Was ist Reinforcement Learning? • BUOM

8. Juli 2021

Ingenieure für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verlassen sich häufig auf Reinforcement Learning, um neue KI-Programme und -Anwendungen zu implementieren. Wenn Sie Ihr Verständnis für maschinelles Lernen und seine Techniken weiterentwickeln, können Sie Ihre Fähigkeiten und Branchenkenntnisse weiterentwickeln. Wenn Sie eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen und Softwareentwicklung für künstliche Intelligenz in Betracht ziehen, kann es hilfreich sein, die verschiedenen Bereiche zu verstehen. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über einige häufig gestellte Fragen zum Reinforcement Learning, um dieses Berufsfeld in der Technologie besser zu verstehen.

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens und der KI-Prozesse, das sich auf Lerntechniken konzentriert, die einen Agenten darin trainieren, in einer Umgebung zu lernen, die aus Versuch-und-Irrtum-Interaktion besteht. Der Agent nutzt das Feedback, das er aus seinen eigenen Aktionen und Erfahrungen sammelt, um Informationen zu generieren, die seine zukünftigen Aktionen bei der Ausführung ähnlicher Funktionen verstärken. Ähnlich wie Deep-Learning-, Supervised-Learning- und Unsupervised-Learning-Methoden zielt diese Methode des maschinellen Lernens darauf ab, die unabhängige und intelligente Funktion von Systemen der künstlichen Intelligenz zu unterstützen.

Warum ist Reinforcement Learning wichtig?

Reinforcement Learning ist für Prozesse in maschinellen Lern- und künstlichen Intelligenzanwendungen von entscheidender Bedeutung. Computeringenieure und Programmierer verlassen sich auf diese Art des maschinellen Lernens, um Parameter und Betriebsstandards festzulegen, denen die Software-KI beim Extrahieren und Anzeigen von Informationen folgen soll, beispielsweise als Suchassistent auf einem mobilen Gerät. Einige weitere Gründe, warum dieser Teilbereich der KI von Vorteil ist, sind:

• Legt Standards für Verfahren fest, die bei digitalen und technischen Systemen einzuhalten sind

• Erstellt eine interaktive Umgebung für computergestützte Agenten, um eine Grundlage für zukünftige Aktionen zu schaffen.

• Stärkt den Programmier- und Computercode, auf den künstliche Intelligenzanwendungen wie die Robotik angewiesen sind

Was sind die Komponenten des Reinforcement Learning?

Beim maschinellen Lernen mit Verstärkungsparametern haben Sie einen Agenten und eine Umgebung, in der er arbeitet. Über diese beiden Komponenten hinaus gibt es jedoch mehrere andere Elemente, die für ein Reinforcement-Learning-System wichtig sein können:

• Politiker. Dieser Bereich des maschinellen Lernens verwendet Richtlinien, um das Verhalten eines Agenten über einen bestimmten Zeitraum zu bestimmen. Die Implementierung durch Policy Engineers ordnet im Wesentlichen den Zustand der Umgebung einer Aktion und die Aktion dem Verhalten eines Agenten in der Umgebung zu.

• Belohnungen: Belohnungen legen Ziele für verstärkende Lernaufgaben fest, bei denen der Agent ein Belohnungssignal für das Erreichen gewünschter Ergebnisse erhält.

• Wertfunktionen: Wertfunktionen in einem System stellen die Gesamtmenge an Belohnungen dar, die ein Agent in Zukunft erwarten kann, wenn er in seinem aktuellen Umgebungszustand Aktionen einleitet.

• Umgebungsmodell: Einige Systeme verwenden Umgebungsmodelle, um umgebungsspezifisches Verhalten zu reproduzieren, sodass Ingenieure Rückschlüsse darauf ziehen können, wie die Umgebung auf Agenten reagieren könnte.

Welchen Prozessen folgt Reinforcement Learning?

In den Agenten eingegebene Daten werden durch die Umgebung geleitet, um eine Reihe von Aktionen auszuführen. Wenn die Aktionen korrekt sind, belohnen Programmierer den Agenten, indem sie die Aktionen verstärken, die der Agent ergriffen hat, um das Ergebnis zu erzielen. Wenn die Aktionen falsch sind, bestrafen Programmierer den Agenten für die Ausführung der falschen Aktionen. „Bestrafung“ ist in diesem Fall eine Neukonfiguration eines komplexen Programmcodes, der Parameter für die Erkennung im Agenten festlegt, der ihn bei der Identifizierung fehlerhafter Aktionen vor deren Ausführung unterstützt. Diese Schritte ermutigen den Agenten, weiterhin die richtigen Prozesse auszuführen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Welche Arten von Reinforcement Learning gibt es?

Beim Reinforcement Learning können Ingenieure sowohl positive als auch negative Lerntechniken nutzen, um Agenten und der Umgebung beizubringen, gewünschte Aktionen auszuführen. Positive Verstärkung tritt auf, wenn Agenten eine bestimmte Reihe von Aktionen ausführen oder ein bestimmtes Verhalten ausführen. Diese Methode trägt dazu bei, die Stärke und Häufigkeit des gewünschten Verhaltens des Agenten zu erhöhen. Positive Verstärkung beeinflusst auch den Agenten, indem sie die Gültigkeit seiner Handlungen bestätigt und dadurch die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass der Agent das Verhalten wiederholt.

Im Gegensatz dazu verstärkt negative Verstärkung eine unerwünschte Handlung oder ein unerwünschtes Verhalten aufgrund negativer Bedingungen, die der Agent ansonsten vermeiden sollte. Während positive Verstärkung dabei helfen kann, die Leistung von Zuständen zu maximieren, teilt negative Verstärkung Agenten und Umgebungen den Mindestleistungsstandard mit, was zu ausreichender Funktionalität führt, um die von den Ingenieuren für das System festgelegten Mindestverhaltensstandards zu erfüllen.

Was ist der Unterschied zwischen Verstärkung und überwachtem Lernen?

Verstärkung und überwachtes Lernen sind Teilbereiche des maschinellen Lernens, die auf Deep-Learning-Prozessen basieren, um Eingabedaten zu interpretieren und erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen. Obwohl die beiden Disziplinen Ähnlichkeiten aufweisen, gibt es einige Unterschiede in der Art und Weise, wie Ingenieure und Programmierer Prozesse in den Umgebungen ausführen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen erfolgen beim Reinforcement Learning Interaktionen zwischen Agenten und Umgebungen in diskreten Schritten, um Ausnutzungs- oder Erkundungsaufgaben abzuschließen. Daraus ergibt sich ein klarer Weg, dem Agenten folgen müssen, um Ergebnisse zu erzielen, wobei:

• Das System enthält einen Agenten, ein neuronales Netzwerkmodell und eine Umgebung.

• Parameter nutzen Elemente von Werten, Aktionen, Belohnungen und Next-State-Prozeduren, um Richtlinien festzulegen, die das neuronale Netzwerkmodell trainieren.

• Eine Richtlinie zum Trainieren eines Agenten, bestimmte Aktionen auszuführen, um die kumulativen Belohnungen aus der realen Umgebung zu maximieren.

Im Gegensatz zum verstärkenden Lernen führt überwachtes Lernen entweder Regressions- oder Klassifizierungsaufgaben durch, um Trainingsdaten zu analysieren und zu ermitteln. Die Trainingsdaten legen dann Parameter zwischen den Aktionen des Agenten und der Umgebung fest, um verallgemeinerte Ergebnisse zu erzielen. Dadurch können unterschiedliche Paare von Eingabe- und Ausgabewerten erhalten werden, wenn die überwachte Lernumgebung unterschiedliche Algorithmen verwendet, um bestimmte Aktionen auszuführen. Anstatt also Entscheidungsprozesse und mathematische Rahmenwerke zur Modellierung zu verwenden, erfordern überwachte Lernprozesse Folgendes:

• Ein Datensatz mit Objektbezeichnungen und Anmerkungen für jeden Wert im Datensatz.

• Trainingsparameter aus einem Datensatz, um neuronale Netze bei der Zuordnung von Daten zu entsprechenden Beschriftungen zu unterstützen.

• Leistungsbewertungen zur Bewertung der Effizienz, Funktionalität und Fähigkeit des trainierten Modells, die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Welche Nachteile hat das Reinforcement Learning?

Obwohl Reinforcement Learning für verschiedene Anwendungen, die unabhängige KI-Systeme erstellen, von Vorteil ist, können Ingenieure und Programmierer bei der Arbeit mit diesem Bereich des maschinellen Lernens manchmal mit mehreren Herausforderungen konfrontiert sein:

• Zustandsüberlastung: Bei positivem Verstärkungslernen kann eine zu starke Verstärkung zu einer Zustandsüberlastung führen, bei der der Zustand der Umgebung zu voll mit Eingabeinformationen wird, was zu einer Verringerung der Ausgabe führt.

• Starke Datenabhängigkeit: Dieser Bereich des maschinellen Lernens eignet sich häufig besser zur Lösung komplexer Probleme als einfache, sodass Agenten und Umgebungen für den Betrieb große Datenmengen benötigen.

• Eingeschränkte Modellierung: Da in diesem Bereich des maschinellen Lernens ein Markov-Reinforcement-Learning-Modell verwendet wird, kann dies manchmal zu Einschränkungen bei Wahrscheinlichkeitsberechnungen, sequentiellem Denken und Ereignismodellierung führen.