هوش مصنوعی به ماشین های خودمختار نیاز دارد تا از طریق توانایی خود در تصمیم گیری تصمیم گیری وظایف خود را انجام دهند. یادگیری تقویت کننده به عنوان یکی از مؤثرترین روش هایی است که به دلیل کار در یادگیری ماشین ، این توانایی را امکان پذیر می کند ، زیرا عوامل توالی تصمیم گیری را از طریق تعامل محیط می آموزند. یادگیری تحت نظارت با استفاده از داده های دارای برچسب ، به مدلهای آموزش دیده متکی است ، اما یادگیری تقویت کننده دانش را از اثرات اقدامات عامل بدون آموزش بر روی اطلاعات برچسب زده می کند. این روش تکرار می کند که چگونه گونه های انسانی و حیوانی با آزمایش دانش کسب می کنند.
RL به عنوان یک تکنیک اساسی در فرایند آموزش رفتار بهینه برای سیستم های هوش مصنوعی که در محیط های پیچیده از طریق کاربردهای خود در آموزش ماشین های خودمختار و سیستم های قیمت گذاری پویا به همراه ربات های گیم پلی عمل می کنند ، عمل می کند. برای کشف حوزه های پیشرفته هوش مصنوعی ، باید یک دوره یادگیری ماشین را در کانادا طی کنید تا تجربه عملی همراه با دانش نظری را بدست آورید که منجر به موفقیت شود.
یادگیری تقویت چیست؟
یادگیری تقویت کننده به عنوان یک روش یادگیری ماشین عمل می کند که از طریق آن عوامل پس از اجرای اقدامات و سپس دریافت بازخورد مثبت یا منفی از محیط های خود ، رفتارهای تصمیم گیری خود را توسعه می دهند. نماینده قصد دارد سیاستی را کشف کند که تصمیمات بهینه برای دستیابی به حداکثر پاداش در طول کار خود را فراهم کند.
عناصر اصلی RL شامل یک موجود یادگیری به نام عامل ، همراه با محیط سیستم ، اقدامات حرکت ، حالتهای زیست محیطی و پاداش بازخورد است.
حلقه بازخورد عوامل RL را قادر می سازد تا استراتژی خود را از طریق بهبود گام به گام با استفاده از الگوریتم هایی که شامل یادگیری Q و همچنین شبکه های Q Q (DQN) و بهینه سازی سیاست پروگزیمال (PPO) است ، تقویت کنند.
کاربردهای دنیای واقعی یادگیری تقویت
یادگیری تقویت کننده راه حل های فناوری را برای چندین سناریو عملی در زمینه های مختلف امکان پذیر می کند. از طریق رانندگی خودمختار ، RL به اتومبیل های خودران اجازه می دهد تا با مشاهده محیط های مختلف رانندگی از طریق شبیه سازی ، جاده ها را در کنار پیشگیری از برخورد و سازگاری شرایط ترافیکی اداره کنند. استفاده از RL در دستگاه های اعطای روباتیک قابلیت اجرای روشهای دقیق مانند مونتاژ مؤلفه و کار با شیء ، در کنار اکتشافات مستقل از زمین های ناشناخته و بدون نظارت قابل توجه انسانی است.
RL با ایجاد استراتژی های بهینه سازی بر اساس تجزیه و تحلیل بازار و الگوهای معاملات گذشته برای به حداکثر رساندن بازده مالی ، نقش مهمی در تجارت الگوریتمی ایفا می کند. صنعت بهداشت و درمان از RL برای توسعه درمان های شخصی از طریق توصیه های استراتژی استفاده می کند ، که نتایج طولانی مدت بیمار را بهبود می بخشد. سیستم های توصیه ای که در سیستم عامل های Netflix و YouTube کار می کنند ، روشهای RL را برای تولید یادگیری ترجیح کاربر در زمان واقعی برای ارائه محتوای شخصی تر پیاده سازی می کنند.
دانش آموزانی که در یک دوره یادگیری ماشین در کانادا ثبت نام می کنند می توانند یادگیری خود را از طریق پروژه های دنیای واقعی ، در کنار مربیگری صنعت اضافی و با استفاده از ابزارهای شبیه سازی به کار گیرند.
چگونه یادگیری تقویت کننده تصمیم گیری را تقویت می کند
روند اساسی تصمیم گیری نیاز به انتخاب مناسب ترین مرحله در شرایط موجود دارد. RL چندین روش مفید برای بهبود روند تصمیم گیری ارائه می دهد.
مأمورین در RL از طریق تلاش های تکراری و تنظیمات بعدی در اقدامات خود بر اساس بازخورد دریافت شده یاد می گیرند. این روش هنگام کار در شرایط نامشخص که تصمیمات صحیح را مبهم می کند بسیار مفید می شود. در تنظیمات بازی های ویدیویی ، دورهای شل ، عوامل RL را قادر می سازد تا از طریق فرآیند بازخورد استراتژی های مؤثر کسب کنند.
ثانیا ، RL از برنامه ریزی بلند مدت پشتیبانی می کند. این رویکرد با هدف بهینه سازی جوایز کل انباشته شده در طی یک دوره ، در نتیجه از موقعیت هایی که برای تأمین عملکرد برتر بلند مدت نیاز به مضرات کوتاه مدت دارند ، بهره می برد. نحوه عملکرد سیستم ها بر اساس بازخورد فوری به تنهایی هیچ فایده ای برای این روش ندارد.
RL کنترل مؤثر بر تجارت اساسی بین بررسی فرصت های جدید و به حداکثر رساندن استفاده از منابع موجود را ارائه می دهد. بین حفظ استراتژی های اثبات شده و جستجوی رویکردهای جدید ، درگیری دائمی در طول تصمیم گیری وجود دارد. الگوریتم های RL موفق به ترکیب عناصر نوآورانه با طراحی سیستم قابل اعتماد برای ارائه راه حل های کارآمد کارآمد هستند.
سرانجام ، عوامل RL سازگاری را نشان می دهند. نمایندگان تحت این سیستم ضمن تطبیق دستورالعمل های استراتژی از اطلاعات جدید و تجربیات عملی برای حفظ ارزش عملیاتی خود ، تنظیمات مداوم محیط را انجام می دهند. سیستم های هوش مصنوعی به شدت به این قابلیت تنظیم شده برای عملکرد مدرن خود بستگی دارند. تخصص یادگیری تقویت شده از یک دوره یادگیری ماشینی با صنعت در کانادا به متخصصان این امکان را می دهد تا سیستم های هوش مصنوعی را که یاد می گیرند تصمیمات مستقل بگیرند ، توسعه دهند.
الگوریتم های کلیدی در یادگیری تقویت
یادگیری تقویت شده از چندین الگوریتم مهم به عنوان بخشی از عملکرد آن استفاده می کند. با کمبود الگوریتم های خود ، یادگیری Q به نمایندگان این امکان را می دهد تا هنگام انتخاب اقدامات از کشورهای خاص ، دقیقاً چه فایده ای کسب کنند. سارسا ، به عنوان یک الگوریتم ، شباهت هایی را با یادگیری Q به اشتراک می گذارد ، اما عنصر اساسی در نظر گرفتن انتخاب های فعال حاکم بر سیاست های موجود را اضافه می کند.
الگوریتم Deep N-Network روشهای یادگیری Q را با شبکه های عصبی عمیق ترکیب می کند تا سیستم های کنترل را با ابعاد ورودی گسترده کنترل کند. روشهای شیب خط مشی به جای استفاده از وابستگی های عملکرد ارزش ، ساختار سیاست را مستقیماً بهینه می کنند تا رویکرد خود را راهنمایی کنند.
دوره های عمیق هوش مصنوعی و ML در کانادا بر موضوعات پیشرفته RL از طریق سخنرانی های کلاس و تکالیف مبتنی بر پروژه برای تقویت درک دانش آموزان متمرکز شده است.
چالش های یادگیری تقویت
یادگیری تقویت کننده مزایای بی شماری را برای کاربران فراهم می کند ، اما همچنین چالش هایی را ایجاد می کند که عوامل برای غلبه بر آنها نیاز دارند. RL با یک مشکل اصلی روبرو است زیرا در هنگام یادگیری به تعامل بی شماری از محیط زیست نیاز دارد ، اما این خواسته ها منجر به فرآیندهای فشرده منابع می شوند.
چالش دیگر پاداش های پراکنده است. این عامل در تعیین اینکه کدام اقدامات نتایج موفقی را ایجاد می کند با مشکل روبرو می شود زیرا بازخورد معنی دار بسیار بندرت در محیط های مختلف رخ می دهد. عوامل RL خطرات ایمنی و اخلاق را به وجود می آورند زیرا تکنیک های راه حل آنها ممکن است از طریق روشهای معتبر فنی ، اهداف را برآورده کند ، که پروتکل های تأیید شده را نقض می کنند یا دستورالعمل های اخلاقی را نقض می کنند.
سرانجام ، تعمیم یک مانع باقی مانده است. نماینده ای که آموزش در شرایط خاص محیطی را دریافت می کند ، هنگام مواجهه با موقعیت هایی که کمی با شرایط آموزش دیده متفاوت باشد ، نتایج خوبی را ارائه نمی دهد. دوره های AI و ML با کیفیت بالا در کانادا به دانشجویان امکان دسترسی به منابع محاسباتی را می دهد ، همراه با اصول یادگیری تقویت و تجربه در دنیای واقعی برای غلبه بر این چالش ها لازم است.
چرا امروز یادگیری تقویت را یاد می گیریم؟
دنیای تکنولوژیکی یادگیری تقویت را به عنوان یک الزام مطلق برای عملیات صنعت شناخته است. برنامه های هوشمند نسل بعدی از طریق اجرای RL در سیستم های ایجاد شده توسط تسلا و Alphago Google در حال توسعه هستند. درک یادگیری تقویت می تواند منجر به دسترسی به مشاغل موفق در سیستم های خودمختار ، امور مالی ، روباتیک و بخش های مراقبت های بهداشتی شخصی شود.
مؤسسات تحقیقاتی کانادا و یک اکوسیستم فن آوری پررونق ، محیطی عالی را برای دانشجویانی که می خواهند با یادگیری ماشینی مطالعه کنند ، ایجاد می کند. یک دوره یادگیری ماشین در کانادا با ساختار مناسب ، دانش نظری و تجربه ای را در اجرای راه حل های RL برای مشکلات دنیای واقعی در اختیار دانشجویان قرار می دهد.
افکار نهایی
زمینه تصمیم گیری هوش مصنوعی در حال حاضر از طریق یادگیری تقویت به بالاترین سطح خود می رسد. این مؤلفه اصلی سیستم هوش مصنوعی ، یادگیری را از طریق تعامل ، تطبیق به مرور زمان امکان پذیر می کند و به دلیل توانایی یادگیری و سازگاری ، اهداف طولانی مدت بهینه را ارائه می دهد. تقاضا برای متخصصان آموزش دیده در RL افزایش می یابد زیرا صنایع در حال اجرای تعداد فزاینده ای از اتوماسیون هوشمند و روشهای داده محور هستند.
انتخاب مسیر آموزش مناسب برای همه کسانی که مایل به تبدیل شدن به متخصصان هوش مصنوعی هستند ، حیاتی می شود. دانش آموزانی که یک دوره یادگیری ماشین را در کانادا انتخاب می کنند ، به امکانات آموزشی حق بیمه و کارکنان آموزش درجه یک و همچنین چشم انداز اشتغال عالی دسترسی پیدا می کنند. سرمایه گذاری در دوره های برتر AI و ML در کانادا می تواند آموزش لازم را برای ظهور به عنوان رهبر در حوزه پیشرفته AI فراهم کند.
