Ce este învățarea prin întărire?

Explorarea Învățării prin Consolidare în Inteligența Artificială

În peisajul actual al inteligenței artificiale (IA), învățarea prin consolidare (RL) se evidențiază ca un domeniu de cercetare de mare interes. Experții în IA și învățare automată (ML) dedică eforturi semnificative metodelor RL, cu scopul de a crea aplicații și instrumente inteligente inovatoare.

Învățarea automată constituie baza oricărui produs IA. Dezvoltatorii utilizează o varietate de abordări ML pentru a instrui sistemele inteligente, jocurile și alte aplicații similare. ML este un domeniu extins, în care echipele de dezvoltare continuă să inoveze noi tehnici de antrenare a mașinilor.

O metodă deosebit de eficientă în cadrul ML este învățarea prin consolidare profundă. Această abordare presupune penalizarea acțiunilor nedorite ale mașinii și recompensarea comportamentelor dorite. Specialiștii consideră că această metodă ML va permite IA să învețe din propriile experiențe.

Dacă dorești o carieră în inteligența artificială și învățarea automată, acest ghid aprofundat despre metodele de învățare prin consolidare pentru aplicații și mașini inteligente îți va fi de mare folos.

Ce este învățarea prin consolidare în contextul învățării automate?

RL constă în instruirea modelelor de învățare automată pentru programele de calculator. Apoi, aplicația poate lua decizii succesive, bazate pe modelele învățate. Software-ul este antrenat pentru a atinge un scop într-un mediu complex și imprevizibil. În cadrul acestui tip de model de învățare automată, IA se confruntă cu un scenariu care imită un joc.

Aplicația IA folosește încercări și erori pentru a găsi o soluție creativă la o anumită problemă. După ce aplicația IA înțelege modelele ML corespunzătoare, instruiește mașina pe care o controlează să efectueze sarcinile dorite de programator.

Pentru fiecare decizie corectă și sarcină îndeplinită cu succes, IA primește o recompensă. În schimb, alegerile greșite atrag penalizări, cum ar fi pierderea punctelor de recompensă. Obiectivul final al aplicației IA este de a acumula maximum de puncte recompensă pentru a câștiga jocul.

Programatorul aplicației IA stabilește regulile jocului, sau politica de recompensare, și problema pe care IA trebuie să o rezolve. Spre deosebire de alte modele ML, programul IA nu primește indicii directe de la programatorul software.

IA trebuie să descopere singură cum să depășească provocările jocului pentru a obține recompense maxime. Aplicația poate utiliza încercări și erori, alegeri aleatorii, capacitatea supercomputerelor și tehnici sofisticate de gândire pentru a ajunge la o soluție.

Este necesar să echipați programul IA cu o infrastructură de calcul performantă și să conectați sistemul său de gândire cu diverse jocuri, paralele și istorice. Astfel, IA poate demonstra un nivel de creativitate critică pe care oamenii nu o pot concepe.

Exemple Notabile de Învățare prin Consolidare

1. Înfrângerea Campionului Go

AlphaGo, sistemul IA dezvoltat de DeepMind Technologies (o filială a Google), reprezintă un exemplu emblematic de învățare automată bazată pe RL. Această IA joacă Go, un joc de masă chinezesc vechi de 3.000 de ani, care implică strategii și tactici complexe.

Programatorii au folosit metoda de predare RL pentru AlphaGo, care a jucat mii de partide de Go cu oameni și cu sine. În 2016, a reușit să învingă cel mai bun jucător Go din lume, Lee Se-dol, într-un meci direct.

2. Robotica Aplicată în Lumea Reală

Robotica este utilizată pe scară largă în liniile de producție pentru sarcini repetitive și pre-programate. Totuși, dezvoltarea unui robot universal pentru medii reale, unde acțiunile nu sunt prestabilite, reprezintă o provocare majoră.

Prin implementarea inteligenței artificiale, facilitată de învățarea prin consolidare, robotii ar putea identifica rute optime, ușor de navigat și mai scurte între locații.

3. Autovehicule Autonome

Cercetătorii din domeniul vehiculelor autonome folosesc pe scară largă metoda RL pentru a instrui IA în:

• Navigare dinamică
• Optimizarea traiectoriei
• Planificarea mișcărilor, cum ar fi parcarea și schimbarea benzii
• Optimizarea controlerelor (unități de control electronic) și a microcontrolerelor
• Învățare bazată pe scenarii rutiere

4. Sisteme Automate de Răcire

Sistemele IA bazate pe RL contribuie la reducerea consumului energetic al sistemelor de răcire din clădiri de birouri, centre comerciale și, în special, centre de date. IA colectează date de la mii de senzori de temperatură.

De asemenea, este colectată informație despre activitățile umane și ale mașinilor. Pe baza acestor date, IA poate anticipa potențiala generare viitoare de căldură și poate activa/dezactiva sistemele de răcire în mod eficient, pentru a economisi energie.

Configurarea unui Model de Învățare prin Consolidare

Un model RL poate fi configurat folosind următoarele abordări:

1. Abordare bazată pe politici

Această abordare permite programatorului IA să găsească politica optimă pentru recompense maxime. În acest caz, funcția de valoare nu este utilizată. Odată ce metoda bazată pe politici este stabilită, agentul de învățare prin consolidare încearcă să aplice o politică conform căreia acțiunile efectuate la fiecare pas permit IA să maximizeze punctele de recompensă.

Există două tipuri principale de politici:

1. Deterministe: politica generează aceleași acțiuni pentru orice stare dată.

2. Stocastice: acțiunile generate sunt determinate de probabilitatea apariției lor.

2. Abordare bazată pe valoare

Abordarea bazată pe valoare ajută programatorul să găsească funcția optimă de valoare, adică valoarea maximă conform unei politici date, în orice stare. Odată aplicată, agentul RL anticipează rentabilitatea pe termen lung într-una sau mai multe stări, conform politicii stabilite.

3. Abordare bazată pe model

În abordarea RL bazată pe model, programatorul IA creează un model virtual al mediului. Apoi, agentul RL se deplasează prin acest mediu și învață din el.

Tipurile de Învățare prin Consolidare

1. Învățare prin Consolidare Pozitivă (PRL)

Învățarea pozitivă implică adăugarea de elemente pentru a crește șansa de repetare a unui comportament dorit. Această metodă de învățare influențează pozitiv comportamentul agentului RL. De asemenea, PRL îmbunătățește eficiența anumitor comportamente ale inteligenței.

Tipul de învățare prin consolidare PRL ar trebui să pregătească IA pentru a se adapta la schimbări pe termen lung. Totuși, un aport prea mare de învățare pozitivă poate duce la suprasolicitarea anumitor stări, diminuând eficiența IA.

2. Învățare prin Consolidare Negativă (NRL)

Atunci când algoritmul RL ajută IA să evite sau să oprească un comportament negativ, acesta învață din această experiență și își îmbunătățește acțiunile viitoare. Aceasta este cunoscută sub numele de învățare negativă. Ea oferă IA o inteligență limitată, orientată doar spre îndeplinirea cerințelor comportamentale specifice.

Aplicații Practice ale Învățării prin Consolidare

1. Dezvoltatorii de soluții pentru comerțul electronic au creat instrumente personalizate pentru recomandarea produselor și serviciilor. Acestea pot fi integrate pe site-urile de cumpărături online, iar IA va învăța din interacțiunea cu fiecare utilizator pentru a sugera produse și servicii adaptate.

2. Jocurile video open-world oferă posibilități nelimitate. Totuși, în spatele acestora există un program IA care învață din acțiunile jucătorilor și modifică codul jocului pentru a se adapta la situații neprevăzute.

3. Platformele de tranzacționare și investiții bazate pe IA utilizează modelul RL pentru a analiza evoluția acțiunilor și a indicilor globali. Apoi, ele creează un model probabil pentru a sugera acțiuni de investiții sau tranzacționare.

4. Platformele video online precum YouTube, Metacafe, Dailymotion etc. utilizează roboți IA instruiți cu modelul RL pentru a oferi sugestii personalizate utilizatorilor.

Învățare prin Consolidare vs. Învățare Supravegheată

Învățarea prin consolidare își propune să instruiască agentul IA să ia decizii în mod secvențial. Pe scurt, ieșirea IA este dependentă de starea intrării curente, iar următoarea intrare în algoritmul RL va depinde de rezultatul intrărilor precedente.

Un exemplu de model de învățare automată RL este un robot IA care joacă șah împotriva unui jucător uman.

În schimb, în învățarea supravegheată, programatorul antrenează agentul IA să ia decizii pe baza intrărilor inițiale. Un exemplu relevant este conducerea autonomă a mașinilor, care recunosc obiectele din mediul înconjurător prin învățare supravegheată.

Învățare prin Consolidare vs. Învățare Nesupravegheată

După cum s-a explicat, metoda RL ghidează agentul IA să învețe pe baza politicilor modelului de învățare automată. În esență, IA va efectua doar pașii pentru care obține maximul de puncte recompensă. RL ajută IA să se autoperfecționeze prin încercări și erori.

În învățarea nesupravegheată, programatorul IA introduce software-ului date neetichetate. Instructorul ML nu oferă nicio informație IA cu privire la structura datelor sau ce anume trebuie să caute în date. Algoritmul învață diverse decizii prin catalogarea propriilor observații pe seturile de date necunoscute.

Cursuri pentru Învățare prin Consolidare

Acum că ai înțeles elementele de bază, iată câteva cursuri online care te vor ajuta să aprofundezi cunoștințele despre învățarea prin consolidare. La finalizarea acestora vei obține certificate pe care le vei putea include în profilul de LinkedIn sau pe alte rețele sociale:

Specializare în Învățarea prin Consolidare: Coursera

Dorești să aprofundezi conceptele esențiale ale învățării prin consolidare în contextul ML? Poți încerca acest curs Coursera RL, care este disponibil online și îți oferă posibilitatea de a învăța în propriul ritm și de a obține o certificare. Acest curs îți va fi potrivit dacă ai următoarele cunoștințe de bază:

• Cunoștințe de programare în Python
• Concepte statistice de bază
• Capacitatea de a converti pseudocoduri și algoritmi în coduri Python
• Experiență în dezvoltarea de software de 2-3 ani
• Studenții din anul II la informatică sunt de asemenea eligibili

Cursul are un rating de 4,8 stele, iar peste 36.000 de studenți s-au înscris la diferite sesiuni. Cursul oferă și ajutor financiar, dacă solicitantul îndeplinește anumite criterii de eligibilitate specificate de Coursera.

Acest curs este oferit de Alberta Machine Intelligence Institute de la Universitatea din Alberta, și nu acordă credite universitare. Profesorii specializați în informatică vor fi instructorii cursului. La finalizarea acestuia, vei obține un certificat Coursera.

Învățare prin Consolidare cu IA în Python: Udemy

Dacă ești interesat de piața financiară sau marketingul digital și dorești să dezvolți soluții software inteligente în aceste domenii, ar trebui să consulți acest curs Udemy pe RL. Pe lângă principiile de bază ale RL, conținutul cursului te va ghida și în dezvoltarea soluțiilor RL pentru publicitatea online și tranzacționarea cu acțiuni.

Câteva subiecte notabile acoperite în curs sunt:

• O prezentare generală a RL
• Programarea dinamică
• Metoda Monte Carlo
• Metode de aproximare
• Un proiect de tranzacționare cu acțiuni folosind RL

Până acum, peste 42.000 de studenți au participat la acest curs, care are un rating de 4,6 stele. Cursul se adresează unei comunități globale de studenți, conținutul fiind disponibil în franceză, engleză, spaniolă, germană, italiană și portugheză.

Învățare prin Consolidare Profundă în Python: Udemy

Dacă ai cunoștințe de bază despre învățarea profundă și inteligența artificială, poți încerca acest curs avansat RL în Python de la Udemy. Cu un rating de 4,6 stele din partea studenților, este un alt curs popular pentru a învăța RL în contextul IA/ML.

Cursul este structurat în 12 secțiuni și acoperă următoarele subiecte importante:

• OpenAI Gym și tehnici de bază RL
• TD Lambda
• A3C
• Bazele Theano
• Bazele Tensorflow
• Introducere în programarea Python

Cursul va necesita un timp de studiu de 10 ore și 40 de minute. În afară de materiale text, acesta include și 79 de prelegeri susținute de experți.

Expert în Învățare prin Consolidare Profundă: Udacity

Dorești să înveți despre învățarea automată de la experții mondiali în IA/ML, precum Nvidia Deep Learning Institute și Unity? Udacity îți oferă această oportunitate. Consultă cursul Învățare prin Consolidare Profundă pentru a deveni expert în ML.

Totuși, este necesar să ai un background solid în Python, statistică, teoria probabilităților, TensorFlow, PyTorch și Keras.

Finalizarea cursului va necesita un studiu riguros de până la 4 luni. Pe parcursul acestuia, vei învăța algoritmi RL esențiali, precum Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Deep Q-Networks (DQN) etc.

Concluzii

Învățarea prin consolidare reprezintă următorul pas în evoluția IA. Agențiile de dezvoltare IA și companiile IT investesc în acest domeniu pentru a crea metodologii de antrenare AI fiabile și eficiente.

Deși RL a progresat semnificativ, mai există multe zone de dezvoltare. De exemplu, agenții RL separați nu fac schimb de cunoștințe. Prin urmare, dacă antrenezi o aplicație pentru a conduce o mașină, procesul de învățare va fi încet, deoarece agenții RL, cum ar fi detectarea obiectelor sau referințele rutiere, nu vor partaja date.

Există oportunități de a-ți investi creativitatea și expertiza ML în aceste provocări. Înscrierea la cursuri online te va ajuta să-ți aprofundezi cunoștințele despre metodele avansate RL și aplicațiile acestora în proiecte din lumea reală.

Dacă dorești să aprofundezi, îți recomandăm să citești despre diferențele dintre IA, învățare automată și învățare profundă.