.
Q-таблицы.
Результаты
После обучения агент будет способен пройти лабиринт, следуя оптимальному пути, избегая стен и минимизируя количество шагов до выхода.
Q-learning – это метод, который позволяет агентам учиться принимать оптимальные решения в различных средах, используя опыт. Он подходит для множества задач, начиная от игр и робототехники и заканчивая оптимизацией бизнес-процессов и управления.
Полусупервизорное обучение – это метод машинного обучения, который сочетает в себе как размеченные, так и неразмеченные данные. В отличие от традиционного супервизорного обучения, где все данные имеют метки (цели), и несупервизорного обучения, где метки отсутствуют, полусупервизорное обучение позволяет использовать как небольшую часть размеченных данных, так и большое количество неразмеченных. Этот подход особенно полезен, когда получение меток для данных является дорогим или трудоемким процессом, а неразмеченные данные доступны в большом объеме.
Основные идеи полусупервизорного обучения
Полусупервизорное обучение может быть особенно эффективным в реальных задачах, где большая часть данных не имеет меток, а аннотирование данных требует значительных затрат времени или усилий. Например, в задачах распознавания изображений, где требуется аннотировать каждое изображение, а данных для обучения очень много, может быть полезно использование большого количества неразмеченных данных вместе с небольшой частью размеченных.
Одним из основных принципов полусупервизорного обучения является использование структурной информации, которая может быть извлечена из неразмеченных данных, чтобы помочь в обучении модели. Например, если модель знает, что объекты, которые близки друг к другу по характеристикам (например, по изображениям или тексту), скорее всего, будут иметь схожие метки, она может использовать эту информацию для повышения точности предсказаний, даже если точных меток мало.
Применение полусупервизорных методов
1. Классификация изображений: В области компьютерного зрения полусупервизорные методы широко применяются для задач классификации, где имеются тысячи или миллионы изображений, но только малая часть из них аннотирована. Например, можно использовать неразмеченные изображения для улучшения классификации животных или объектов, добавляя структуру в обучающий процесс.
2. Обработка текстов: В обработке естественного языка полусупервизорное обучение может быть использовано для улучшения моделей перевода текста или анализа настроений, где аннотированные данные (например, с метками положительного или отрицательного настроя) ограничены.
3. Обработка биологических данных: В биоинформатике, например, для анализа генетических данных, получение меток может быть дорогим, но большие объемы неразмеченных данных могут быть использованы для обучения моделей, например, для предсказания структур белков или поиска новых биологических закономерностей.
Подходы в полусупервизорном обучении
1. Методы на основе графов: В этих методах данные представляются в виде графа, где вершины графа – это данные, а рёбра – это связи между ними. При этом связи могут быть как между размеченными, так и между неразмеченными примерами.