Мотивация#
Постановка задачи#
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) – это область машинного обучения, в которой агент (нейросеть или другой аппроксиматор), действующий в некоторой среде, старается определить оптимальную стратегию поведения, чтобы максимизировать накопленное вознаграждение.
В отличие от обучения с учителем (которым мы занимались на прошлом семинаре), где агенту предоставляются пары входных данных и соответствующих правильных ответов, в RL агент получает обратную связь в виде вознаграждений, основываясь на своих действиях.
Задачи, решаемые с помощью RL, часто связаны с принятием решений в условиях неопределенности и подразумевают взаимодействие агента с окружающей средой, например, управление роботами, игры, оптимизация бизнес-процессов и т.д.
Основными компонентами RL являются агент, среда, состояния, действия и вознаграждения, где агент должен обучиться выбирать оптимальные действия в зависимости от текущего состояния среды, чтобы долгосрочно получить максимальное вознаграждение.
Какие задачи решают с помощью RL#
Примеры задач, которые могут быть решены с помощью обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), включают:
Управление роботами: Обучение роботов выполнению различных задач, таких как ходьба, манипуляция предметами или навигация в пространстве.
Игры: Обучение агентов для игры в шахматы, го, покер, видеоигры и другие игры, где требуется разрабатывать стратегии и адаптироваться к противнику.
Автономные транспортные средства: Обучение автономным автомобилям и беспилотным летательным аппаратам для безопасного и эффективного передвижения в сложных условиях.
Оптимизация ресурсов: Управление и распределение ресурсов в облачных вычислениях или сетях, для улучшения производительности и снижения затрат.
Рекомендательные системы: Рекомендация товаров или контента пользователям с учетом их предпочтений и поведения с целью максимизации удовлетворенности и вовлеченности.
Финансовое моделирование: Определение оптимальных инвестиционных стратегий, управление портфелем активов или торговля на фондовых биржах.
Управление энергетическими системами: Оптимизация генерации, распределения и потребления энергии для эффективного и экологически устойчивого энергоснабжения.
Медицинская диагностика и лечение: Принятие решений в области медицинской диагностики и выбор оптимальных лечебных стратегий для пациентов на основе их индивидуальных характеристик и истории заболеваний.
Это лишь несколько примеров возможных применений обучения с подкреплением. В целом, RL может быть применено для решения широкого спектра задач, где требуется оптимизировать процесс принятия решений в условиях неопределенности и динамично изменяющейся среды.
from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('chMwFy6kXhs')