Я решил пройти курс обучения с подкреплением (RL) в университете. Я был рад узнать об этой передовой технологии и ее потенциальных применениях. Однако курс оказался плохо преподаваемым, и мне было трудно понять материал. Я почувствовал демотивацию и потерял интерес к RL.
Через некоторое время я больше увлекся наукой о данных и машинным обучением и начал изучать различные инструменты и методы. Именно тогда я осознал потенциал RL в решении сложных задач. Я решил попробовать еще раз, но на этот раз на своих условиях.
Я начал изучать RL в своем собственном темпе, но все равно нашел его довольно сложным. Язык и математика, стоящие за этим, казались ошеломляющими. Я знал, что если я хочу по-настоящему понять и использовать RL, мне нужно упростить его и сделать более доступным. Поэтому я решил начать серию статей, разбивающих эти сложные концепции и предоставляющих четкие примеры, чтобы помочь другим лучше понять RL.
На первый вопрос, на который мы ответим: ЧТО ТАКОЕ RL?
RL — это область искусственного интеллекта, в которой агент учится принимать решения в сложных и неопределенных условиях с целью максимизации долгосрочных выгод. Он учится на собственном опыте путем проб и ошибок без наблюдателя. Это отличается от обучения с учителем, когда супервайзер объясняет модели машинного обучения ошибки, которые она совершает, предоставляя ей правдивую информацию, и это структурирует процесс обучения модели.
Хорошим примером этого является дрессировка собак. Когда вы хотите, чтобы собака села, она изначально не понимает, что ей нужно делать, потому что не понимает, что правильно, а что нет. Собака будет пробовать разные вещи, такие как лечь, прыгнуть, перевернуться, лаять, сесть. В каждом из этих действий собака может получить угощение или накричать на нее со стороны владельца. В процессе непрерывных проб и ошибок собака лучше понимает, что садиться, когда хозяин говорит «сидеть», — это хорошо, потому что она, скорее всего, получит лакомство. Это поведение подкрепляется тем, что владелец делает это снова и снова и дает отрицательное вознаграждение за нежелательное поведение и угощение за положительное поведение, садясь, когда его об этом просят.
Цель RL — создать модель, которая может учиться на собственном опыте проб и ошибок без присмотра. Преимущество этого в том, что модель учится на собственном поведении без вмешательства человека или дополнительных усилий.
Одним из примеров того, как RL можно использовать для решения реальных проблем, является система рекомендаций. Рекомендательные системы используются для предложения пользователям товаров, таких как продукты на веб-сайте электронной коммерции или фильмы на потоковых платформах. Скажем, вы находитесь на Netflix и выбираете следующее шоу для просмотра. Netflix порекомендует ряд шоу на основе того, что вы смотрели в прошлом, что вам понравилось и не понравилось, а также с учетом факторов окружающей среды, таких как время суток и местоположение. Это пример обучения с подкреплением, потому что чем больше вы смотрите Netflix, тем лучше будут рекомендации; ваше удовлетворение будет действовать как положительное вознаграждение (вы смотрите рекомендуемое шоу и оставляете большой палец вверх).
Отличие этой системы от традиционных рекомендательных систем заключается в том, что она постоянно адаптируется к ВАШИМ предпочтениям и развивается на основе обратной связи, которую ВЫ даете, в отличие от статической рекомендательной системы, которая всегда будет рекомендовать похожие товары вместе. Как и собака, Netflix ничего не знает о вас и ваших предпочтениях. Сначала он начнет изучать и понимать, какие типы контента вам нравятся, а затем на основе исследования начнет использовать эти знания и предоставлять вам более качественный контент.
Я надеюсь, что из этой статьи вы лучше поняли, что такое RL и как его можно использовать для решения проблем, и каковы преимущества использования этой техники.
