ਆਓ ਕਲਪਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਤੁਰਨਾ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੁਰਨਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਦਮ ਤੁਰਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਜਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀਆਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਥਾਂ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਥਾਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵੀ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਲੈ ਕੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕੀ ਕੋਈ ਝੁਕਾਅ ਹੈ ਜਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ RL ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। RL ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਟੀਚਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ RL ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਬਸੈੱਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇ ਕੇ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦੇ ਕੇ ਹੱਲ ਲੱਭਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਲਈ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਏਜੰਟਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੱਲ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ.
ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਣਗੇ ਇਨਾਮ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਹਰ ਕਾਰਵਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕੁਝ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਖਰਕਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਲੱਭੇਗਾ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ: 4×4 ਗਰਿੱਡ
ਆਉ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ ਜੋ ਅਸੀਂ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਜੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ 4×4 ਗਰਿੱਡ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕੁਝ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਗਰਿੱਡ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ "ਪਿਟ" ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਹੀਰਾ" ਇਨਾਮ ਜੋ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦਾ ਪੂਰਾ ਵੇਰਵਾ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਨਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਰਾਜ.
ਸਾਡੇ RL ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਸਾਡਾ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਾਲ ਲੱਗਦੇ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਵੈਧ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਾਰਵਾਈ ਸਪੇਸ. ਸਾਡੇ ਏਜੰਟ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇਨਾਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਰਸਤਾ ਲੱਭਣਾ ਹੈ।
ਸਾਡਾ ਏਜੰਟ ਹੀਰੇ ਦਾ ਰਸਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਹੀ ਕਦਮ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਹਰ ਗਲਤ ਕਦਮ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਹੀਰੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਕੁੱਲ ਇਨਾਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਕਰੇਗਾ।
ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਇਨਾਮ
ਇੱਕ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਏ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਗਈ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਦੀ ਨੀਤੀ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਵ ਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਨੀਤੀ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਖਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਉਤਰਨ ਨਾਲ -1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਆਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਹੀਰੇ ਦੇ ਇਨਾਮ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਥਾਂ 'ਤੇ ਉਤਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ 10 ਦਾ ਮੁੱਲ ਮਿਲੇਗਾ। ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਉਪਯੋਗਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨ U.
ਆਉ ਹੁਣ ਉੱਪਰ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਦੋ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੀਏ:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪਾਲਿਸੀ A ਇਨਾਮ ਲੱਭਣ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਮਾਰਗ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਏਜੰਟ ਪਾਲਿਸੀ ਬੀ 'ਤੇ ਪਾਥ A ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ।
ਖੋਜ ਬਨਾਮ ਸ਼ੋਸ਼ਣ
ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਬਨਾਮ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਵਪਾਰ-ਸੰਬੰਧੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਦੁਬਿਧਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਮਾਰਗਾਂ ਜਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ?
ਜੇਕਰ ਏਜੰਟ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਏਜੰਟ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਬਰਬਾਦ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜੇ ਏਜੰਟ ਉਸ ਹੱਲ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਹਨ:
ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੰਡਨ ਸਥਿਤ AI ਕੰਪਨੀ ਵੇਵ ਨੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਰਾਈਵਰ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਵਾਹਨ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
RL ਮਾਡਲ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਜਾਂ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਅਭੇਦ ਹੋਣਾ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਰਾਜ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਡਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
ਖੋਜਕਰਤਾ ਰੋਬੋਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ RL ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਰੋਬੋਟ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਾਈਪੈਡਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਤੁਰਨਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੇ.
ਖੋਜਕਰਤਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਰਐਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਧੀ ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਰੋਬੋਟਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੂਝਵਾਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗੇਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ
ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੇਡਣਾ ਹੈ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਲਈ RL ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਏਜੰਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਤਰੰਜ, ਗੋ ਅਤੇ ਪੋਕਰ ਵਰਗੀਆਂ ਖੇਡਾਂ ਖੇਡ ਸਕਦੇ ਹਨ। 2013 ਵਿੱਚ ਸ. ਡਾਈਨਮਾਈਂਡ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅਟਾਰੀ ਗੇਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੇਡਣਾ ਹੈ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਡੀਪ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬੋਰਡ ਗੇਮਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਠੋਸ ਟੀਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁਣ RL ਮਾਡਲ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ RL ਵਿਧੀਆਂ ਲੱਖਾਂ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਗੇਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤੁਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੇਡਣਾ ਹੈ, RL ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੋਵੇਂ ਨਵੇਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੇ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਿਆ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਸ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ