ನೀವು ರೋಬೋಟ್ಗೆ ಹೇಗೆ ನಡೆಯಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸೋಣ. ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಕಲಿಸುವಂತಲ್ಲದೆ, ನಮ್ಮ ರೋಬೋಟ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಾವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಇದು ನಿಮಗೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಬರಬಹುದಾದರೂ, ವಾಕಿಂಗ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ನಡೆಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹತ್ತಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ನಾಯುಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸ್ಥಳದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ನಡೆಯಲು ಬಳಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು ನೀವು ಏನನ್ನಾದರೂ ಹೊತ್ತೊಯ್ಯುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಇಳಿಜಾರು ಅಥವಾ ಇತರ ರೀತಿಯ ಅಡೆತಡೆಗಳಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ RL ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. RL ನೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಯನ್ನು ನೀವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸಬೇಕೆಂದು ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ RL ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪುರಸ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಶಿಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೂಲಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೇವೆ ಏಜೆಂಟ್, ಜೊತೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವತಃ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಪರಿಸರ.
ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ ಬಹುಮಾನ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಏನು ಮಾಡಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕ್ರಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ: 4×4 ಗ್ರಿಡ್
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ನಮ್ಮ ಪರಿಸರವಾಗಿ ನಾವು 4×4 ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಕೆಲವು ಅಡೆತಡೆಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಚೌಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರಿಡ್ ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾದ ಮೂರು "ಪಿಟ್" ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಹುಡುಕಬೇಕಾದ ಒಂದೇ "ವಜ್ರ" ಬಹುಮಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಪರಿಸರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಸರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ರಾಜ್ಯ.
ನಮ್ಮ RL ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಯಾವುದೇ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಕದ ಚೌಕಕ್ಕೆ ಚಲಿಸಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಮಾನ್ಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸೆಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳ. ಪ್ರತಿಫಲಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ನಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ವಜ್ರದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಕನಿಷ್ಠ ಹಂತಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸರಿಯಾದ ಹೆಜ್ಜೆಯು ರೋಬೋಟ್ಗೆ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ತಪ್ಪು ಹೆಜ್ಜೆಯು ರೋಬೋಟ್ನ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ವಜ್ರವನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ ಮಾದರಿಯು ಒಟ್ಟು ಬಹುಮಾನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈಗ ನಾವು ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಪರಿಸರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಸರವನ್ನು ನೀಡುವ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಬೇಕಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಹ ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು.
ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಹುಮಾನಗಳು
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಎ ನೀತಿ ತಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟರ ನೀತಿಯು ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಸರದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಾವ ನೀತಿಯು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಏಜೆಂಟ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.
ನಮ್ಮ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಖಾಲಿ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ -1 ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ವಜ್ರದ ಬಹುಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಇಳಿದಾಗ, ಅವರು 10 ರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ವಿಭಿನ್ನ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದು ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಕಾರ್ಯ U.
ಮೇಲೆ ನೋಡಿದ ಎರಡು ನೀತಿಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಈಗ ಹೋಲಿಸೋಣ:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನೀತಿ ಎ ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಪಾಥ್ ಎ ಅನ್ನು ಪಾಲಿಸಿ ಬಿ ಮೇಲೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಎಕ್ಸ್ಪ್ಲೋರೇಶನ್ ವರ್ಸಸ್ ಶೋಷಣೆ
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಶೋಷಣೆಯ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟು ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಎದುರಿಸಬೇಕಾದ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯಾಗಿದೆ.
ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಅವರು ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬೇಕೇ?
ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದರೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುವ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ AI ಸಂಶೋಧಕರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ:
ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳು ತಮ್ಮ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ತಮ್ಮ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಂಡನ್ ಮೂಲದ AI ಕಂಪನಿ ವೇವ್ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ. ತಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಇನ್ಪುಟ್ ಒದಗಿಸುವ ಡ್ರೈವರ್ ಆನ್ಬೋರ್ಡ್ ಇಲ್ಲದೆ ವಾಹನ ಚಲಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರತಿಫಲ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿದರು.
ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಟ್ರಾಫಿಕ್ನಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳ್ಳುವಂತಹ ಪರಿಸರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು RL ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರಿನ ಸುತ್ತಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ಜಾಗವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಲ್ಲ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ RL ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅವಲೋಕನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೈಪೆಡಲ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ನಡೆಯಿರಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮೇಲೆ.
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ RL ಅನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನವೆಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ರೊಬೊಟಿಕ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಗೇಮಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
ವೀಡಿಯೊ ಆಟಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯಲು RL ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ತಮ್ಮ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಆಟದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಸಂಶೋಧಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಚೆಸ್, ಗೋ ಮತ್ತು ಪೋಕರ್ನಂತಹ ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. 2013 ರಲ್ಲಿ, ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಅಟಾರಿ ಆಟಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಡಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲು ಆಳವಾದ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
ಅನೇಕ ಬೋರ್ಡ್ ಆಟಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳು ಸೀಮಿತ ಆಕ್ಷನ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು RL ಮಾದರಿಯ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ವಿಜಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು RL ವಿಧಾನಗಳು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಆಟಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ನಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆಂದು ಕಲಿಯುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳನ್ನು ಆಡುವುದು ಹೇಗೆಂದು ಕಲಿಯುತ್ತಿರಲಿ, ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರವಾದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು RL ಮಾದರಿಗಳು ಉಪಯುಕ್ತ AI ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದಂತೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಮಾದರಿಯ ಸ್ವಯಂ-ಬೋಧನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹೊಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಯಾವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ