11. Czym jest reinforcement learning i jak jest stosowany?

Czym jest Reinforcement Learning i jak jest stosowany?

Reinforcement Learning (RL) to rodzaj paradygmatu uczenia maszynowego, w którym agent uczy się podejmować decyzje, wykonując określone działania i otrzymując informacje zwrotne z otoczenia w postaci nagród lub kar. Celem agenta jest nauczenie się strategii lub polityki, która maksymalizuje skumulowaną nagrodę w czasie.

Kluczowe pojęcia:

1. Agent: Uczący się lub podejmujący decyzje.
2. Środowisko: Wszystko, z czym agent wchodzi w interakcję.
3. Akcja (A): Wszystkie możliwe ruchy, które agent może wykonać.
4. Stan (S): Reprezentacja aktualnej sytuacji agenta.
5. Nagroda (R): Informacje zwrotne od środowiska na podstawie podjętego działania.
6. Polityka (π): Strategia stosowana przez agenta do decydowania o następnym działaniu na podstawie bieżącego stanu.
7. Funkcja wartości (V): Funkcja, która szacuje oczekiwany zwrot (nagrodę) z danego stanu.

Jak to działa:

Proces reinforcement learning obejmuje następujące kroki:

1. Agent obserwuje obecny stan środowiska.
2. Na podstawie polityki agent wybiera działanie.
3. Działanie jest wykonywane, a środowisko przechodzi do nowego stanu.
4. Agent otrzymuje nagrodę na podstawie działania i nowego stanu.
5. Agent aktualizuje swoją politykę, aby poprawić przyszłe podejmowanie decyzji.

Cykl ten powtarza się, umożliwiając agentowi naukę na podstawie interakcji i stopniowe poprawianie jego wydajności.

Zastosowania Reinforcement Learning:

• Robotyka: RL jest używany do szkolenia robotów w wykonywaniu złożonych zadań, takich jak chodzenie czy chwytanie przedmiotów.
• AI w grach: Wiele udanych systemów AI w grach, takich jak AlphaGo, wykorzystuje RL do przewyższania ludzkich graczy.
• Pojazdy autonomiczne: RL pomaga w procesach decyzyjnych, takich jak nawigacja i kontrola w samochodach autonomicznych.
• Finanse: Wykorzystywane do strategii handlowych i zarządzania portfelem w celu maksymalizacji zwrotów.

Przykład (Python - Q-Learning):

import numpy as np

# Definiowanie parametrów środowiska
stany = 5
akcje = 2
q_table = np.zeros((stany, akcje))

# Hiperparametry
alpha = 0.1  # Współczynnik uczenia
gamma = 0.9  # Współczynnik dyskontowy
epsilon = 0.1  # Współczynnik eksploracji

# Symulacja uczenia
for epizod in range(1000):
    stan = np.random.randint(0, stany)
    zakończone = False
    while not zakończone:
        # Eksploracja vs. Eksploatacja
        if np.random.rand() < epsilon:
            akcja = np.random.choice(akcje)
        else:
            akcja = np.argmax(q_table[stan])

        # Wykonanie akcji, otrzymanie nagrody i obserwacja nowego stanu
        nowy_stan = (stan + 1) % stany
        nagroda = np.random.rand()

        # Aktualizacja tablicy Q przy użyciu formuły Q-Learning
        q_table[stan, akcja] = q_table[stan, akcja] + alpha * (
            nagroda + gamma * np.max(q_table[nowy_stan]) - q_table[stan, akcja]
        )

        stan = nowy_stan
        zakończone = True

print("Wytrenowana tablica Q:")
print(q_table)

Ten fragment kodu demonstruje prosty proces Q-learning, popularny algorytm RL, w którym agent wchodzi w interakcję z prostym środowiskiem, aby nauczyć się optymalnych działań maksymalizujących nagrody.