Джеймс Девис - Усиленное обучение

Усиленное обучение
Название: Усиленное обучение
Автор:
Жанры: Самоучители | Программирование | Книги о компьютерах
Серии: Нет данных
ISBN: Нет данных
Год: 2024
О чем книга "Усиленное обучение"

Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами. Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действия, награды и политики, а также Беллмановские уравнения и итерацию ценности.Основные алгоритмы RL, такие как метод Монте-Карло, Q-Learning, SARSA, методы градиента политики, REINFORCE и Actor-Critic, рассматриваются вместе с моделями на основе планирования и глубокого усиленного обучения (DQN, DDPG, A3C). Практическая часть книги включает использование OpenAI Gym и других сред, настройку и тестирование моделей, а также примеры кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и PyTorch.

Бесплатно читать онлайн Усиленное обучение


Введение

Определение и основы усиленного обучения

Усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL) – это один из видов машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой путем проб и ошибок, получая за свои действия награды или наказания. В этом подходе агент, выполняя различные действия, накапливает опыт, который затем используется для улучшения его стратегии. Основная цель агента – разработать оптимальную стратегию (политику) действий, которая максимизирует суммарное вознаграждение в долгосрочной перспективе. Важным аспектом RL является то, что агент не просто наблюдает за данными, как в других методах машинного обучения, но активно взаимодействует с окружающей средой и получает обратную связь в виде наград.

В отличие от других типов машинного обучения, таких как супервизированное и неуправляемое обучение, RL предполагает наличие постоянного взаимодействия агента с динамической средой. В супервизированном обучении модели обучаются на размеченных данных, где каждому входу соответствует определенный выход, и цель заключается в минимизации ошибки предсказаний на тестовых данных. В неуправляемом обучении модели работают с неразмеченными данными, стараясь выявить скрытые структуры или закономерности. В RL же агент должен самостоятельно исследовать среду и принимать решения, основываясь на полученных наградах, что добавляет уровень сложности, связанный с необходимостью учета временной зависимости и стратегического планирования.

Одной из ключевых особенностей RL является механизм вознаграждений, который формирует обратную связь для агента. В отличие от супервизированного обучения, где обратная связь мгновенная и конкретная, в RL награды могут быть отложенными, и агент должен научиться принимать действия, основываясь на их долгосрочных последствиях. Это делает RL мощным инструментом для задач, где необходимо принимать последовательные решения в условиях неопределенности, таких как управление роботами, игра в сложные игры, управление ресурсами и оптимизация процессов.

Примером применения RL является обучение роботов для выполнения сложных задач, таких как навигация в неизвестной среде или манипуляция объектами. Роботы могут начинать с базовых действий и постепенно улучшать свои стратегии на основе полученных вознаграждений за успешное выполнение заданий. Другим примером является применение RL в играх, где агент учится играть на высоком уровне путем взаимодействия с игровым окружением и получения наград за успешные действия. Например, знаменитая система AlphaGo от DeepMind использовала RL для обучения игры в го, что позволило ей победить чемпиона мира в этой сложной игре.

Таким образом, усиленное обучение представляет собой метод машинного обучения, способный решать широкий спектр задач, требующих активного взаимодействия с окружающей средой и принятия последовательных решений. Его способность учитывать долгосрочные последствия действий и адаптироваться к изменениям в среде делает его незаменимым инструментом для разработки интеллектуальных систем, способных автономно обучаться и совершенствоваться.

Основные компоненты усиленного обучения включают:

Агент – это субъект, который принимает решения и выполняет действия в среде. Агент может быть роботом, программой или любой системой, которая взаимодействует с окружающей средой. Основная задача агента заключается в том, чтобы научиться выбирать такие действия, которые максимизируют суммарное вознаграждение в долгосрочной перспективе. В процессе обучения агент адаптирует свои действия на основе опыта и обратной связи, получаемой из среды.

Среда – это все, что окружает агента и с чем он взаимодействует. Она включает в себя все возможные состояния, события и правила, определяющие, как изменения происходят в результате действий агента. Среда может быть статической или динамической, детерминированной или стохастической. В контексте игр среда представляет собой игровое поле и правила игры; в робототехнике – физический мир и его законы. Среда предоставляет агенту информацию о текущем состоянии и награды за выполненные действия.

Состояния описывают текущее положение агента в среде. Состояние может содержать различную информацию в зависимости от конкретной задачи: позицию агента, положение объектов, исторические данные и другие релевантные параметры. Состояния представляют собой важную часть информации, которую агент использует для принятия решений. Например, в игре шахматы состояние включает текущее расположение всех фигур на доске.

Действия – это возможные операции, которые агент может совершить в текущем состоянии. Набор возможных действий может быть дискретным или непрерывным. В игре, например, действия могут включать перемещение фигуры на новую позицию, а в управлении ресурсами – распределение ресурсов между различными задачами. Каждое действие агента вызывает изменение состояния среды и ведет к получению награды.

Награды – это обратная связь, которую агент получает после выполнения действия. Награды могут быть положительными или отрицательными и служат сигналами о том, насколько успешно выполнено действие с точки зрения цели обучения. Например, в игре награда может быть очками за успешное выполнение задания, а в робототехнике – положительная оценка за достижение цели и отрицательная за столкновение с препятствием. Награды помогают агенту обучаться и корректировать свои действия, стремясь максимизировать суммарное вознаграждение.

Политика – это стратегия, определяющая выбор действий агента в каждом состоянии. Политика может быть детерминированной, когда одно и то же состояние всегда приводит к одному и тому же действию, или стохастической, когда действия выбираются с определенной вероятностью. Политика является центральным компонентом процесса обучения, так как именно она определяет поведение агента в любой ситуации. Оптимальная политика максимизирует ожидаемую суммарную награду агента в долгосрочной перспективе.

Взаимодействие этих компонентов формирует основу процесса усиленного обучения. Агент, используя политику, выбирает действия на основе текущих состояний, получает награды и обновляет свою политику, стремясь улучшить свою стратегию действий для максимизации наград. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не научится действовать оптимально в заданной среде.

Исторический контекст и развитие RL

Усиленное обучение берет свои корни из теории управления и поведенческой психологии. В 1950-х годах Ричард Беллман разработал метод динамического программирования и ввел концепцию Беллмановского уравнения, которое стало фундаментом для многих методов RL. Беллмановское уравнение описывает оптимальное поведение агента, позволяя определить наилучшие действия для максимизации наград. Эти идеи были важными шагами вперед, но их практическое применение оставалось ограниченным из-за недостаточных вычислительных мощностей и сложности задач.


С этой книгой читают
Данная книга – это практическое руководство для освоения языка программирования Python через решение разнообразных задач и проектов. В книге представлены подробные решения и код для каждой задачи.Основные разделы включают:– Логическое мышление и базовые конструкции: задачи для развития алгоритмического мышления и понимания основных конструкций Python.– Рисование и графика: упражнения с графическими изображениями и анимациями, используя библиотеки
Книга призвана помочь читателю развить свои математические навыки, улучшить логическое мышление, освоить использование языка программирования Python для решения задач. Она подходит как для самостоятельного изучения, так и в качестве учебного пособия для студентов и учителей, желающих более глубоко погрузиться в мир языка Python и его приложений с использованием современных инструментов.В книге представлены задачи из разных областей: геометрически
В этой книге вы встретите Аркандора, могущественного архимага, который проведет вас через глубины языка программирования Python от основ до продвинутых концепций. Откройте для себя волшебство создания переменных и управления данными, погрузитесь в мир объектно-ориентированного программирования, исследуйте астрономические данные и создайте свои собственные веб-приложения. С каждой главой вы будете углубляться в знания и навыки, воплощая свои идеи
Книга представляет исследование процесса разработки приложений в области дополненной и виртуальной реальности. Автор объясняет различные аспекты этого процесса, начиная от основных понятий AR и VR, заканчивая стратегиями развертывания и монетизации приложений. И подчеркивает важность понимания особенностей программирования для AR и VR, оптимизации производительности, тестирования, управления ресурсами. Каждый раздел дополнен наглядными примерами.
Серия самоучителей по грамматике и вокабуляру испанского языка для тех, кто умеет думать.
Серия самоучителей по грамматике и вокабуляру испанского языка для тех, кто умеет думать.
Ты долго ждала предложения руки и сердца, что нет сомнений – свадьбе быть! Впереди долгий этап подготовки, требующий от тебя терпения и сноровки. Как ориентироваться в разнообразии предложений и не терять вдохновения? Как быть уверенной в том, что твоя свадьба будет началом большого совместного пути и у вас точно все получится? Эта книга поможет тебе самостоятельно организовать свою свадьбу, не сойти с ума, кайфануть от процесса и достичь главной
Цель книги ‒ в доступной форме рассказать о менее знакомых значениях нескольких самых употребительных английских слов. Освоив их, изучающие английский уберегут себя от досадных ошибок, научатся применять слова в речи в новых для себя значениях и свободнее заговорят на иностранном языке. Объяснения сопровождаются языковыми загадками и упражнениями для лучшего усвоения нового материала. Книга предназначена для изучающих английский язык на начинающе
Крепкая дружба невозможна без верности и преданности, без умения понимать, прощать и выручать. Эта история о том, что добро всегда побеждает зло, и на что можно пойти ради счастья друга.
Сборник стихотворений с мая по декабрь 2017 года. В нём пять разделов. Среди них «Знакомство», «Зима» и «La tristezza», что в переводе с итальянского означает «тоска». Однако все стихотворения писались в расчёте на то, что заставят читателя сильнее полюбить жизнь и ответить для самих себя на многие важные (и не очень) вопросы.
До сорока лет Дуняша стыдилась слова «мастурбация», стыдилась доставлять сама себе удовольствие пальчиками, находясь в разводе уже три года без секса. Так бы она и прожила всю жизнь дальше в стеснениях любить саму себя, если бы однажды её новый незнакомец из интернета не спросил: «А ты мастурбируешь?» Размышляя над этим вопросом, Дуняша узнала, что есть целая техника прелюдий перед мастурбацией, а после неё можно найти ту самую заветную точку G –
Эта история про то, как заманить девушку на новое свидание в постели, если она заслуженно игнорирует мужчину и больше не желает его видеть. Однажды любовник Дуняши накосячил в жизни. Он взял и пригласил на свидание другую девушку, сообщив при этом Дуняше, что уехал в командировку. Небеса решили проучить любовника Дуняши и столкнули его с Дуняшей глаза в глаза прямо на Федином свидании в тот момент, когда он обнимал другую девушку… Что было дальше