Vad är förstärkningsinlärning?

Inom den moderna artificiella intelligensens (AI) domän framstår förstärkningsinlärning (RL) som ett av de mest fängslande forskningsområdena. Utvecklare inom AI och maskininlärning (ML) riktar också sitt fokus mot RL-metoder för att skapa innovativa intelligenta applikationer och verktyg.

Maskininlärning utgör själva grunden för alla AI-relaterade produkter. Mänskliga utvecklare använder en mängd olika ML-tekniker för att träna intelligenta applikationer, spel och andra system. ML är ett mångsidigt fält, där forskargrupper ständigt utforskar nya metoder för att träna maskiner.

En särskilt lovande ML-metod är djup förstärkningsinlärning. Här bestraffas maskinens oönskade beteenden medan önskvärda handlingar belönas. Experter tror att denna ML-strategi är avgörande för att AI ska kunna lära sig av sina egna erfarenheter.

Om du är intresserad av en karriär inom artificiell intelligens och maskininlärning, fortsätt läsa den här omfattande guiden om förstärkningsinlärningstekniker för intelligenta applikationer och maskiner.

Vad är förstärkningsinlärning inom maskininlärning?

RL handlar om att instruera maskininlärningsmodeller för datorprogram. Efter träningen kan programmet fatta en rad beslut baserat på inlärningsmodellerna. Programvaran lär sig att nå ett specifikt mål i en potentiellt komplex och osäker miljö. I den här typen av maskininlärningsmodell ställs AI inför ett scenario som liknar ett spel.

AI-applikationen använder trial and error-metoden för att hitta en kreativ lösning på det givna problemet. När AI-applikationen har lärt sig de korrekta ML-modellerna, kan den instruera den maskin som den styr att utföra specifika uppgifter som programmeraren önskar.

AI belönas för korrekta beslut och slutförande av uppgifter. Men om AI gör felaktiga val, kommer det att möta konsekvenser, som till exempel att förlora belöningspoäng. Det övergripande målet för AI-applikationen är att maximera sina belöningspoäng för att ”vinna spelet”.

AI-applikationens programmerare fastställer spelreglerna eller belöningspolicyn. Programmeraren tillhandahåller också problemet som AI:n behöver lösa. Till skillnad från andra ML-modeller får AI-programmet inga ledtrådar eller handledning från programvaruprogrammeraren.

AI måste självständigt lista ut hur man löser spelutmaningarna för att maximera sina belöningar. Appen kan använda sig av trial and error, slumptester, avancerade datorkunskaper och sofistikerade tankeprocessstrategier för att uppnå en lösning.

För att AI-programmet ska nå sin fulla potential behöver det kraftfull datorinfrastruktur och förmågan att jämföra sitt eget tankesystem med olika parallella och historiska spel. Det är då AI kan visa kritisk kreativitet på en nivå som människan inte kan föreställa sig.

Populära exempel på förstärkningsinlärning

#1. Besegra den bästa mänskliga Go-spelaren

AlphaGo AI, utvecklad av DeepMind Technologies, ett dotterbolag till Google, är ett framstående exempel på RL-baserad maskininlärning. AI:n spelar ett kinesiskt brädspel vid namn Go. Det är ett 3000 år gammalt spel som kretsar kring taktik och strategi.

Programmerarna använde RL-metoden för att träna AlphaGo. Den spelade tusentals Go-spel mot både människor och sig själv. År 2016 besegrade den världens bästa Go-spelare, Lee Se-dol, i en match man mot man.

#2. Robotik i verkligheten

Robotar har länge använts inom produktionslinjer för förplanerade och repetitiva uppgifter. Att utveckla en mångsidig robot för komplexa uppgifter i den verkliga världen, där åtgärder inte är förutbestämda, är dock en stor utmaning.

Förstärkningsinlärningsaktiverad AI kan dock hitta smidiga och effektiva vägar mellan två platser.

#3. Självkörande fordon

Forskare inom autonoma fordon använder RL-metoden i stor utsträckning för att lära sina AI-system:

  • Dynamisk navigering
  • Optimerad körfältsplanering
  • Rörelseplanering för till exempel parkering och filbyte
  • Optimering av styrenheter (ECU) och mikrokontroller (MCU)
  • Scenariobaserat inlärning för motorvägskörning

#4. Automatiserade kylsystem

RL-baserade AI-system kan bidra till att minska energiförbrukningen för kylsystem i stora kontorsbyggnader, affärscentrum, köpcentrum och, särskilt, datacenter. AI samlar in data från tusentals värmesensorer.

Den samlar också information om mänsklig och maskinell aktivitet. Baserat på denna data kan AI förutse den framtida värmegenereringen och anpassa kylsystemens funktion för att optimera energianvändningen.

Hur man konfigurerar en förstärkningsinlärningsmodell

Du kan bygga en RL-modell med följande metoder:

#1. Policybaserad

Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för AI-programmerare att identifiera den idealiska strategin för maximala belöningar. Här använder programmeraren inte någon värdefunktion. När den policybaserade metoden är inställd kommer förstärkningsinlärningsagenten att försöka använda strategin, så att varje handling agenten gör maximerar AI:s belöningspoäng.

Det finns två huvudtyper av policyer:

#1. Deterministisk: Strategin genererar alltid samma handling i ett givet tillstånd.

#2. Stokastisk: De åtgärder som genereras bestäms av sannolikheten för att de ska inträffa.

#2. Värdebaserad

Den värdebaserade strategin hjälper programmeraren att hitta den optimala värdefunktionen, som representerar det maximala värdet under en strategi i ett givet tillstånd. När RL-agenten används, förutser den den långsiktiga avkastningen i ett eller flera tillstånd i enlighet med den nämnda strategin.

#3. Modellbaserad

Med den modellbaserade RL-metoden skapar AI-programmeraren en virtuell modell av miljön. Sedan utforskar RL-agenten den miljön och lär sig av den.

Typer av förstärkningsinlärning

#1. Positiv förstärkningsinlärning (PRL)

Positiv inlärning innebär att lägga till element som ökar sannolikheten för att ett visst beteende ska inträffa igen. Denna inlärningsmetod påverkar RL-agentens beteende på ett positivt sätt. PRL förstärker också specifika beteenden hos din AI.

PRL-typen av inlärningsförstärkning hjälper AI att anpassa sig till förändringar över tid. Men att införa för mycket positiv inlärning kan leda till en överbelastning av tillstånd, vilket kan minska AI:s effektivitet.

#2. Negativ förstärkningsinlärning (NRL)

När RL-algoritmen hjälper AI:n att undvika eller stoppa ett oönskat beteende, lär den sig av det och förbättrar sina framtida handlingar. Detta kallas negativ inlärning. Det ger AI en specifik intelligens som fokuserar på att uppfylla specifika beteendekrav.

Verkliga användningsfall för förstärkningsinlärning

#1. E-handelsutvecklare har skapat skräddarsydda verktyg för att rekommendera produkter eller tjänster. Du kan ansluta verktygets API till din onlinebutik. Sedan kommer AI:n att lära sig av varje enskild användare och rekommendera anpassade varor och tjänster.

#2. Spel med öppna världar erbjuder oändliga möjligheter. Bakom spelets program finns ett AI-system som lär sig av spelarnas handlingar och anpassar spelets kod för att möta nya situationer.

#3. AI-baserade aktiehandels- och investeringsplattformar använder RL-modeller för att analysera aktiekurser och globala index. De skapar sedan sannolikhetsmodeller för att rekommendera aktier för investering eller handel.

#4. Onlinevideoplattformar som YouTube, Metacafe och Dailymotion använder AI-bottar som är tränade med RL-modeller för att rekommendera personliga videor till sina användare.

Förstärkningsinlärning kontra övervakad inlärning

Förstärkningsinlärning strävar efter att träna AI-agenter att fatta beslut sekventiellt. Det innebär att AI:s utdata beror på nuvarande indata. Likaså kommer nästa indata till RL-algoritmen att baseras på utdata från tidigare indata.

En AI-baserad robot som spelar schack mot en mänsklig spelare är ett exempel på RL-maskininlärningsmodellen.

Övervakad inlärning handlar å andra sidan om att träna AI-agenten att fatta beslut baserat på den indata som ursprungligen gavs. Autonoma fordon som känner igen objekt i omgivningen är ett bra exempel på övervakad inlärning.

Förstärkningsinlärning kontra oövervakad inlärning

Som du har förstått, bygger RL-metoden på att AI-agenten lär sig av strategier och maskininlärningsmodeller. AI:n agerar främst på ett sätt som ger maximala belöningspoäng. RL hjälper AI att förbättra sig själv genom försök och misstag.

Vid oövervakad inlärning introducerar AI-programmeraren AI-programvaran med omärkta data. Dessutom ger ML-instruktören ingen information till AI om datans struktur eller vad den ska leta efter. Algoritmen lär sig olika beslut genom att kategorisera sina egna observationer av de okända data som presenteras.

Kurser i förstärkningsinlärning

Nu när du har lärt dig grunderna, kommer här några onlinekurser för att fördjupa dina kunskaper i förstärkningsinlärning. Du kan också få ett certifikat som du kan dela på LinkedIn eller andra sociala medieplattformar:

Förstärkningsinlärning Specialisering: Coursera

Vill du bemästra kärnkoncepten för förstärkningsinlärning inom ML? Då kan du prova den här Coursera RL-kursen som är tillgänglig online med flexibla inlärnings- och certifieringsmöjligheter. Den här kursen passar dig om du har följande grundläggande färdigheter:

  • Programmeringskunskaper i Python
  • Grundläggande statistiska kunskaper
  • Förmåga att konvertera pseudokod och algoritmer till Python-kod
  • Två till tre års erfarenhet av mjukvaruutveckling
  • Andraårsstudenter inom datavetenskap är också berättigade

Kursen har betyget 4,8 stjärnor och över 36 000 studenter har redan anmält sig under olika tidsperioder. Dessutom erbjuder kursen ekonomiskt stöd för de som uppfyller Courseras behörighetskriterier.

Denna kurs erbjuds av Alberta Machine Intelligence Institute vid University of Alberta (inga poäng ges). Respekterade professorer inom datavetenskap kommer att agera som dina kurslärare. Du får ett Coursera-certifikat efter slutförd kurs.

AI förstärkningsinlärning i Python: Udemy

Om du är intresserad av finansmarknaden eller digital marknadsföring och vill utveckla intelligenta programvarupaket för dessa områden, bör du utforska den här Udemy-kursen i RL. Utöver RL:s grundprinciper kommer kursen även att lära dig hur man skapar RL-lösningar för onlineannonsering och aktiehandel.

Här är några av kursens huvudsakliga ämnen:

  • En översikt över RL på hög nivå
  • Dynamisk programmering
  • Monte Carlo
  • Approximationsmetoder
  • Aktiehandelsprojekt med RL

Hittills har över 42 000 studenter deltagit i kursen. Denna onlineutbildning har för närvarande betyget 4,6 stjärnor, vilket är imponerande. Kursen syftar till att nå ut till en global studentgrupp och innehållet finns på franska, engelska, spanska, tyska, italienska och portugisiska.

Djup förstärkningsinlärning i Python: Udemy

Om du har en grundläggande kunskap om djupinlärning och artificiell intelligens kan du utforska den här avancerade RL-kursen i Python från Udemy. Med ett studentbetyg på 4,6 stjärnor är detta ännu en populär kurs för att lära sig RL inom AI/ML-området.

Kursen består av 12 avsnitt och behandlar följande nyckelområden:

  • OpenAI Gym och grundläggande RL-tekniker
  • TD Lambda
  • A3C
  • Grunderna i Theano
  • Grunderna i Tensorflow
  • Python-kodning för nybörjare

Kursen tar totalt 10 timmar och 40 minuter att slutföra. Förutom textmaterial innehåller den även 79 expertföreläsningar.

Deep Reinforcement Learning Expert: Udacity

Vill du lära dig avancerad maskininlärning från världsledande experter inom AI/ML som Nvidia Deep Learning Institute och Unity? Udacity gör det möjligt för dig. Kolla in den här Deep Reinforcement Learning-kursen för att bli en expert inom ML.

Du behöver dock ha en bakgrund inom avancerad Python, statistik, sannolikhetsteori, TensorFlow, PyTorch och Keras.

Det kommer att ta upp till 4 månaders studier att slutföra kursen. Under kursen kommer du att studera viktiga RL-algoritmer som Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) och Deep Q-Networks (DQN).

Avslutande ord

Förstärkningsinlärning utgör nästa steg inom AI-utveckling. AI-utvecklingsföretag och IT-företag investerar betydande resurser i denna sektor för att skapa tillförlitliga metoder för AI-träning.

Trots de framsteg som gjorts inom RL, finns det fortfarande områden för utveckling. Separata RL-agenter delar till exempel inte kunskap mellan varandra. Om du tränar en app att köra bil, kommer inlärningsprocessen att gå långsamt eftersom RL-agenter, som objektdetektering och vägreferenser, inte delar data.

Det finns goda möjligheter att använda din kreativitet och ML-expertis för att lösa sådana utmaningar. Att anmäla dig till onlinekurser hjälper dig att utveckla dina kunskaper om avancerade RL-metoder och deras praktiska tillämpningar.

Du kan också läsa om skillnaderna mellan AI, maskininlärning och djupinlärning.