یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

دسته بندی: هوش مصنوعی

معرفی یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی رشته ای در هوش مصنوعی شاخه یادگیری ماشینی است.

با الهام از روانشناسی رفتارگرایانه، این رشته عامل ها و ماشین های نرم افزاری را برای تعقیب رفتارها، اقدامات مربوطه، و در نهایت به حداکثر رساندن عملکرد آنها را ارائه می دهد.

یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چیست؟

Reinforcement Learning به اختصار RL، بیش از 100 سال پیش توسط ادوارد تورندیک، روانشناس، معرفی شده بود. این تکنولوژی، به جای اینکه برنامه نویس به آنها بگوید چه کاری باید انجام دهد، اجازه می دهد که عامل کامپیوتر / نرم افزار به خودش با بهترین راه کار task را انجام دهد. تعامل بین دو عنصر محیط و عامل یادگیری قرار دارد. در راه، عامل با محیطی که به عنوان سیگنال تقویت شناخته می شود پاداش می گیرد. بر اساس پاداش، عامل از این دانش استفاده می کند و گزینه ها را برای اقدام بعدی می سازد. در حقیقت، رایانه ها مانند افرادی که نیاز به آموزش صریح ندارند یاد می گیرند. مجازات هایی که در طول راه برای عامل مصنوعی اتفاق می افتد، اما با روش های ثابت و محرمانه، عوامل متوجه می شوند و به بهترین روش را (بر اساس ورودی خام) بکار می گیرند. به طور مداوم، انتخاب ها هنگام جداسازی خوب و بد انجام می شود. نمایش توسط Q-network انجام می شود که مجموع پاداش را حدس می زند. تکنولوژی در حال حاضر با ترکیبی از یادگیری عمیق قوی تر است که با استفاده از یک شبکه عصبی شبیه سازی شده برای شناسایی الگوهای / روند داده ها و انجام وظایف یادگیری کامپیوتر انجام می شود.

مراحل "علت و معلول" برای عامل RL

  • عامل مصنوعی وضعیت ورودی را تشخیص می دهد (RL ابتدا مسئله را شناسایی و فرموله می کند).
  • گام بعدی توسط استراتژی معین تعیین می شود.
  • سپس اقدام انجام می شود و پاداش / مجازات و مطابق با آن تقویت می شود.
  • وضعیت اعلام شده ثبت می شود
  • در نهایت، بهترین عملکرد را می توان برای افزایش نتایج تنظیم کرد.

مزایای یادگیری تقویتی در کسب و کار

RL الگوریتم های یادگیری ماشینی است که عملکرد را به حداکثر می رساند. RL در موارد زیر به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرد:

ساخت و تولید

روبات ها از RL در هنگام برداشتن کالاها و قرار دادن آنها در موقعیت مناسب استفاده می کنند. پس از انجام درست، روش را با دقت ادامه می دهند.

مدیریت موجودی

استفاده از فضا امری ضروری برای تجارت الکترونیکی و خرده فروشان است - RL اجازه می دهد تا برای الگوریتم های که می تواند جهت انبارداری و بازیابی و بهبود عملیات انبار زمان را کاهش دهد.

مالی

RL در ارزیابی استراتژی های معاملاتی و بهینه سازی اهداف مالی کمک می کند.

مدیریت تحویل

RL مسائل را در Split Delivery Vehicle Routing حل می کند. Q-learning با ارائه یک وسیله نقلیه برای مشتریان متضاد مدیریت می کند.

قیمت گذاری داینامیک

RL استراتژی ها یا بهینه سازی قیمت گذاری های پویا را از طریق تقاضا، عرضه و تعامل با مشتریان ترویج می کند.

شخصی سازی تجارت الکترونیک

RL در تجزیه و تحلیل رفتار مصرف کننده و خرده فروشان محصولات و خدمات به عنوان منافع کمک می کند.

صنعت پزشکی

با الگوریتم های RL به حل مشکل DTR و پردازش داده های بالینی برای تصمیم گیری بر روی یک استراتژی درمان بر اساس ورودی های بیمار می پردازند.

آیا این نوشته را دوست داشتید؟