ચાલો કલ્પના કરીએ કે તમે રોબોટને કેવી રીતે ચાલવું તે શીખવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો. કોમ્પ્યુટરને શેરના ભાવની આગાહી કેવી રીતે કરવી અથવા છબીઓને વર્ગીકૃત કરવી તે શીખવવાથી વિપરીત, અમારી પાસે ખરેખર મોટો ડેટાસેટ નથી જેનો ઉપયોગ અમે અમારા રોબોટને તાલીમ આપવા માટે કરી શકીએ.
જ્યારે તે તમારા માટે કુદરતી રીતે આવી શકે છે, ચાલવું એ ખરેખર એક ખૂબ જ જટિલ ક્રિયા છે. એક પગલું ચાલવામાં સામાન્ય રીતે ડઝનેક વિવિધ સ્નાયુઓ એકસાથે કામ કરે છે. એક જગ્યાએથી બીજા સ્થાને ચાલવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા પ્રયત્નો અને તકનીકો પણ વિવિધ પરિબળો પર આધાર રાખે છે, જેમાં તમે કંઈક લઈ રહ્યા છો કે શું કોઈ ઝોક અથવા અવરોધોના અન્ય સ્વરૂપો છે કે કેમ તે સહિત.
આવા સંજોગોમાં, અમે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ અથવા RL તરીકે ઓળખાતી પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ. RL સાથે, તમે ચોક્કસ ધ્યેયને વ્યાખ્યાયિત કરી શકો છો જેને તમે તમારા મોડેલને ઉકેલવા માગો છો અને ધીમે ધીમે મોડેલને તે કેવી રીતે પૂર્ણ કરવું તે શીખવા દો.
આ લેખમાં, અમે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગની મૂળભૂત બાબતોનું અન્વેષણ કરીશું અને વાસ્તવિક દુનિયામાં વિવિધ સમસ્યાઓ માટે અમે RL ફ્રેમવર્કને કેવી રીતે લાગુ કરી શકીએ છીએ.
મજબૂતીકરણ શિક્ષણ શું છે?
મજબૂતીકરણ શિક્ષણ એ ચોક્કસ સબસેટનો સંદર્ભ આપે છે મશીન શિક્ષણ જે ઇચ્છિત વર્તણૂકોને પુરસ્કાર આપીને અને અનિચ્છનીય વર્તણૂકોને સજા કરીને ઉકેલો શોધવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
નિરીક્ષિત શિક્ષણથી વિપરીત, મજબૂતીકરણની શીખવાની પદ્ધતિમાં સામાન્ય રીતે તાલીમ ડેટાસેટ હોતી નથી જે આપેલ ઇનપુટ માટે યોગ્ય આઉટપુટ પ્રદાન કરે છે. તાલીમ ડેટાની ગેરહાજરીમાં, અલ્ગોરિધમને અજમાયશ અને ભૂલ દ્વારા ઉકેલ શોધવો આવશ્યક છે. અલ્ગોરિધમ, જેને આપણે સામાન્ય રીતે એક તરીકે ઓળખીએ છીએ એજન્ટ, સાથે વાર્તાલાપ કરીને જાતે જ ઉકેલ શોધવો જોઈએ પર્યાવરણ.
સંશોધકો નક્કી કરે છે કે કયા ચોક્કસ પરિણામો આવશે પુરસ્કાર અને અલ્ગોરિધમ શું કરવા સક્ષમ છે. દરેક ક્રિયા અલ્ગોરિધમ લે છે તે અમુક પ્રકારનો પ્રતિસાદ પ્રાપ્ત કરશે જે અલ્ગોરિધમ કેટલું સારું કરી રહ્યું છે તે સ્કોર કરે છે. તાલીમ પ્રક્રિયા દરમિયાન, અલ્ગોરિધમ આખરે ચોક્કસ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે શ્રેષ્ઠ ઉકેલ શોધશે.
એક સરળ ઉદાહરણ: 4×4 ગ્રીડ
ચાલો આપણે એક સમસ્યાના એક સરળ ઉદાહરણ પર એક નજર કરીએ જે આપણે મજબૂતીકરણ શિક્ષણ વડે હલ કરી શકીએ છીએ.
ધારો કે આપણી પાસે પર્યાવરણ તરીકે 4×4 ગ્રીડ છે. અમારા એજન્ટને અમુક અવરોધો સાથે અવ્યવસ્થિત રીતે એક ચોરસમાં મૂકવામાં આવે છે. ગ્રીડમાં ત્રણ "ખાડા" અવરોધો હોવા જોઈએ જે ટાળવા જોઈએ અને એક "હીરા" પુરસ્કાર જે એજન્ટને મળવો જોઈએ. આપણા પર્યાવરણનું સંપૂર્ણ વર્ણન પર્યાવરણ તરીકે ઓળખાય છે રાજ્ય.
અમારા RL મોડેલમાં, અમારા એજન્ટ કોઈપણ અડીને આવેલા ચોરસમાં જઈ શકે છે જ્યાં સુધી તેમને અવરોધિત કરવામાં કોઈ અવરોધો ન હોય. આપેલ વાતાવરણમાં તમામ માન્ય ક્રિયાઓનો સમૂહ તરીકે ઓળખાય છે ક્રિયા જગ્યા. અમારા એજન્ટનો ધ્યેય પુરસ્કાર માટે ટૂંકો રસ્તો શોધવાનો છે.
અમારો એજન્ટ હીરાનો માર્ગ શોધવા માટે મજબૂતીકરણ શીખવાની પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરશે જેમાં ઓછામાં ઓછા પગલાંની જરૂર છે. દરેક યોગ્ય પગલું રોબોટને પુરસ્કાર આપશે અને દરેક ખોટું પગલું રોબોટના પુરસ્કારને બાદ કરશે. જ્યારે એજન્ટ હીરા સુધી પહોંચે ત્યારે મોડલ કુલ પુરસ્કારની ગણતરી કરે છે.
હવે જ્યારે અમે એજન્ટ અને પર્યાવરણને વ્યાખ્યાયિત કર્યું છે, ત્યારે એજન્ટ તેની વર્તમાન સ્થિતિ અને પર્યાવરણને ધ્યાનમાં રાખીને આગળની ક્રિયા નક્કી કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાના નિયમોને પણ વ્યાખ્યાયિત કરવા જોઈએ.
નીતિઓ અને પુરસ્કારો
મજબૂતીકરણ શિક્ષણ મોડેલમાં, એ નીતિ એજન્ટ દ્વારા તેમના ધ્યેયો સિદ્ધ કરવા માટે વપરાતી વ્યૂહરચનાનો સંદર્ભ આપે છે. એજન્ટની નીતિ એ છે કે જે એજન્ટની વર્તમાન સ્થિતિ અને તેના વાતાવરણને ધ્યાનમાં રાખીને એજન્ટે આગળ શું કરવું જોઈએ તે નક્કી કરે છે.
કઈ નીતિ શ્રેષ્ઠ છે તે જોવા માટે એજન્ટે તમામ સંભવિત નીતિઓનું મૂલ્યાંકન કરવું આવશ્યક છે.
અમારા સરળ ઉદાહરણમાં, ખાલી જગ્યા પર ઉતરાણ -1 નું મૂલ્ય આપશે. જ્યારે એજન્ટ હીરા પુરસ્કાર સાથે જગ્યા પર ઉતરશે, ત્યારે તેમને 10 નું મૂલ્ય પ્રાપ્ત થશે. આ મૂલ્યોનો ઉપયોગ કરીને, અમે વિવિધ નીતિઓની તુલના કરી શકીએ છીએ ઉપયોગિતા કાર્ય U.
ચાલો હવે ઉપર જોયેલી બે નીતિઓની ઉપયોગિતાની તુલના કરીએ:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
પરિણામો દર્શાવે છે કે પોલિસી A એ પુરસ્કાર શોધવાનો શ્રેષ્ઠ માર્ગ છે. આમ, એજન્ટ પૉલિસી B પર પથ A નો ઉપયોગ કરશે.
અન્વેષણ વિ. શોષણ
રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગમાં એક્સપ્લોરેશન વિ. શોષણ ટ્રેડ-ઓફ સમસ્યા એ એક દ્વિધા છે જે એજન્ટને નિર્ણય પ્રક્રિયા દરમિયાન સામનો કરવો પડે છે.
શું એજન્ટોએ નવા રસ્તાઓ અથવા વિકલ્પોની શોધખોળ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ અથવા તેઓએ પહેલેથી જ જાણતા વિકલ્પોનું શોષણ કરવાનું ચાલુ રાખવું જોઈએ?
જો એજન્ટ અન્વેષણ કરવાનું પસંદ કરે છે, તો એજન્ટ માટે વધુ સારો વિકલ્પ શોધવાની શક્યતા છે, પરંતુ તે સમય અને સંસાધનોને બગાડવાનું જોખમ પણ લઈ શકે છે. બીજી બાજુ, જો એજન્ટ તેને પહેલેથી જ જાણતા હોય તેવા ઉકેલનો ઉપયોગ કરવાનું પસંદ કરે છે, તો તે વધુ સારા વિકલ્પને ચૂકી શકે છે.
પ્રાયોગિક એપ્લિકેશનો
અહીં કેટલીક રીતો છે એઆઈ સંશોધનકારો વાસ્તવિક-વિશ્વની સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે મજબૂતીકરણ શિક્ષણ મોડલ લાગુ કર્યા છે:
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારમાં મજબૂતીકરણ શિક્ષણ
સુરક્ષિત રીતે અને અસરકારક રીતે વાહન ચલાવવાની તેમની ક્ષમતાને સુધારવા માટે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર પર મજબૂતીકરણ શિક્ષણ લાગુ કરવામાં આવ્યું છે. ટેક્નોલોજી સ્વાયત્ત કારને તેમની ભૂલોમાંથી શીખવા અને તેમના પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે તેમના વર્તનને સતત સમાયોજિત કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, લંડન સ્થિત AI કંપની વેવે સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ માટે ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ મોડલ સફળતાપૂર્વક લાગુ કર્યું છે. તેમના પ્રયોગમાં, તેઓએ એક પુરસ્કાર કાર્યનો ઉપયોગ કર્યો જે ઇનપુટ પ્રદાન કર્યા વિના ડ્રાઇવર ઓનબોર્ડ વિના વાહન ચાલે તેટલા સમયને મહત્તમ કરે છે.
RL મૉડલ કારને પર્યાવરણના આધારે નિર્ણય લેવામાં પણ મદદ કરે છે, જેમ કે અવરોધો ટાળવા અથવા ટ્રાફિકમાં ભળી જવા. આ મોડેલોએ કારની આસપાસના જટિલ વાતાવરણને એક પ્રતિનિધિ રાજ્ય અવકાશમાં રૂપાંતરિત કરવાનો માર્ગ શોધવો જોઈએ જે મોડેલ સમજી શકે.
રોબોટિક્સમાં મજબૂતીકરણ શિક્ષણ
સંશોધકો જટિલ કાર્યો શીખી શકે તેવા રોબોટ્સ વિકસાવવા માટે મજબૂતીકરણ શિક્ષણનો પણ ઉપયોગ કરી રહ્યા છે. આ આરએલ મોડલ્સ દ્વારા, રોબોટ્સ તેમના પર્યાવરણનું અવલોકન કરવામાં અને તેમના અવલોકનોના આધારે નિર્ણયો લેવામાં સક્ષમ છે.
ઉદાહરણ તરીકે, દ્વિપક્ષીય રોબોટ્સને કેવી રીતે શીખવું તે શીખવાની મંજૂરી આપવા માટે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરવા પર સંશોધન કરવામાં આવ્યું છે. ચાલવું તેમના પોતાના પર.
સંશોધકો રોબોટિક્સના ક્ષેત્રમાં આરએલને મુખ્ય પદ્ધતિ માને છે. રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ રોબોટિક એજન્ટોને અત્યાધુનિક ક્રિયાઓ શીખવા માટે એક માળખું આપે છે જે એન્જિનિયર કરવા માટે અન્યથા મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
ગેમિંગમાં મજબૂતીકરણ શિક્ષણ
વિડિયો ગેમ્સ કેવી રીતે રમવી તે શીખવા માટે આરએલ મોડલ્સનો પણ ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. એજન્ટો તેમની ભૂલોમાંથી શીખવા અને રમતમાં તેમના પ્રદર્શનને સતત સુધારવા માટે સેટ કરી શકાય છે.
સંશોધકોએ પહેલેથી જ એવા એજન્ટો વિકસાવ્યા છે જે ચેસ, ગો અને પોકર જેવી રમતો રમી શકે છે. 2013 માં, Deepmind શરૂઆતથી એટારી ગેમ્સ કેવી રીતે રમવી તે શીખવા માટે મોડેલને મંજૂરી આપવા માટે ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગનો ઉપયોગ કર્યો.
ઘણી બોર્ડ ગેમ્સ અને વિડિયો ગેમ્સમાં મર્યાદિત એક્શન સ્પેસ અને સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત નક્કર ધ્યેય હોય છે. આ લક્ષણો RL મોડેલના ફાયદા માટે કામ કરે છે. RL પદ્ધતિઓ વિજય હાંસલ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ વ્યૂહરચના શીખવા માટે લાખો સિમ્યુલેટેડ રમતોને ઝડપથી પુનરાવર્તિત કરી શકે છે.
ઉપસંહાર
ચાલવાનું શીખવું હોય કે વિડિયો ગેમ્સ કેવી રીતે રમવું તે શીખવું હોય, RL મૉડલ જટિલ નિર્ણય લેવાની આવશ્યકતા ધરાવતી સમસ્યાઓના ઉકેલ માટે ઉપયોગી AI ફ્રેમવર્ક સાબિત થયા છે.
જેમ જેમ ટેક્નોલોજીનો વિકાસ થતો જાય છે તેમ તેમ સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓ મોડેલની સ્વ-શિક્ષણ ક્ષમતાનો લાભ લેતી નવી એપ્લિકેશનો શોધવાનું ચાલુ રાખશે.
તમને શું લાગે છે કે મજબૂતીકરણ શિક્ષણ મદદ કરી શકે છે?
એક જવાબ છોડો