В предыдущих постах мы рассмотрели генеративные модели и перенос стиля. Сегодня мы познакомимся с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), где мы будем обучать агента принимать решения в определенной среде, максимизируя награду.
1. Что такое обучение с подкреплением?
RL – это область машинного обучения, в которой агент учится принимать решения в среде, чтобы максимизировать кумулятивную награду. В отличие от обучения с учителем, где у нас есть размеченные данные, в RL агент получает обратную связь в виде награды или штрафа за свои действия.
2. Основные компоненты RL:
- Агент (Agent): Объект, который принимает решения в среде.
- Среда (Environment): Окружение, в котором действует агент.
- Состояние (State): Текущее состояние среды, которое наблюдает агент.
- Действие (Action): Действие, которое может выполнить агент в определенном состоянии.
- Награда (Reward): Обратная связь, которую агент получает после выполнения действия. Награда может быть положительной (поощрение) или отрицательной (штраф).
- Политика (Policy): Функция, которая определяет, какое действие должен выполнить агент в каждом состоянии.
3. Как это работает?
- Агент наблюдает за состоянием среды.
- На основе политики агент выбирает действие.
- Агент выполняет действие в среде.
- Среда переходит в новое состояние и выдает награду агенту.
- Агент использует награду для обновления своей политики.
Этот процесс повторяется снова и снова, и агент постепенно учится принимать решения, которые максимизируют кумулятивную награду.
4. Q-Learning:
Q-Learning – это популярный алгоритм RL, который использует Q-функцию для оценки качества каждого действия в каждом состоянии. Q-функция возвращает ожидаемую кумулятивную награду, которую получит агент, если он выполнит определенное действие в определенном состоянии и будет следовать оптимальной политике в дальнейшем.
5. Пример: Q-Learning в FrozenLake:
Мы будем использовать Q-Learning для обучения агента играть в игру FrozenLake, которая доступна в библиотеке Gym.
__________________________________________________________________________________________
import gym
import numpy as np
import random
# 1. Создание среды
env = gym.make('FrozenLake-v1', is_slippery=False)
# 2. Определение Q-таблицы
q_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))
# 3. Параметры обучения
alpha = 0.8 # Скорость обучения (Learning rate)
gamma = 0.95 # Коэффициент дисконтирования (Discount factor)
epsilon = 0.1 # Вероятность случайного действия (Epsilon)
num_episodes = 1000
# 4. Обучение агента
for i in range(num_episodes):
state = env.reset()[0] #исправлено
done = False while not done:
# Выбираем действие (epsilon-greedy policy)
if random.uniform(0, 1) < epsilon:
action = env.action_space.sample() # Случайное действие
else:
action = np.argmax(q_table[state]) # Лучшее действие согласно Q-таблице
# Выполняем действие и получаем информацию о следующем состоянии и награде
next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) #исправлено
# Обновляем Q-таблицу
q_table[state, action] = q_table[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state, action])
# Переходим в следующее состояние
state = next_state
# 5. Оценка агента
total_reward = 0
num_episodes_eval = 100
for i in range(num_episodes_eval):
state = env.reset()[0] #исправлено
done = False
while not done:
action = np.argmax(q_table[state])
next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) #исправлено
total_reward += reward
state = next_state
print("Средняя награда:", total_reward / num_episodes_eval)
___________________________________________________________________________________python
Разберем код:
- gym.make('FrozenLake-v1', is_slippery=False) – создает среду FrozenLake. is_slippery=False отключает скольжение, чтобы сделать обучение более простым.
- q_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n)) – создает Q-таблицу, которая содержит оценки для каждого действия в каждом состоянии.
- alpha – скорость обучения, определяющая, насколько быстро Q-таблица обновляется.
- gamma – коэффициент дисконтирования, определяющий, насколько важны будущие награды.
- epsilon – вероятность случайного действия, позволяющая агенту исследовать среду и находить новые решения.
- Цикл for i in range(num_episodes) обучает агента в течение num_episodes эпизодов.
- Внутри цикла агент выбирает действие (с вероятностью epsilon выбирается случайное действие, иначе выбирается лучшее действие согласно Q-таблице), выполняет его, получает награду и обновляет Q-таблицу.
- В цикле оценки for i in range(num_episodes_eval) происходит оценка обученного агента, где он всегда выбирает лучшее действие согласно Q-таблице.
6. Что дальше?
- Использование нейронных сетей для аппроксимации Q-функции (Deep Q-Networks, DQN): Использование нейронных сетей для аппроксимации Q-функции позволяет агенту работать в сложных средах с большим количеством состояний.
- Policy Gradient Methods: Прямое обучение политики, а не Q-функции.
- Actor-Critic Methods: Комбинирование методов на основе Q-функции и методов на основе политики.
- Использование других сред: Обучение агента в других средах, таких как Atari games или роботизированные среды.
Вопрос дня: Какие задачи, по вашему мнению, лучше всего решать с помощью обучения с подкреплением? Поделитесь в комментариях! 👇
#обучениесподкреплением #reinforcementlearning #qlearning #gym #искусственныйинтеллект #ai #ml #python #дляначинающих #технологии #дзен #канал