Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами. Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действия, награды и политики, а также Беллмановские уравнения и итерацию ценности.Основные алгоритмы RL, такие как метод Монте-Карло, Q-Learning, SARSA, методы градиента политики, REINFORCE и Actor-Critic, рассматриваются вместе с моделями на основе планирования и глубокого усиленного обучения (DQN, DDPG, A3C). Практическая часть книги включает использование OpenAI Gym и других сред, настройку и тестирование моделей, а также примеры кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и PyTorch.
Усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL) – это один из видов машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой путем проб и ошибок, получая за свои действия награды или наказания. В этом подходе агент, выполняя различные действия, накапливает опыт, который затем используется для улучшения его стратегии. Основная цель агента – разработать оптимальную стратегию (политику) действий, которая максимизирует суммарное вознаграждение в долгосрочной перспективе. Важным аспектом RL является то, что агент не просто наблюдает за данными, как в других методах машинного обучения, но активно взаимодействует с окружающей средой и получает обратную связь в виде наград.
В отличие от других типов машинного обучения, таких как супервизированное и неуправляемое обучение, RL предполагает наличие постоянного взаимодействия агента с динамической средой. В супервизированном обучении модели обучаются на размеченных данных, где каждому входу соответствует определенный выход, и цель заключается в минимизации ошибки предсказаний на тестовых данных. В неуправляемом обучении модели работают с неразмеченными данными, стараясь выявить скрытые структуры или закономерности. В RL же агент должен самостоятельно исследовать среду и принимать решения, основываясь на полученных наградах, что добавляет уровень сложности, связанный с необходимостью учета временной зависимости и стратегического планирования.
Одной из ключевых особенностей RL является механизм вознаграждений, который формирует обратную связь для агента. В отличие от супервизированного обучения, где обратная связь мгновенная и конкретная, в RL награды могут быть отложенными, и агент должен научиться принимать действия, основываясь на их долгосрочных последствиях. Это делает RL мощным инструментом для задач, где необходимо принимать последовательные решения в условиях неопределенности, таких как управление роботами, игра в сложные игры, управление ресурсами и оптимизация процессов.
Примером применения RL является обучение роботов для выполнения сложных задач, таких как навигация в неизвестной среде или манипуляция объектами. Роботы могут начинать с базовых действий и постепенно улучшать свои стратегии на основе полученных вознаграждений за успешное выполнение заданий. Другим примером является применение RL в играх, где агент учится играть на высоком уровне путем взаимодействия с игровым окружением и получения наград за успешные действия. Например, знаменитая система AlphaGo от DeepMind использовала RL для обучения игры в го, что позволило ей победить чемпиона мира в этой сложной игре.
Таким образом, усиленное обучение представляет собой метод машинного обучения, способный решать широкий спектр задач, требующих активного взаимодействия с окружающей средой и принятия последовательных решений. Его способность учитывать долгосрочные последствия действий и адаптироваться к изменениям в среде делает его незаменимым инструментом для разработки интеллектуальных систем, способных автономно обучаться и совершенствоваться.
Агент – это субъект, который принимает решения и выполняет действия в среде. Агент может быть роботом, программой или любой системой, которая взаимодействует с окружающей средой. Основная задача агента заключается в том, чтобы научиться выбирать такие действия, которые максимизируют суммарное вознаграждение в долгосрочной перспективе. В процессе обучения агент адаптирует свои действия на основе опыта и обратной связи, получаемой из среды.
Среда – это все, что окружает агента и с чем он взаимодействует. Она включает в себя все возможные состояния, события и правила, определяющие, как изменения происходят в результате действий агента. Среда может быть статической или динамической, детерминированной или стохастической. В контексте игр среда представляет собой игровое поле и правила игры; в робототехнике – физический мир и его законы. Среда предоставляет агенту информацию о текущем состоянии и награды за выполненные действия.
Состояния описывают текущее положение агента в среде. Состояние может содержать различную информацию в зависимости от конкретной задачи: позицию агента, положение объектов, исторические данные и другие релевантные параметры. Состояния представляют собой важную часть информации, которую агент использует для принятия решений. Например, в игре шахматы состояние включает текущее расположение всех фигур на доске.
