మీరు రోబోకు ఎలా నడవాలో నేర్పడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారని ఊహించండి. స్టాక్ ధరలను అంచనా వేయడం లేదా చిత్రాలను వర్గీకరించడం ఎలాగో కంప్యూటర్కు బోధించడం కాకుండా, మన రోబోట్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే పెద్ద డేటాసెట్ మా వద్ద లేదు.
ఇది మీకు సహజంగా వచ్చినప్పటికీ, నడక అనేది చాలా క్లిష్టమైన చర్య. ఒక అడుగు నడవడం సాధారణంగా డజన్ల కొద్దీ వివిధ కండరాలు కలిసి పని చేస్తుంది. ఒక ప్రదేశం నుండి మరొక ప్రదేశానికి నడవడానికి ఉపయోగించే ప్రయత్నం మరియు సాంకేతికతలు మీరు ఏదైనా తీసుకువెళుతున్నారా లేదా వంపు లేదా ఇతర రకాల అడ్డంకులు ఉన్నాయా అనే దానితో సహా వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
ఇలాంటి సందర్భాల్లో, మేము రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ లేదా RL అని పిలవబడే పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు. RLతో, మీరు మీ మోడల్ పరిష్కరించాలనుకుంటున్న నిర్దిష్ట లక్ష్యాన్ని నిర్వచించవచ్చు మరియు దానిని ఎలా సాధించాలో క్రమంగా మోడల్ను నేర్చుకోనివ్వండి.
ఈ ఆర్టికల్లో, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను మరియు వాస్తవ ప్రపంచంలోని విభిన్న సమస్యలకు RL ఫ్రేమ్వర్క్ను ఎలా అన్వయించవచ్చో మేము విశ్లేషిస్తాము.
ఉపబల అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
ఉపబల అభ్యాసం అనేది నిర్దిష్ట ఉపసమితిని సూచిస్తుంది యంత్ర అభ్యాసం ఇది కోరుకున్న ప్రవర్తనలకు ప్రతిఫలమివ్వడం మరియు అవాంఛనీయ ప్రవర్తనలను శిక్షించడం ద్వారా పరిష్కారాలను కనుగొనడంపై దృష్టి పెడుతుంది.
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం వలె కాకుండా, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ పద్ధతి సాధారణంగా ఇచ్చిన ఇన్పుట్కు సరైన అవుట్పుట్ను అందించే శిక్షణ డేటాసెట్ను కలిగి ఉండదు. శిక్షణ డేటా లేనప్పుడు, అల్గోరిథం తప్పనిసరిగా ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా పరిష్కారాన్ని కనుగొనాలి. అల్గోరిథం, దీనిని మనం సాధారణంగా ఒక అని సూచిస్తాము ఏజెంట్, తో పరస్పర చర్య చేయడం ద్వారా స్వయంగా పరిష్కారాన్ని కనుగొనాలి వాతావరణంలో.
నిర్దిష్ట ఫలితాలు ఏమిటో పరిశోధకులు నిర్ణయిస్తారు బహుమతి మరియు అల్గోరిథం ఏమి చేయగలదు. ప్రతి చర్య అల్గారిథమ్ టేక్కి కొన్ని రకాల ఫీడ్బ్యాక్ అందుతుంది, అది అల్గారిథమ్ ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో స్కోర్ చేస్తుంది. శిక్షణ ప్రక్రియలో, అల్గోరిథం చివరికి ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి సరైన పరిష్కారాన్ని కనుగొంటుంది.
ఒక సాధారణ ఉదాహరణ: 4×4 గ్రిడ్
ఉపబల అభ్యాసంతో మనం పరిష్కరించగల సమస్య యొక్క సాధారణ ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం.
మన పర్యావరణంగా 4×4 గ్రిడ్ ఉందని అనుకుందాం. మా ఏజెంట్ కొన్ని అడ్డంకులతో పాటు స్క్వేర్లలో ఒకదానిలో యాదృచ్ఛికంగా ఉంచబడ్డారు. గ్రిడ్ తప్పనిసరిగా నివారించాల్సిన మూడు "పిట్" అడ్డంకులను కలిగి ఉంటుంది మరియు ఏజెంట్ తప్పనిసరిగా కనుగొనవలసిన ఒక "వజ్రం" రివార్డ్ను కలిగి ఉంటుంది. మన పర్యావరణం యొక్క పూర్తి వివరణను పర్యావరణం అంటారు రాష్ట్ర.
మా RL మోడల్లో, మా ఏజెంట్ను అడ్డుకునే అడ్డంకులు లేనంత వరకు ఏదైనా ప్రక్కనే ఉన్న స్క్వేర్కి తరలించవచ్చు. ఇచ్చిన వాతావరణంలో అన్ని చెల్లుబాటు అయ్యే చర్యల సమితిని అంటారు చర్య స్థలం. మా ఏజెంట్ యొక్క లక్ష్యం రివార్డ్కు చిన్నదైన మార్గాన్ని కనుగొనడం.
అతి తక్కువ దశలు అవసరమయ్యే డైమండ్కి మార్గాన్ని కనుగొనడానికి మా ఏజెంట్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ పద్ధతిని ఉపయోగిస్తారు. ప్రతి సరైన అడుగు రోబోట్కు బహుమతిని ఇస్తుంది మరియు ప్రతి తప్పు అడుగు రోబోట్ యొక్క రివార్డ్ను తీసివేస్తుంది. ఏజెంట్ డైమండ్ను చేరుకున్న తర్వాత మోడల్ మొత్తం రివార్డ్ను గణిస్తుంది.
ఇప్పుడు మేము ఏజెంట్ మరియు పర్యావరణాన్ని నిర్వచించాము, ఏజెంట్ దాని ప్రస్తుత స్థితి మరియు పర్యావరణాన్ని బట్టి తదుపరి చర్యను నిర్ణయించడానికి ఉపయోగించాల్సిన నియమాలను కూడా నిర్వచించాలి.
విధానాలు మరియు రివార్డ్లు
ఉపబల అభ్యాస నమూనాలో, a విధానం వారి లక్ష్యాలను సాధించడానికి ఏజెంట్ ఉపయోగించే వ్యూహాన్ని సూచిస్తుంది. ఏజెంట్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితి మరియు దాని వాతావరణాన్ని బట్టి ఏజెంట్ తదుపరి ఏమి చేయాలో నిర్ణయించేది ఏజెంట్ విధానం.
ఏ పాలసీ సరైనదో చూడడానికి ఏజెంట్ తప్పనిసరిగా అన్ని విధానాలను మూల్యాంకనం చేయాలి.
మా సాధారణ ఉదాహరణలో, ఖాళీ స్థలంలో ల్యాండింగ్ చేయడం -1 విలువను అందిస్తుంది. ఏజెంట్ డైమండ్ రివార్డ్తో స్పేస్పైకి వచ్చినప్పుడు, వారు 10 విలువను అందుకుంటారు. ఈ విలువలను ఉపయోగించి, మేము ఒక ఉపయోగించి విభిన్న విధానాలను పోల్చవచ్చు యుటిలిటీ ఫంక్షన్ U.
ఇప్పుడు పైన చూసిన రెండు విధానాల ప్రయోజనాన్ని పోల్చి చూద్దాం:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
రివార్డ్ను కనుగొనడానికి పాలసీ A ఉత్తమ మార్గం అని ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి. అందువలన, ఏజెంట్ పాలసీ B కంటే పాత్ Aని ఉపయోగిస్తాడు.
అన్వేషణ vs. దోపిడీ
రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్లో ఎక్స్ప్లోరేషన్ వర్సెస్ ఎక్స్ప్లోటేషన్ ట్రేడ్-ఆఫ్ సమస్య అనేది నిర్ణయ ప్రక్రియ సమయంలో ఏజెంట్ ఎదుర్కోవాల్సిన సందిగ్ధత.
ఏజెంట్లు కొత్త మార్గాలు లేదా ఎంపికలను అన్వేషించడంపై దృష్టి పెట్టాలా లేదా వారికి ఇప్పటికే తెలిసిన ఎంపికలను దోపిడీ చేయడం కొనసాగించాలా?
ఏజెంట్ అన్వేషించడానికి ఎంచుకుంటే, ఏజెంట్కు మెరుగైన ఎంపికను కనుగొనే అవకాశం ఉంది, అయితే ఇది సమయం మరియు వనరులను వృధా చేసే ప్రమాదం కూడా ఉంది. మరోవైపు, ఏజెంట్ తనకు ఇప్పటికే తెలిసిన పరిష్కారాన్ని ఉపయోగించుకోవాలని ఎంచుకుంటే, అది మెరుగైన ఎంపికను కోల్పోవచ్చు.
ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్స్
ఇక్కడ కొన్ని మార్గాలు ఉన్నాయి AI పరిశోధకులు వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఉపబల అభ్యాస నమూనాలను వర్తింపజేసారు:
సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లలో రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్
స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లకు సురక్షితంగా మరియు సమర్ధవంతంగా డ్రైవింగ్ చేసే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ వర్తించబడింది. సాంకేతికత స్వయంప్రతిపత్తమైన కార్లను వారి తప్పుల నుండి నేర్చుకునేలా చేస్తుంది మరియు వారి పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి వారి ప్రవర్తనను నిరంతరం సర్దుబాటు చేస్తుంది.
ఉదాహరణకు, లండన్కు చెందిన AI కంపెనీ వేవ్ అటానమస్ డ్రైవింగ్ కోసం డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మోడల్ను విజయవంతంగా వర్తింపజేసింది. వారి ప్రయోగంలో, వారు ఇన్పుట్ అందించకుండా డ్రైవర్ ఆన్బోర్డ్ లేకుండా వాహనం నడిచే సమయాన్ని గరిష్టీకరించే రివార్డ్ ఫంక్షన్ను ఉపయోగించారు.
RL మోడల్లు కార్లు అడ్డంకులను నివారించడం లేదా ట్రాఫిక్లో విలీనం చేయడం వంటి పర్యావరణం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో కూడా సహాయపడతాయి. ఈ మోడల్లు తప్పనిసరిగా కారు చుట్టూ ఉన్న సంక్లిష్ట వాతావరణాన్ని మోడల్ అర్థం చేసుకోగలిగే రిప్రజెంటేటివ్ స్టేట్ స్పేస్గా మార్చడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనాలి.
రోబోటిక్స్లో రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్
క్లిష్టమైన పనులను నేర్చుకోగల రోబోట్లను అభివృద్ధి చేయడానికి పరిశోధకులు ఉపబల అభ్యాసాన్ని కూడా ఉపయోగిస్తున్నారు. ఈ RL మోడల్స్ ద్వారా, రోబోలు తమ వాతావరణాన్ని గమనించి, వాటి పరిశీలనల ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోగలుగుతాయి.
ఉదాహరణకు, బైపెడల్ రోబోట్లు ఎలా చేయాలో తెలుసుకోవడానికి రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ఉపయోగించడంపై పరిశోధన జరిగింది. నడిచి వాళ్ళ సొంతంగా.
రోబోటిక్స్ రంగంలో RL ఒక కీలకమైన పద్ధతిగా పరిశోధకులు భావిస్తున్నారు. రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ రోబోటిక్ ఏజెంట్లకు ఇంజనీర్ చేయడం కష్టంగా ఉండే అధునాతన చర్యలను తెలుసుకోవడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది.
గేమింగ్లో రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్
వీడియో గేమ్లను ఎలా ఆడాలో తెలుసుకోవడానికి RL మోడల్లు కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి. ఏజెంట్లు తమ తప్పుల నుండి నేర్చుకునేందుకు మరియు ఆటలో వారి పనితీరును నిరంతరం మెరుగుపరచుకోవడానికి ఏర్పాటు చేసుకోవచ్చు.
పరిశోధకులు ఇప్పటికే చెస్, గో మరియు పోకర్ వంటి ఆటలను ఆడగల ఏజెంట్లను అభివృద్ధి చేశారు. 2013లో, DeepMind మొదటి నుండి అటారీ గేమ్లను ఎలా ఆడాలో తెలుసుకోవడానికి మోడల్ను అనుమతించడానికి డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించారు.
అనేక బోర్డ్ గేమ్లు మరియు వీడియో గేమ్లు పరిమిత యాక్షన్ స్పేస్ను కలిగి ఉంటాయి మరియు చక్కగా నిర్వచించబడిన నిర్దిష్ట లక్ష్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఈ లక్షణాలు RL మోడల్ ప్రయోజనం కోసం పని చేస్తాయి. విజయాన్ని సాధించడానికి సరైన వ్యూహాలను తెలుసుకోవడానికి RL పద్ధతులు మిలియన్ల కొద్దీ అనుకరణ గేమ్లను త్వరగా పునరావృతం చేయగలవు.
ముగింపు
ఎలా నడవాలో నేర్చుకోవడం లేదా వీడియో గేమ్లను ఎలా ఆడాలో నేర్చుకోవడం అయినా, క్లిష్టమైన నిర్ణయాధికారం అవసరమయ్యే సమస్యలను పరిష్కరించడానికి RL మోడల్లు ఉపయోగకరమైన AI ఫ్రేమ్వర్క్లుగా నిరూపించబడ్డాయి.
సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లు ఇద్దరూ మోడల్ యొక్క స్వీయ-బోధన సామర్థ్యాన్ని సద్వినియోగం చేసుకునే కొత్త అప్లికేషన్లను కనుగొనడం కొనసాగిస్తారు.
రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ఏ ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్లకు సహాయపడుతుందని మీరు అనుకుంటున్నారు?
సమాధానం ఇవ్వూ