ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься. Артем Демиденко
обучения с подкреплением состоит из нескольких ключевых компонентов: агента, среды, действий и награды. Агент – это программа, которая принимает решения и учится на их результатах. Среда – это всё то, с чем агент взаимодействует, включая задачи, ограничения и возможности. Действия представляют собой выборы, которые агент делает в процессе взаимодействия, а награда – это вознаграждение или штраф, получаемое за каждое действие, отражающее его успех или провал в достижении цели.
Представим себе игру в шахматы. Агент (шахматная программа) взаимодействует со средой (игровым полем). На каждом ходе он выбирает действие (передвижение фигуры), и в зависимости от результата (победа, ничья или поражение) получает соответствующие награды: положительные за выигрыш и отрицательные за проигрыш. Эти награды помогают агенту понять, как выборы в прошлом повлияли на конечный результат, и корректировать свою стратегию в будущем.
Процесс обучения агента
Обучение агента происходит через последовательность взаимодействий с окружающей средой. При первом взаимодействии агент обычно выбирает случайные действия, чтобы исследовать доступные варианты. Этот процесс, известный как исследование, позволяет ему постепенно накапливать знания о том, какие действия приводят к высоким наградам.
Параллельно с исследованием происходит эксплуатация – когда агент использует уже полученные знания для выбора действий, которые будут приносить максимальную награду на основе предыдущего опыта. Ключевым моментом является баланс между исследованием и эксплуатацией: слишком много исследований приводит к неоптимальным результатам, тогда как чрезмерная эксплуатация затрудняет обучение новым стратегиям.
Методы обучения с подкреплением
Существует несколько подходов к обучению с подкреплением, наиболее популярные из которых включают Q-обучение и обучающие сети глубокого обучения.
Q-обучение – это метод, в котором агент учится оценивать оптимальную стратегию на основе значения функций Q. Функция Q – это ожидаемое значение вознаграждения для каждой пары «состояние-действие». Агент обновляет оценки Q во время обучения и использует их для принятия более обоснованных решений.
Как правило, Q-обучение реализуется с помощью следующей формулы:
Q(s, a) ← Q(s, a) + α(r + γ max Q(s', a') – Q(s, a)) где:
– \(s\) – текущее состояние,
– \(a\) – текущее действие,
– \(r\) – полученная награда,
– \(s'\) – новое состояние,
– \(\alpha\) – коэффициент обучения,
– \(\gamma\) – коэффициент дисконтирования, определяющий важность будущих наград.
Глубокое Q-обучение сочетает в себе подходы глубокого обучения и Q-обучения. Вместо использования таблицы значений Q агент применяет нейронную сеть для оценки функции Q, что помогает ему работать с более сложными и высокоразмерными средами, как, например, в играх с богатой визуализацией.
Примеры