Học tập củng cố là gì?

Spread the love

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại, học tăng cường (RL) là một trong những chủ đề nghiên cứu thú vị nhất. Các nhà phát triển AI và máy học (ML) cũng đang tập trung vào các phương pháp RL để ứng biến các ứng dụng hoặc công cụ thông minh mà họ phát triển.

Học máy là nguyên tắc đằng sau tất cả các sản phẩm AI. Các nhà phát triển con người sử dụng các phương pháp ML khác nhau để đào tạo các ứng dụng, trò chơi thông minh của họ, v.v. ML là một lĩnh vực rất đa dạng và các nhóm phát triển khác nhau đi kèm với các phương pháp mới để đào tạo một cỗ máy.

Một phương pháp sinh lợi như vậy của ML là học tập tăng cường sâu. Tại đây, bạn trừng phạt các hành vi không mong muốn của máy và thưởng cho các hành động mong muốn từ máy thông minh. Các chuyên gia cho rằng phương pháp ML này nhất định sẽ thúc đẩy AI học hỏi kinh nghiệm của chính mình.

Tiếp tục đọc hướng dẫn cuối cùng này về các phương pháp học tập củng cố cho các ứng dụng và máy thông minh nếu bạn đang cân nhắc sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học.

Học tăng cường trong Học máy là gì?

RL là việc giảng dạy các mô hình học máy cho các chương trình máy tính. Sau đó, ứng dụng có thể đưa ra một chuỗi các quyết định dựa trên các mô hình học tập. Phần mềm học cách đạt được mục tiêu trong một môi trường phức tạp và không chắc chắn. Trong loại mô hình học máy này, AI phải đối mặt với một kịch bản giống như trò chơi.

Ứng dụng AI sử dụng phương pháp thử và sai để phát minh ra giải pháp sáng tạo cho vấn đề đang gặp phải. Khi ứng dụng AI học được các mô hình ML phù hợp, nó sẽ hướng dẫn máy mà nó điều khiển thực hiện một số tác vụ mà lập trình viên muốn.

Dựa trên quyết định chính xác và hoàn thành nhiệm vụ, AI sẽ nhận được phần thưởng. Tuy nhiên, nếu AI lựa chọn sai, nó sẽ phải đối mặt với các hình phạt, chẳng hạn như mất điểm thưởng. Mục tiêu cuối cùng của ứng dụng AI là tích lũy số điểm thưởng tối đa để giành chiến thắng trong trò chơi.

Lập trình viên của ứng dụng AI đặt ra các quy tắc của trò chơi hoặc chính sách phần thưởng. Người lập trình cũng đưa ra vấn đề mà AI cần giải quyết. Không giống như các mô hình ML khác, chương trình AI không nhận được bất kỳ gợi ý nào từ lập trình viên phần mềm.

AI cần tìm ra cách giải quyết các thử thách trong trò chơi để kiếm được phần thưởng tối đa. Ứng dụng có thể sử dụng thử và sai, thử nghiệm ngẫu nhiên, kỹ năng siêu máy tính và các chiến thuật quy trình suy nghĩ phức tạp để đạt được giải pháp.

Bạn phải trang bị cho chương trình AI với cơ sở hạ tầng máy tính mạnh mẽ và kết nối hệ thống tư duy của nó với các gameplays lịch sử và song song khác nhau. Sau đó, AI có thể thể hiện khả năng sáng tạo ở mức độ cao và quan trọng mà con người không thể tưởng tượng được.

# 1. Đánh bại kỳ thủ cờ vây xuất sắc nhất của con người

AlphaGo AI của DeepMind Technologies, một công ty con của Google, là một trong những ví dụ hàng đầu về học máy dựa trên RL. AI chơi trò chơi cờ vây của Trung Quốc. Đây là một trò chơi 3.000 năm tuổi, tập trung vào chiến thuật và chiến lược.

  5 Công cụ Trí tuệ Cạnh tranh Cần thiết và Miễn phí

Các lập trình viên đã sử dụng phương pháp RL để dạy cho AlphaGo. Nó đã chơi hàng nghìn phiên trò chơi cờ vây với con người và chính nó. Sau đó, vào năm 2016, nó đã đánh bại kỳ thủ cờ vây xuất sắc nhất thế giới Lee Se-dol trong một trận đấu một chọi một.

# 2. Người máy trong thế giới thực

Con người đã sử dụng người máy từ lâu trong các dây chuyền sản xuất, nơi các nhiệm vụ được lên kế hoạch trước và lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, nếu bạn cần chế tạo một robot đa năng cho thế giới thực, nơi các hành động không được lên kế hoạch trước, thì đó là một thách thức lớn.

Tuy nhiên, AI hỗ trợ học tập tăng cường có thể khám phá ra một tuyến đường ngắn, có thể điều hướng và thông suốt giữa hai địa điểm.

# 3. Xe tự lái

Các nhà nghiên cứu xe tự hành sử dụng rộng rãi phương pháp RL để dạy AI của họ cho:

  • Động tác vỗ nhẹ
  • Tối ưu hóa quỹ đạo
  • Lập kế hoạch di chuyển như đỗ xe và chuyển làn đường
  • Tối ưu hóa bộ điều khiển, (bộ điều khiển điện tử) ECU, (bộ vi điều khiển) MCU, v.v.
  • Học tập dựa trên tình huống trên xa lộ

#4. Hệ thống làm mát tự động

AI dựa trên RL có thể giúp giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống làm mát trong các tòa nhà văn phòng khổng lồ, trung tâm thương mại, trung tâm mua sắm và quan trọng nhất là trung tâm dữ liệu. AI thu thập dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến nhiệt.

Nó cũng thu thập dữ liệu về các hoạt động của con người và máy móc. Từ những dữ liệu này, AI có thể thấy trước tiềm năng sinh nhiệt trong tương lai và bật tắt các hệ thống làm mát một cách thích hợp để tiết kiệm năng lượng.

Cách thiết lập một mô hình học tập củng cố

Bạn có thể thiết lập mô hình RL dựa trên các phương pháp sau:

# 1. Dựa trên chính sách

Cách tiếp cận này cho phép lập trình viên AI tìm ra chính sách lý tưởng để có được phần thưởng tối đa. Ở đây, người lập trình không sử dụng hàm giá trị. Sau khi bạn đặt phương pháp dựa trên chính sách, tác nhân học tập củng cố sẽ cố gắng áp dụng chính sách để các hành động mà nó thực hiện trong mỗi bước cho phép AI tối đa hóa điểm thưởng.

Chủ yếu có hai loại chính sách:

# 1. Tính xác định: Chính sách có thể tạo ra các hành động giống nhau ở bất kỳ trạng thái nhất định nào.

# 2. Stochastic: Các hành động được tạo ra được xác định bởi xác suất xảy ra.

# 2. Dựa trên giá trị

Ngược lại, phương pháp dựa trên giá trị giúp lập trình viên tìm ra hàm giá trị tối ưu, là giá trị lớn nhất theo một chính sách tại bất kỳ trạng thái nhất định nào. Sau khi áp dụng, đại lý RL mong đợi lợi nhuận lâu dài tại bất kỳ một hoặc nhiều tiểu bang nào theo chính sách đã nêu.

# 3. Dựa trên mô hình

Trong cách tiếp cận RL dựa trên mô hình, lập trình viên AI tạo ra một mô hình ảo cho môi trường. Sau đó, tác nhân RL di chuyển xung quanh môi trường và học hỏi từ nó.

Các loại học tập củng cố

# 1. Học tập củng cố tích cực (PRL)

Học tập tích cực có nghĩa là thêm một số yếu tố để tăng xác suất hành vi được mong đợi sẽ xảy ra một lần nữa. Phương pháp học tập này ảnh hưởng tích cực đến hành vi của tác nhân RL. PRL cũng cải thiện sức mạnh của các hành vi nhất định của AI của bạn.

Loại hình tăng cường học tập PRL cần chuẩn bị cho AI thích ứng với những thay đổi trong một thời gian dài. Nhưng việc áp dụng quá nhiều phương pháp học tập tích cực có thể dẫn đến quá tải các trạng thái có thể làm giảm hiệu quả của AI.

# 2. Học tập củng cố phủ định (NRL)

Khi thuật toán RL giúp AI tránh hoặc ngăn chặn một hành vi tiêu cực, nó sẽ học hỏi từ đó và cải thiện các hành động trong tương lai. Nó được gọi là học tiêu cực. Nó chỉ cung cấp cho AI một trí thông minh hạn chế chỉ để đáp ứng các yêu cầu hành vi nhất định.

  Cách xóa tài khoản DoorDash

Các trường hợp sử dụng thực tế của học tập củng cố

# 1. Các nhà phát triển giải pháp thương mại điện tử đã xây dựng các công cụ đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa. Bạn có thể kết nối API của công cụ với trang web mua sắm trực tuyến của mình. Sau đó, AI sẽ học hỏi từ người dùng cá nhân và đề xuất hàng hóa và dịch vụ tùy chỉnh.

# 2. Trò chơi điện tử thế giới mở có khả năng vô hạn. Tuy nhiên, có một chương trình AI đằng sau chương trình trò chơi học hỏi từ đầu vào của người chơi và sửa đổi mã trò chơi điện tử để thích ứng với một tình huống không xác định.

# 3. Các nền tảng đầu tư và giao dịch chứng khoán dựa trên AI sử dụng mô hình RL để học hỏi từ sự chuyển động của cổ phiếu và các chỉ số toàn cầu. Theo đó, họ xây dựng một mô hình xác suất để đề xuất cổ phiếu để đầu tư hoặc giao dịch.

#4. Các thư viện video trực tuyến như YouTube, Metacafe, Dailymotion, v.v., sử dụng các bot AI được đào tạo trên mô hình RL để đề xuất các video được cá nhân hóa cho người dùng của họ.

Học tập củng cố Vs. Học tập có giám sát

Học tập củng cố nhằm mục đích đào tạo tác nhân AI để đưa ra quyết định một cách tuần tự. Tóm lại, bạn có thể coi rằng đầu ra của AI phụ thuộc vào trạng thái của đầu vào hiện tại. Tương tự, đầu vào tiếp theo của thuật toán RL sẽ phụ thuộc vào đầu ra của các đầu vào trong quá khứ.

Một máy robot dựa trên AI chơi một trò chơi cờ vua với một người chơi cờ vua là một ví dụ về mô hình máy học RL.

Ngược lại, trong học tập có giám sát, lập trình viên đào tạo tác nhân AI để đưa ra quyết định dựa trên các đầu vào được đưa ra khi bắt đầu hoặc bất kỳ đầu vào ban đầu nào khác. AI tự động lái xe ô tô nhận dạng các đối tượng trong môi trường là một ví dụ tuyệt vời của việc học có giám sát.

Học tập củng cố Vs. Học tập không giám sát

Cho đến nay, bạn đã hiểu rằng phương pháp RL thúc đẩy tác nhân AI học hỏi từ các chính sách của mô hình học máy. Về cơ bản, AI sẽ chỉ thực hiện các bước mà nó nhận được điểm thưởng tối đa. RL giúp AI tự ứng biến thông qua thử và sai.

Mặt khác, trong quá trình học tập không giám sát, lập trình viên AI giới thiệu phần mềm AI với dữ liệu không được gắn nhãn. Ngoài ra, người hướng dẫn ML không cho AI biết bất cứ điều gì về cấu trúc dữ liệu hoặc những gì cần tìm trong dữ liệu. Thuật toán tìm hiểu các quyết định khác nhau bằng cách lập danh mục các quan sát của chính nó trên các tập dữ liệu chưa biết đã cho.

Các khóa học củng cố

Bây giờ bạn đã học được những điều cơ bản, đây là một số khóa học trực tuyến để học cách học tăng cường nâng cao. Bạn cũng nhận được chứng chỉ mà bạn có thể giới thiệu trên LinkedIn hoặc các nền tảng xã hội khác:

Chuyên ngành học củng cố: Coursera

Bạn đang tìm cách nắm vững các khái niệm cốt lõi của việc học tăng cường với ngữ cảnh ML? Bạn có thể thử cái này Khóa học Coursera RL có sẵn trực tuyến và đi kèm với tùy chọn học tập và chứng chỉ theo nhịp độ của bản thân. Khóa học sẽ phù hợp với bạn nếu bạn mang lại những kỹ năng nền tảng sau đây:

  • Kiến thức lập trình bằng Python
  • Các khái niệm thống kê cơ bản
  • Bạn có thể chuyển đổi mã giả và thuật toán thành mã Python
  • Kinh nghiệm phát triển phần mềm từ hai đến ba năm
  • Sinh viên năm thứ hai trong ngành khoa học máy tính cũng đủ điều kiện

Khóa học được xếp hạng 4,8 sao và hơn 36 nghìn sinh viên đã đăng ký khóa học trong các thời gian khác nhau. Hơn nữa, khóa học đi kèm với hỗ trợ tài chính với điều kiện ứng viên đáp ứng các tiêu chí đủ điều kiện nhất định của Coursera.

  Sửa các nút bên corsair Scimitar không hoạt động

Cuối cùng, Viện trí tuệ máy Alberta của Đại học Alberta đang cung cấp khóa học này (không được cấp tín chỉ). Các giáo sư nổi tiếng trong lĩnh vực khoa học máy tính sẽ hoạt động như những người hướng dẫn khóa học của bạn. Bạn sẽ nhận được chứng chỉ Coursera sau khi hoàn thành khóa học.

Học tăng cường AI bằng Python: Udemy

Nếu bạn tham gia vào thị trường tài chính hoặc tiếp thị kỹ thuật số và muốn phát triển các gói phần mềm thông minh cho các lĩnh vực nói trên, bạn phải xem phần này Khóa học Udemy trên RL. Ngoài các nguyên tắc cốt lõi của RL, nội dung đào tạo cũng sẽ hướng dẫn bạn cách phát triển các giải pháp RL cho quảng cáo trực tuyến và giao dịch chứng khoán.

Một số chủ đề đáng chú ý mà khóa học bao gồm:

  • Tổng quan cấp cao về RL
  • Lập trình năng động
  • Monet Carlo
  • Phương pháp ước lượng
  • Dự án giao dịch cổ phiếu với RL

Cho đến nay, hơn 42 nghìn học viên đã tham gia khóa học. Tài nguyên học tập trực tuyến hiện đang giữ một xếp hạng 4,6 sao, khá ấn tượng. Hơn nữa, khóa học hướng tới việc phục vụ cộng đồng sinh viên toàn cầu vì nội dung học tập có sẵn bằng tiếng Pháp, tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức, tiếng Ý và tiếng Bồ Đào Nha.

Học củng cố sâu trong Python: Udemy

Nếu bạn tò mò và có kiến ​​thức cơ bản về học sâu và trí tuệ nhân tạo, bạn có thể thử phần nâng cao này Khóa học RL bằng Python từ Udemy. Với đánh giá 4,6 sao từ sinh viên, đây là một khóa học phổ biến khác để học RL trong bối cảnh AI / ML.

Khóa học có 12 phần và bao gồm các chủ đề quan trọng sau:

  • Phòng tập OpenAI và các kỹ thuật RL cơ bản
  • TD Lambda
  • A3C
  • Kiến thức cơ bản về Theano
  • Kiến thức cơ bản về Tensorflow
  • Mã hóa Python cho người mới bắt đầu

Toàn bộ khóa học sẽ yêu cầu đầu tư cam kết kéo dài 10 giờ 40 phút. Ngoài các văn bản, nó cũng đi kèm với 79 phiên thuyết trình của chuyên gia.

Chuyên gia học tập củng cố sâu: Udacity

Bạn muốn học máy học tiên tiến từ các nhà lãnh đạo thế giới về AI / ML như Nvidia Deep Learning Institute và Unity? Udacity cho phép bạn thực hiện ước mơ của mình. Kiểm tra cái này Học tập củng cố sâu khóa học để trở thành một chuyên gia ML.

Tuy nhiên, bạn cần phải có nền tảng về Python nâng cao, thống kê trung cấp, lý thuyết xác suất, TensorFlow, PyTorch và Keras.

Bạn sẽ mất đến 4 tháng học tập chăm chỉ để hoàn thành khóa học. Trong suốt khóa học, bạn sẽ học các thuật toán RL quan trọng như Điểm chính sách xác định sâu (DDPG), Mạng Q-sâu (DQN), v.v.

Từ cuối cùng

Học tập củng cố là bước tiếp theo trong quá trình phát triển AI. Các cơ quan phát triển AI và các công ty CNTT đang đổ vốn đầu tư vào lĩnh vực này để tạo ra các phương pháp đào tạo AI đáng tin cậy và đáng tin cậy.

Mặc dù RL đã tiến bộ rất nhiều nhưng vẫn có nhiều phạm vi phát triển hơn. Ví dụ, các tác nhân RL riêng biệt không chia sẻ kiến ​​thức giữa chúng. Do đó, nếu bạn đang đào tạo một ứng dụng để lái xe ô tô, quá trình học sẽ trở nên chậm chạp. Bởi vì các tác nhân RL như phát hiện đối tượng, tham chiếu đường, v.v., sẽ không chia sẻ dữ liệu.

Có nhiều cơ hội để đầu tư sức sáng tạo và kiến ​​thức chuyên môn về ML của bạn vào những thách thức như vậy. Đăng ký các khóa học trực tuyến sẽ giúp bạn nâng cao kiến ​​thức về các phương pháp RL tiên tiến và ứng dụng của chúng trong các dự án thực tế.

Một cách học liên quan khác dành cho bạn là sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning.

x