победить чемпиона мира по игре Го, используя комбинацию глубокого обучения и методов RL. Этот успех продемонстрировал потенциал RL в решении задач, требующих стратегического мышления и планирования на несколько шагов вперед.
Платформы, такие как OpenAI Gym, сделали усиленное обучение доступным для широкого круга исследователей и разработчиков, способствуя дальнейшему росту интереса к этой области. OpenAI Gym предоставляет стандартные интерфейсы и наборы задач, что позволяет исследователям быстро тестировать и сравнивать различные алгоритмы RL. Это ускорило процесс исследований и разработки, способствуя появлению новых методов и улучшению существующих. В результате, RL стал неотъемлемой частью современных исследований в области искусственного интеллекта, находя применение в таких областях, как автономные транспортные средства, управление ресурсами, здравоохранение и многие другие.
Усиленное обучение отличается от других типов машинного обучения, таких как супервизированное (контролируемое) и неуправляемое (неконтролируемое) обучение, по нескольким ключевым аспектам:
1. Взаимодействие с окружающей средой
Одним из ключевых аспектов усиленного обучения (Reinforcement Learning, RL) является постоянное взаимодействие агента с динамической средой. В отличие от супервизированного и неуправляемого обучения, где модели обучаются на статических наборах данных, агент в RL активно исследует среду, принимая действия и получая обратную связь в виде наград или наказаний. Это взаимодействие позволяет агенту адаптировать свои стратегии на основе опыта, делая обучение более гибким и приспособленным к изменениям в среде.
Адаптация через обратную связь
В процессе обучения агент совершает действия, которые изменяют состояние среды, и получает за это награды. Награды служат основным источником информации о том, насколько успешно агент выполняет свои задачи. Если действие приводит к положительному результату, агент получает награду и запоминает, что это действие полезно. Если результат отрицательный, агент получает наказание и учится избегать таких действий в будущем. Этот механизм проб и ошибок позволяет агенту постепенно улучшать свою политику, делая её более оптимальной.
Исследование и использование
Важной задачей агента в процессе взаимодействия с окружающей средой является балансировка между исследованием (exploration) и использованием (exploitation). Исследование подразумевает пробование новых действий, чтобы собрать больше информации о возможностях среды. Использование, напротив, предполагает выполнение тех действий, которые уже известны как успешные, для максимизации награды. Эффективное обучение требует умения правильно балансировать эти два подхода: слишком много исследования может привести к потере времени на неэффективные действия, а чрезмерное использование
