для предварительной обработки данных перед применением супервайзингового обучения, что улучшает качество модели и сокращает время обучения.
Эти методы обучения без учителя играют ключевую роль в современном анализе данных и машинном обучении, предоставляя инструменты для эффективного анализа и интерпретации больших наборов данных без необходимости в их предварительной разметке.
Обучение с подкреплением (reinforcement learning) – это тип машинного обучения, при котором агент обучается взаимодействовать с окружающей средой с целью максимизации некоторой награды. Агент принимает решения, выполняя действия, которые влияют на состояние среды, и получает за это награды или наказания. Основная задача агента – научиться выбирать такие действия, которые приводят к максимальной суммарной награде в долгосрочной перспективе.
Основные компоненты обучения с подкреплением:
1. Агент: Объект, который принимает решения и выполняет действия.
2. Среда: Всё, с чем взаимодействует агент. Среда реагирует на действия агента, изменяя своё состояние и предоставляя агенту награды.
3. Действия: Набор возможных действий, которые агент может выполнить в каждом состоянии.
4. Состояния: Все возможные состояния среды, которые могут изменяться в ответ на действия агента.
5. Награда: Оценка полезности действий агента, которая может быть положительной или отрицательной.
Q-обучение
Q-обучение (Q-learning) – это метод обучения с подкреплением, при котором агент обучается через пробы и ошибки. Основная цель Q-обучения заключается в нахождении оптимальной политики, которая максимизирует накопленное вознаграждение агента в долгосрочной перспективе. В основе метода лежит оценка ценности действий (Q-значений) в различных состояниях. Агент взаимодействует со средой, выполняя действия и получая вознаграждения за каждое из них. Путем итеративного обновления Q-значений на основе полученного опыта, агент постепенно улучшает свою стратегию. Основное уравнение обновления в Q-обучении известно как уравнение Беллмана, которое позволяет агенту корректировать Q-значения на основе текущего вознаграждения и максимально возможного будущего вознаграждения.
Пример реализации Q-обучения на Python с использованием библиотеки `numpy` для обучения агента в простой среде, такой как "Cliff Walking" из OpenAI Gym.
Задача в приведенном коде заключается в обучении агента, который должен найти оптимальный путь по "обрыву" (Cliff Walking) в окружении OpenAI Gym. В этой задаче агент должен научиться перемещаться по сетке от начальной позиции до цели, избегая падения с обрыва.
Описание задачи Cliff Walking
В задаче "Cliff Walking" агент перемещается по сетке размером 4x12. Начальная позиция агента находится в левом нижнем углу, а цель – в правом нижнем углу. Ячейки между начальной позицией и целью представляют собой обрыв. Если агент попадает в обрыв,
