یادگیری تقویت چیست؟
یادگیری تقویت (RL) حوزه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل یا “روبرت” به‌صورت مستقل در محیطی با هدف به‌دست‌آوردن بیشترین پاداش ممکن تعامل می‌کند. این فرآیند شامل مشاهده وضعیت، انتخاب اقدام، دریافت پاداش و به‌روزرسانی سیاست عامل است.
چارچوب و معماری RL
رابطهٔ اصلی در RL به‌صورت یک مارکوف قرار گرفته است که در آن آیندهٔ سیستم فقط از وضعیت فعلی وابسته و نه از تاریخچهٔ گذشته. این نظریه، به ما امکان می‌دهد با بهره‌گیری از اصل پاداش (reward hypothesis) مسئله یادگیری را به صورت تعبیه‌شده در لابراتوارهای آموزشی یا شبیه‌سازی‌های واقعی حل کنیم.
سیاست و ارزش در عمیق‌ترین لایه‌ها
دلایل مهم در توسعه RL عبارتند از: قانون تعادل کاوش و بهره‌وری (exploration‑exploitation trade‑off) و دو رویکرد اصلی برای حل مسائل: روش‌های مبتنی بر سیاست (policy‑based) و ارزش‑محوری (value‑based). در یادگیری عمیق، این دو رویکرد به کمربندی شبکه‌های عصبی عظیم می‌پیوندند تا خلاقیت و کسب تعاملی به‌صورت دقیق‌تر ممکن شود.
دورهٔ رایگان یادگیری تقویت عمیق
کلاس آنلاین «یادگیری تقویت عمیق» از هاجینگ فیس، یک نرم‌افزار متن‌باز و رابط‌های تعاملی فراهم می‌کند تا دانشجویان، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان بتوانند ابزارهای پیشرفته RL را به‌صورت رایگان فراگیر کنند و به‌سختی مطالعات خود را به سطح بعدی برسانند.
- تعریف رسمی RL
- مکانیزم پاداش و تخفیف
- مجموعهٔ ۳ نوع مسئله: کاوش، بهره‌وری، ترکیب
- روش‌های سیاست‑محور و ارزش‑محور
- یکپارچه‌سازی با فریم‌ورک‌های متن‌باز هاجینگ فیس
پرسش‌های پرتکرار
یادگیری تقویت چیست؟
یک روش یادگیری ماشین در آن عامل از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش، عامل برنامهٔ خود را برای برآورده کردن اهداف بلندمدت به‌صورت خودکار یاد می‌گیرد.
دو رویکرد اصلی حل مسائل RL چیست؟
رویکرد‌های سیاست‌محور و ارزش‌محور؛ اولی با به‌روزرسانی مستقیم سیاست، ثانیه بر اساس تخمین موقعیت‌های ممکن و مقادیر پاداش.
