. Ты можешь узнать больше о понимании интеграции робототехники.
3. Автономные транспортные средства: Алгоритмы RL могут быть использованы для оптимизации политики вождения, например, принятия решений о смене полосы движения, слиянии или навигации на перекрестках, что способствует достижениям, обсуждаемым в статье AI in Self-Driving Cars.
4. Рекомендательные системы: RL может персонализировать рекомендации, изучая предпочтения пользователя на основе взаимодействия и обратной связи с течением времени, динамически адаптируясь к меняющимся вкусам. Узнай больше о рекомендательных системах.

Reinforcement Learning и компьютерное зрение

Во многих реальных приложениях RL, особенно в робототехнике и автономных системах, компьютерное зрение (КВ) играет решающую роль. Такие модели, как Ultralytics YOLO могут обрабатывать визуальные данные (например, с камер) для извлечения релевантной информации об окружающей среде, формируя представление "состояния", используемое RL-агентом. Это позволяет агентам воспринимать окружающую обстановку и принимать обоснованные решения на основе визуальных данных. Для обучения таких RL-агентов на основе зрения часто используются такие инструменты, как OpenAI Gym, и специализированные симуляторы. Хотя модели Ultralytics в первую очередь направлены на решение задач восприятия с помощью контролируемого обучения, их результаты могут служить жизненно важными входными данными для RL-систем, управляющих физическими агентами или ориентирующихся в сложных визуальных средах. Обучение и развертывание таких сложных систем можно организовать с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB.

Для фундаментального понимания концепций RL настоятельно рекомендуются такие ресурсы, как вводные главы книги Саттона и Барто о Reinforcement Learning.