Ребенок в гостиной увидел камин. Подойдя к нему, он почувствовал приятное тепло и понял, что огонь – это что-то хорошее. Решив дотронуться до огня, малыш обжегся. В тот момент он осознал: огонь — это действительно хорошо, но только когда находишься от него на безопасном расстоянии.
По такому же принципу работает механизм машинного обучения с подкреплением — Reinforcement Learning. В основе этого подхода лежат действия и вознаграждения: можно получить подтверждение своих действий и закрепить положительный опыт. Понимание этого принципа помогает лучше осознавать, какие действия приводят к желаемым результатам, а какие — к нежелательным.
Идея заключается в том, чтобы программируя систему на поиск долгосрочного и максимального вознаграждения, научить ее достигать оптимального решения. Со временем система научится избегать негативных действий, сможет адаптироваться к различным ситуациям и станет более опытной.
Такой подход к обучению применяется в сфере робототехники для промышленной автоматизации (в конвейерной сборке), автономной навигации (автопилоте), системах рекомендаций на основе пользовательских данных.
Более того, обучение с подкреплением используется в разработке лекарственных препаратов через анализ тысяч искусственных молекул и прогноз их эффективности в лечении заболеваний. Это значительно ускоряет процесс разработки новых лекарств и позволяет экономить время и ресурсы.
В чем отличие метода обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) от глубокого обучения (Deep Learning)?
Глубокое обучение строится на алгоритмах, которые постоянно обучаются, увеличивая объем базы знаний. Чем больше информации поступает в систему, тем эффективнее обучение. Обучение с подкреплением подразумевает, что программное обеспечение умеет принимать решения для достижения лучших результатов. Это процесс похож на обучение методом проб и ошибок.
Рассмотрим различия между ними на примере настроек робота-пылесоса. При использовании глубокого обучения, нам нужно будет загрузить в настройки уже изученную базу данных, описывающую правила и ограничения. Робот будет совершать действия, анализируя собственный опыт.
Используя обучение с подкреплением, необходимо настроить правила с вознаграждениями и штрафами, тогда пылесос начнет исследовать новую среду и искать оптимальную траекторию для достижения максимального вознаграждения. Он также будет опираться на собственный опыт, но в то же время будет постоянно анализировать изменяющуюся обстановку и корректировать свою модель действий.
При обучении с подкреплением крайне важна стабильность окружающей среды. Если робота переместить в другую квартиру, ему придется полностью адаптироваться к новым условиям. Обучение робота-пылесоса может быть эффективным как при использовании глубокого обучения, так и при обучении с подкреплением, но при изменении среды потребуется дополнительная работа по адаптации и обновлению правил.
Метод обучения с подкреплением и глубокое обучение — два важных подхода в области машинного обучения. Оба метода имеют свои преимущества и применяются в разных областях в зависимости от конкретной задачи.