W obszarze zaawansowanej sztucznej inteligencji (AI), uczenie przez wzmacnianie (RL) wyróżnia się jako jeden z najbardziej fascynujących obszarów badawczych. Specjaliści w dziedzinie AI i uczenia maszynowego (ML) skupiają się na technikach RL, dążąc do tworzenia innowacyjnych aplikacji i narzędzi.
Uczenie maszynowe stanowi fundament wszelkich rozwiązań AI. Programiści wykorzystują różnorodne metody ML do trenowania inteligentnych aplikacji, gier i innych systemów. ML to rozległa dziedzina, a zespoły deweloperskie nieustannie proponują nowe podejścia do szkolenia maszyn.
Jedną z obiecujących metod uczenia maszynowego jest głębokie uczenie przez wzmacnianie. W tym podejściu, niepożądane działania maszyny są karane, podczas gdy pożądane są nagradzane. Eksperci są przekonani, że ta technika pozwoli sztucznej inteligencji uczyć się na podstawie własnych doświadczeń.
Jeśli planujesz karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zachęcamy do dalszego zapoznania się z tym obszernym przewodnikiem po metodach uczenia przez wzmacnianie, które znajdują zastosowanie w inteligentnych aplikacjach i maszynach.
Czym jest uczenie przez wzmacnianie w uczeniu maszynowym?
RL to proces uczenia modeli uczenia maszynowego, które sterują programami komputerowymi. Aplikacja, korzystając z tych modeli, może podejmować serię decyzji. Oprogramowanie uczy się, jak osiągnąć cel w potencjalnie złożonym i niepewnym otoczeniu. W tym modelu uczenia, AI napotyka sytuację przypominającą grę.
Aplikacja AI stosuje metody prób i błędów, aby wypracować kreatywne rozwiązania. Po nauczeniu się odpowiednich modeli ML, AI instruuje maszynę, którą kontroluje, w zakresie zadań, które programista chce, aby wykonała.
Za prawidłowe decyzje i wykonanie zadania, AI otrzymuje nagrodę. Natomiast za błędne wybory, AI grożą kary, takie jak utrata punktów. Głównym celem aplikacji AI jest zebranie jak największej liczby punktów, aby wygrać „grę”.
Programista aplikacji AI ustala zasady „gry”, czyli politykę nagród, oraz określa problem, który AI ma rozwiązać. W przeciwieństwie do innych modeli ML, AI nie otrzymuje żadnych bezpośrednich wskazówek od programisty.
Sztuczna inteligencja musi samodzielnie opracować sposoby rozwiązywania problemów, aby zdobyć maksymalną liczbę nagród. Aplikacja może wykorzystywać metody prób i błędów, losowe próby, zaawansowane obliczenia oraz wyrafinowane strategie myślowe, aby znaleźć rozwiązanie.
Konieczne jest wyposażenie programu AI w potężną infrastrukturę obliczeniową i połączenie jego systemu myślenia z różnymi równoległymi i historycznymi „rozgrywkami”. Wtedy AI może wykazać się kreatywnością na poziomie, który wykracza poza ludzką wyobraźnię.
Popularne przykłady uczenia przez wzmacnianie
#1. Pokonanie mistrza gry Go
AlphaGo, AI stworzone przez DeepMind Technologies, oddział Google, jest jednym z czołowych przykładów zastosowania uczenia maszynowego opartego na RL. Ta AI gra w chińską grę planszową Go, która ma 3000 lat i opiera się na taktyce i strategii.
Programiści wykorzystali RL do treningu AlphaGo. AI rozegrała tysiące partii Go, zarówno z ludźmi, jak i sama ze sobą. W 2016 roku AlphaGo pokonała w pojedynku 1 na 1 najlepszego gracza Go na świecie, Lee Se-dola.
#2. Robotyka w rzeczywistości
Roboty są powszechnie wykorzystywane w liniach produkcyjnych, gdzie zadania są predefiniowane i powtarzalne. Stworzenie robota ogólnego przeznaczenia, zdolnego do działania w nieprzewidywalnym środowisku, stanowi poważne wyzwanie.
Jednak AI wykorzystująca uczenie przez wzmacnianie może wyznaczyć optymalną trasę nawigacji między dwoma punktami.
#3. Pojazdy autonomiczne
Naukowcy zajmujący się autonomicznymi pojazdami często stosują RL do szkolenia systemów AI w zakresie:
- Dynamicznego wyznaczania ścieżek
- Optymalizacji trajektorii
- Planowania ruchu, np. parkowania i zmiany pasa
- Optymalizacji sterowników, (elektronicznych jednostek sterujących) ECU, (mikrokontrolerów) MCU
- Naukę na podstawie scenariuszy na autostradach
#4. Zautomatyzowane systemy chłodzenia
AI oparte na RL może pomóc w minimalizacji zużycia energii przez systemy chłodzenia w dużych biurowcach, centrach handlowych i, co najważniejsze, w centrach danych. AI gromadzi dane z tysięcy czujników temperatury.
Analizuje również dane dotyczące aktywności ludzi i maszyn. Na podstawie tych informacji AI może przewidywać przyszłą produkcję ciepła i odpowiednio włączać oraz wyłączać systemy chłodzenia, aby oszczędzać energię.
Jak skonfigurować model uczenia przez wzmacnianie
Model RL można skonfigurować, stosując następujące metody:
#1. Oparte na zasadach (policy-based)
To podejście pozwala programiście AI znaleźć optymalną strategię (politykę) maksymalizacji nagród. W tym przypadku programista nie korzysta z funkcji wartości. Po ustawieniu metody opartej na zasadach, agent uczenia przez wzmacnianie próbuje zastosować reguły, dzięki którym jego działania na każdym kroku pozwolą AI na zdobycie maksymalnej liczby punktów.
Wyróżnia się dwa główne rodzaje polityk:
#1. Deterministyczna: polityka generuje te same działania w danym stanie.
#2. Stochastyczna: działania są generowane na podstawie prawdopodobieństwa ich wystąpienia.
#2. Oparte na wartości (value-based)
Metoda oparta na wartości pomaga programiście w znalezieniu optymalnej funkcji wartości, która reprezentuje maksymalną wartość w ramach danej polityki w określonym stanie. Agent RL, wykorzystując tę metodę, prognozuje długoterminowy zwrot w jednym lub wielu stanach, zgodnie z przyjętą polityką.
#3. Oparte na modelu (model-based)
W podejściu RL opartym na modelu, programista AI tworzy wirtualny model środowiska, w którym działa AI. Agent RL uczy się poprzez eksplorację i interakcję z tym modelem.
Rodzaje uczenia przez wzmacnianie
#1. Pozytywne uczenie przez wzmacnianie (PRL)
Pozytywne uczenie polega na dodawaniu elementów, które zwiększają prawdopodobieństwo powtórzenia pożądanego zachowania. Metoda ta pozytywnie wpływa na działanie agenta RL. PRL wzmacnia pożądane zachowania AI.
Wzmocnienie w PRL powinno umożliwiać AI adaptację do zmian w dłuższym okresie. Jednak zbyt intensywne pozytywne wzmacnianie może prowadzić do przeciążenia informacjami, co zmniejszy wydajność AI.
#2. Uczenie negatywnego wzmocnienia (NRL)
Gdy algorytm RL pomaga AI unikać lub powstrzymywać niepożądane zachowanie, AI uczy się na podstawie tych doświadczeń i poprawia swoje przyszłe działania. Jest to negatywne uczenie. Zapewnia AI ograniczoną inteligencję, by spełnić określone wymagania behawioralne.
Rzeczywiste zastosowania uczenia przez wzmacnianie
#1. Firmy z branży e-commerce wykorzystują spersonalizowane narzędzia do rekomendowania produktów i usług. Narzędzie to, zintegrowane ze stroną sklepu online, uczy się preferencji użytkowników i sugeruje im produkty dopasowane do ich potrzeb.
#2. Gry wideo z otwartym światem oferują nieograniczone możliwości. Za działaniem gry stoi AI, która uczy się na podstawie działań graczy i modyfikuje kod gry, aby dostosować się do dynamicznie zmieniającej się sytuacji.
#3. Platformy handlu akcjami i inwestycje oparte na AI stosują model RL, aby analizować ruchy akcji i światowe indeksy. Na tej podstawie tworzony jest model probabilistyczny, który sugeruje akcje do inwestycji lub handlu.
#4. Platformy wideo online, takie jak YouTube, Metacafe i Dailymotion, wykorzystują boty AI, wyszkolone w modelu RL, do rekomendowania użytkownikom spersonalizowanych filmów.
Uczenie przez wzmacnianie a uczenie nadzorowane
Uczenie przez wzmacnianie ma na celu nauczenie agenta AI podejmowania sekwencyjnych decyzji. Zasadniczo, wyjście AI zależy od aktualnego stanu wejścia. Analogicznie, kolejne dane wejściowe algorytmu RL będą zależne od wyjść poprzednich wejść.
Autonomiczna AI grająca w szachy z człowiekiem jest przykładem modelu uczenia maszynowego RL.
W przeciwieństwie do tego, w uczeniu nadzorowanym programista uczy agenta AI podejmowania decyzji na podstawie danych wejściowych podanych na początku lub innych danych wstępnych. Przykładem takiego uczenia jest AI w autonomicznym samochodzie, która rozpoznaje obiekty w otoczeniu.
Uczenie przez wzmacnianie a uczenie nienadzorowane
Uczenie przez wzmacnianie opiera się na tym, że agent AI uczy się na podstawie zasad modelu uczenia maszynowego. Głównym celem AI jest wykonanie działań, które maksymalizują liczbę zdobytych punktów. RL pomaga AI rozwijać się metodą prób i błędów.
Z kolei w uczeniu nienadzorowanym, programista AI wprowadza do systemu nieoznakowane dane. Instruktor nie informuje AI o strukturze danych ani o tym, czego szukać. Algorytm uczy się poprzez analizę danych i tworzenie własnych kategorii.
Kursy z zakresu uczenia przez wzmacnianie
Po zapoznaniu się z podstawami, poniżej znajdziesz listę kursów online, które pomogą Ci w zaawansowanym uczeniu przez wzmacnianie. Po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat, którym możesz pochwalić się na LinkedIn lub innych platformach społecznościowych:
Specjalizacja uczenie przez wzmacnianie: Coursera
Chcesz opanować podstawowe koncepcje uczenia przez wzmacnianie w kontekście ML? Wypróbuj kurs Coursera RL, który oferuje opcję samodzielnej nauki i certyfikacji. Kurs ten jest dla Ciebie, jeśli posiadasz następujące umiejętności:
- Znajomość języka programowania Python
- Podstawowe pojęcia statystyczne
- Umiejętność przekształcania pseudokodu i algorytmów w kod Pythona
- Doświadczenie w tworzeniu oprogramowania (2-3 lata)
- Studenci drugiego roku informatyki również są mile widziani
Kurs ma ocenę 4,8 gwiazdki i zapisało się na niego już ponad 36 000 osób. Istnieje także możliwość ubiegania się o pomoc finansową, pod warunkiem spełnienia określonych kryteriów kwalifikacyjnych Coursera.
Kurs jest prowadzony przez Alberta Machine Intelligence Institute na Uniwersytecie Alberta, a wykładowcami są cenieni profesorowie informatyki. Po jego ukończeniu otrzymasz certyfikat Coursera.
Uczenie wzmacniania AI w Pythonie: Udemy
Jeśli interesujesz się rynkiem finansowym lub marketingiem cyfrowym i chcesz rozwijać inteligentne aplikacje dla tych dziedzin, koniecznie sprawdź kurs Udemy z zakresu RL. Oprócz podstaw RL, szkolenie obejmuje również opracowywanie rozwiązań RL dla reklamy online i handlu akcjami.
Ważne tematy poruszane na kursie to:
- Ogólny przegląd RL
- Programowanie dynamiczne
- Metoda Monte Carlo
- Metody aproksymacji
- Projekt giełdowy z RL
W kursie uczestniczyło już ponad 42 tys. studentów, a jego ocena wynosi 4,6 gwiazdki. Materiały są dostępne w języku angielskim, francuskim, hiszpańskim, niemieckim, włoskim i portugalskim, co świadczy o jego globalnym zasięgu.
Głębokie uczenie wzmacniania w Pythonie: Udemy
Jeśli masz wiedzę i ciekawość w zakresie głębokiego uczenia i AI, wypróbuj ten zaawansowany kurs RL w Pythonie na Udemy. Z oceną 4,6 gwiazdki, jest to kolejny popularny kurs do nauki RL w kontekście AI/ML.
Kurs składa się z 12 sekcji i obejmuje takie zagadnienia jak:
- OpenAI Gym i podstawowe techniki RL
- TD Lambda
- A3C
- Podstawy Theano
- Podstawy Tensorflow
- Wprowadzenie do kodowania w Pythonie
Cały kurs wymaga ok. 10 godzin i 40 minut pracy. Oprócz materiałów tekstowych, składa się z 79 wykładów ekspertów.
Ekspert w dziedzinie głębokiego uczenia wzmacniania: Udacity
Chcesz uczyć się zaawansowanego uczenia maszynowego od światowych liderów AI/ML, takich jak Nvidia Deep Learning Institute i Unity? Udacity pozwala spełnić to marzenie. Sprawdź kurs z zakresu głębokiego uczenia wzmacniania, który przygotuje Cię do roli eksperta ML.
Musisz jednak mieć zaawansowaną wiedzę z Pythona, statystyki na poziomie średniozaawansowanym, teorii prawdopodobieństwa, TensorFlow, PyTorch i Keras.
Ukończenie kursu wymaga poświęcenia do 4 miesięcy. W jego trakcie nauczysz się ważnych algorytmów RL, takich jak Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Deep Q-Networks (DQN) itp.
Podsumowanie
Uczenie przez wzmacnianie to kolejny krok w rozwoju sztucznej inteligencji. Agencje zajmujące się rozwojem AI i firmy IT inwestują w ten sektor, aby tworzyć wiarygodne i zaufane metody szkolenia AI.
Chociaż RL znacznie się rozwinęło, nadal istnieją możliwości dalszego rozwoju. Na przykład, agenci RL nie dzielą się swoją wiedzą. Jeżeli uczy się aplikację do prowadzenia samochodu, proces nauki będzie powolny, ponieważ agenci RL, odpowiedzialni za wykrywanie obiektów, rozpoznawanie dróg itp. nie będą dzielić się swoimi danymi.
Istnieje wiele możliwości, aby wnieść swoją kreatywność i doświadczenie z zakresu ML w te wyzwania. Uczestnictwo w kursach online pomoże Ci poszerzyć wiedzę o zaawansowanych metodach RL i ich zastosowaniach w realnych projektach.
Inną powiązaną metodą uczenia się są różnice między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem.
newsblog.pl