11. Czym jest reinforcement learning i czym różni się od innych paradygmatów machine learning?

Czym jest Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) to rodzaj machine learning, w którym agent uczy się podejmowania decyzji poprzez wykonywanie określonych działań i otrzymywanie w zamian nagród lub kar. Celem jest nauka strategii, która maksymalizuje skumulowaną nagrodę w czasie.

Kluczowe Elementy Reinforcement Learning:

1. Agent: Uczący się lub podejmujący decyzje.
2. Środowisko: Wszystko, z czym agent wchodzi w interakcję.
3. Stan: Reprezentacja bieżącej sytuacji agenta.
4. Działanie: Wybory dokonywane przez agenta.
5. Nagroda: Informacja zwrotna od środowiska.
6. Polityka: Strategia stosowana przez agenta do określenia swoich działań.
7. Funkcja wartości: Oczekiwana skumulowana nagroda z danego stanu.

Przykład Reinforcement Learning:

Rozważ robota nawigującego w labiryncie. Robot (agent) musi zdecydować, w którym kierunku się poruszyć (działanie) na podstawie swojej aktualnej pozycji (stan) w labiryncie (środowisko). Jeśli dotrze do wyjścia, otrzymuje nagrodę, w przeciwnym razie może uderzyć w ściany i otrzymać kary. Robot stara się nauczyć najlepszej ścieżki, aby zmaksymalizować swoje nagrody za wyjście.

class Agent:
    def __init__(self, actions):
        self.actions = actions
        self.q_table = defaultdict(lambda: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0])
        self.learning_rate = 0.1
        self.discount_factor = 0.9

    def choose_action(self, state):
        return np.argmax(self.q_table[state])

    def learn(self, state, action, reward, next_state):
        predict = self.q_table[state][action]
        target = reward + self.discount_factor * max(self.q_table[next_state])
        self.q_table[state][action] += self.learning_rate * (target - predict)

Czym różni się od innych paradygmatów machine learning?

1. Uczenie Nadzorowane: W uczeniu nadzorowanym model jest trenowany na oznaczonym zestawie danych, co oznacza, że zna poprawne wyjście dla każdego wejścia podczas treningu. W przeciwieństwie do tego, reinforcement learning polega na uczeniu się przez próbę i błąd, bez wyraźnych par wejście-wyjście.

2. Uczenie Nienadzorowane: Uczenie nienadzorowane polega na znajdowaniu wzorców w danych bez żadnych etykiet. Reinforcement learning natomiast zajmuje się nauką polityki podejmowania decyzji na podstawie nagród i kar.

3. Uczenie Półnadzorowane: Jest to mieszanka uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wykorzystując trochę oznaczonych danych i większą ilość danych nieoznaczonych. Reinforcement learning nadal się różni, ponieważ koncentruje się na interakcji ze środowiskiem w celu maksymalizacji nagród.

Zastosowania Reinforcement Learning:

1. Robotyka: Roboty uczące się samodzielnego wykonywania zadań.
2. Gry: AI opanowujące gry takie jak Go, szachy i gry wideo.
3. Pojazdy Autonomiczne: Samochody samosterujące uczące się bezpiecznej nawigacji.

Reinforcement learning to potężny paradygmat umożliwiający agentom podejmowanie decyzji w złożonych środowiskach, ucząc się optymalnych strategii poprzez doświadczenie.