Nel campo della moderna intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento per rinforzo (RL) è uno degli argomenti di ricerca più interessanti. Gli sviluppatori di intelligenza artificiale e machine learning (ML) si stanno anche concentrando sulle pratiche RL per improvvisare app o strumenti intelligenti che sviluppano.
L’apprendimento automatico è il principio alla base di tutti i prodotti di intelligenza artificiale. Gli sviluppatori umani utilizzano varie metodologie ML per addestrare le loro app intelligenti, giochi, ecc. Il ML è un campo altamente diversificato e diversi team di sviluppo sono dotati di nuovi metodi per addestrare una macchina.
Uno di questi metodi redditizi di ML è l’apprendimento per rinforzo profondo. Qui punisci i comportamenti indesiderati della macchina e premi le azioni desiderate dalla macchina intelligente. Gli esperti ritengono che questo metodo di ML sia destinato a spingere l’IA a imparare dalle proprie esperienze.
Continua a leggere questa guida definitiva sui metodi di apprendimento per rinforzo per app e macchine intelligenti se stai considerando una carriera nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico.
Sommario:
Che cos’è l’apprendimento per rinforzo nell’apprendimento automatico?
RL è l’insegnamento dei modelli di apprendimento automatico ai programmi per computer. Quindi, l’applicazione può prendere una sequenza di decisioni basate sui modelli di apprendimento. Il software impara a raggiungere un obiettivo in un ambiente potenzialmente complesso e incerto. In questo tipo di modello di apprendimento automatico, un’IA deve affrontare uno scenario simile a un gioco.
L’app AI utilizza tentativi ed errori per inventare una soluzione creativa al problema in questione. Una volta che l’app AI ha appreso i modelli ML corretti, istruisce la macchina che controlla a svolgere alcune attività desiderate dal programmatore.
Sulla base della decisione corretta e del completamento dell’attività, l’IA riceve una ricompensa. Tuttavia, se l’IA fa scelte sbagliate, rischia delle penalità, come la perdita di punti premio. L’obiettivo finale dell’applicazione AI è accumulare il numero massimo di punti premio per vincere la partita.
Il programmatore dell’app AI stabilisce le regole del gioco o la politica dei premi. Il programmatore fornisce anche il problema che l’IA deve risolvere. A differenza di altri modelli ML, il programma AI non riceve alcun suggerimento dal programmatore del software.
L’IA deve capire come risolvere le sfide del gioco per guadagnare il massimo delle ricompense. L’app può utilizzare tentativi ed errori, prove casuali, abilità di supercomputer e sofisticate tattiche di processo di pensiero per raggiungere una soluzione.
Devi dotare il programma di intelligenza artificiale di una potente infrastruttura informatica e connettere il suo sistema di pensiero con vari gameplay paralleli e storici. Quindi, l’IA può dimostrare una creatività critica e di alto livello che gli esseri umani non possono immaginare.
Esempi popolari di apprendimento per rinforzo
# 1. Sconfiggere il miglior giocatore di Human Go
AlphaGo AI di DeepMind Technologies, una sussidiaria di Google, è uno dei principali esempi di machine learning basato su RL. L’IA gioca a un gioco da tavolo cinese chiamato Go. È un gioco di 3000 anni che si concentra su tattiche e strategie.
I programmatori hanno utilizzato il metodo di insegnamento RL per AlphaGo. Ha giocato migliaia di sessioni di gioco Go con gli umani e se stesso. Poi, nel 2016, ha sconfitto il miglior giocatore di Go del mondo Lee Se-dol in una partita uno contro uno.
#2. Robotica del mondo reale
Gli esseri umani utilizzano la robotica da molto tempo nelle linee di produzione in cui i compiti sono pre-pianificati e ripetitivi. Ma se hai bisogno di creare un robot generico per il mondo reale in cui le azioni non sono pianificate in anticipo, allora è una grande sfida.
Tuttavia, l’IA abilitata all’apprendimento per rinforzo potrebbe scoprire un percorso agevole, navigabile e breve tra due posizioni.
#3. Veicoli a guida autonoma
I ricercatori di veicoli autonomi utilizzano ampiamente il metodo RL per insegnare le loro IA per:
- Percorso dinamico
- Ottimizzazione della traiettoria
- Pianificazione del movimento come parcheggio e cambio di corsia
- Ottimizzazione di controller, (unità di controllo elettronica) ECU, (microcontrollori) MCU, ecc.
- Apprendimento basato su scenari sulle autostrade
#4. Sistemi di raffreddamento automatizzati
Le IA basate su RL possono aiutare a ridurre al minimo il consumo energetico dei sistemi di raffreddamento in enormi edifici per uffici, centri commerciali, centri commerciali e, soprattutto, data center. L’IA raccoglie dati da migliaia di sensori di calore.
Raccoglie anche dati sulle attività umane e dei macchinari. Da questi dati, l’IA può prevedere il futuro potenziale di generazione di calore e accende e spegne in modo appropriato i sistemi di raffreddamento per risparmiare energia.
Come impostare un modello di apprendimento per rinforzo
È possibile impostare un modello RL in base ai seguenti metodi:
# 1. Basato sulla politica
Questo approccio consente al programmatore di intelligenza artificiale di trovare la politica ideale per ottenere i massimi guadagni. In questo caso, il programmatore non utilizza la funzione valore. Una volta impostato il metodo basato su criteri, l’agente di apprendimento per rinforzo cerca di applicare il criterio in modo che le azioni eseguite in ogni passaggio consentano all’IA di massimizzare i punti premio.
Esistono principalmente due tipi di polizze:
# 1. Deterministico: la politica può produrre le stesse azioni in un dato stato.
#2. Stocastico: le azioni prodotte sono determinate dalla probabilità di accadimento.
#2. Basato sul valore
L’approccio basato sul valore, al contrario, aiuta il programmatore a trovare la funzione di valore ottimale, che è il valore massimo in una politica in un dato stato. Una volta applicato, l’agente RL si aspetta il rendimento a lungo termine in uno o più stati nell’ambito di detta politica.
#3. Basato su modello
Nell’approccio RL basato su modello, il programmatore AI crea un modello virtuale per l’ambiente. Quindi, l’agente RL si sposta nell’ambiente e impara da esso.
Tipi di apprendimento per rinforzo
# 1. Apprendimento per rinforzo positivo (PRL)
Apprendimento positivo significa aggiungere alcuni elementi per aumentare la probabilità che il comportamento atteso si ripeta. Questo metodo di apprendimento influenza positivamente il comportamento dell’agente RL. PRL migliora anche la forza di alcuni comportamenti della tua IA.
Il tipo di rinforzo dell’apprendimento PRL dovrebbe preparare l’IA ad adattarsi ai cambiamenti per lungo tempo. Ma iniettare troppo apprendimento positivo può portare a un sovraccarico di stati che può ridurre l’efficienza dell’IA.
#2. Apprendimento per rinforzo negativo (NRL)
Quando l’algoritmo RL aiuta l’IA a evitare o fermare un comportamento negativo, impara da esso e migliora le sue azioni future. È noto come apprendimento negativo. Fornisce all’IA solo un’intelligenza limitata solo per soddisfare determinati requisiti comportamentali.
Casi d’uso nella vita reale dell’apprendimento per rinforzo
# 1. Gli sviluppatori di soluzioni di e-commerce hanno creato strumenti personalizzati per suggerire prodotti o servizi. Puoi collegare l’API dello strumento al tuo sito di shopping online. Quindi, l’IA imparerà dai singoli utenti e suggerirà beni e servizi personalizzati.
#2. I videogiochi open world offrono possibilità illimitate. Tuttavia, c’è un programma di intelligenza artificiale dietro il programma di gioco che impara dall’input dei giocatori e modifica il codice del videogioco per adattarsi a una situazione sconosciuta.
#3. Le piattaforme di trading e investimento di azioni basate sull’intelligenza artificiale utilizzano il modello RL per imparare dal movimento delle azioni e degli indici globali. Di conseguenza, formulano un modello di probabilità per suggerire azioni per l’investimento o il trading.
#4. Le librerie di video online come YouTube, Metacafe, Dailymotion, ecc. utilizzano bot AI addestrati sul modello RL per suggerire video personalizzati ai propri utenti.
Apprendimento per rinforzo vs. Apprendimento supervisionato
L’apprendimento per rinforzo mira ad addestrare l’agente di intelligenza artificiale a prendere decisioni in sequenza. In poche parole, si può considerare che l’uscita dell’IA dipende dallo stato dell’ingresso presente. Allo stesso modo, l’input successivo all’algoritmo RL dipenderà dall’output degli input passati.
Una macchina robotica basata sull’intelligenza artificiale che gioca a scacchi contro un giocatore di scacchi umano è un esempio del modello di apprendimento automatico RL.
Al contrario, nell’apprendimento supervisionato, il programmatore addestra l’agente AI a prendere decisioni in base agli input forniti all’inizio o qualsiasi altro input iniziale. L’intelligenza artificiale per la guida autonoma che riconosce gli oggetti ambientali è un eccellente esempio di apprendimento supervisionato.
Apprendimento per rinforzo vs. Apprendimento senza supervisione
Finora, hai capito che il metodo RL spinge l’agente di intelligenza artificiale a imparare dalle politiche del modello di apprendimento automatico. Principalmente, l’IA eseguirà solo quei passaggi per i quali ottiene il massimo dei punti premio. RL aiuta un’IA a improvvisare se stessa attraverso tentativi ed errori.
D’altra parte, nell’apprendimento non supervisionato, il programmatore AI introduce il software AI con dati senza etichetta. Inoltre, l’istruttore di ML non dice nulla all’IA sulla struttura dei dati o su cosa cercare nei dati. L’algoritmo apprende varie decisioni catalogando le proprie osservazioni sugli insiemi di dati sconosciuti dati.
Corsi di apprendimento per rinforzo
Ora che hai appreso le basi, ecco alcuni corsi online per apprendere l’apprendimento per rinforzo avanzato. Ottieni anche un certificato che puoi mostrare su LinkedIn o altre piattaforme social:
Specializzazione in apprendimento per rinforzo: Coursera
Stai cercando di padroneggiare i concetti fondamentali dell’apprendimento per rinforzo con il contesto ML? Puoi provare questo Corso Coursera RL che è disponibile online e viene fornito con l’opzione di apprendimento e certificazione di autoapprendimento. Il corso sarà adatto a te se porti le seguenti competenze di base:
- Conoscenze di programmazione in Python
- Concetti statistici di base
- Puoi convertire pseudocodici e algoritmi in codici Python
- Esperienza di sviluppo software da due a tre anni
- Sono ammessi anche i laureandi del secondo anno in discipline informatiche
Il corso ha una valutazione di 4,8 stelle e oltre 36.000 studenti si sono già iscritti al corso in diversi corsi temporali. Inoltre, il corso viene fornito con un aiuto finanziario a condizione che il candidato soddisfi determinati criteri di idoneità di Coursera.
Infine, l’Alberta Machine Intelligence Institute dell’Università dell’Alberta offre questo corso (nessun credito assegnato). Stimati professori nel campo dell’informatica funzioneranno come istruttori del tuo corso. Al termine del corso guadagnerai un certificato Coursera.
Apprendimento per rinforzo dell’IA in Python: Udemy
Se sei nel mercato finanziario o nel marketing digitale e desideri sviluppare pacchetti software intelligenti per i suddetti campi, devi dare un’occhiata a questo Corso Udemy su RL. Oltre ai principi fondamentali di RL, il contenuto della formazione ti insegnerà anche su come sviluppare soluzioni RL per la pubblicità online e il trading di azioni.
Alcuni argomenti importanti che il corso tratta sono:
- Una panoramica di alto livello di RL
- Programmazione dinamica
- Monet Carlo
- Metodi di approssimazione
- Progetto di compravendita di azioni con RL
Finora oltre 42.000 studenti hanno frequentato il corso. La risorsa di apprendimento online ha attualmente una valutazione di 4,6 stelle, il che è piuttosto impressionante. Inoltre, il corso mira a soddisfare una comunità studentesca globale poiché i contenuti di apprendimento sono disponibili in francese, inglese, spagnolo, tedesco, italiano e portoghese.
Deep Reinforcement Learning in Python: Udemy
Se hai curiosità e conoscenze di base di deep learning e intelligenza artificiale, puoi provare questo avanzato Corso RL in Python da Udemy. Con una valutazione di 4,6 stelle da parte degli studenti, è un altro corso popolare per imparare RL nel contesto di AI/ML.
Il corso è composto da 12 sezioni e copre i seguenti argomenti vitali:
- OpenAI Gym e tecniche RL di base
- TD Lambda
- A3C
- Fondamenti di Teano
- Nozioni di base sul flusso tensoriale
- Codifica Python per i principianti
L’intero corso richiederà un investimento impegnato di 10 ore e 40 minuti. Oltre ai testi, include anche 79 sessioni di lezioni di esperti.
Esperto di Deep Reinforcement Learning: Udacity
Vuoi imparare l’apprendimento automatico avanzato dai leader mondiali in AI/ML come Nvidia Deep Learning Institute e Unity? Udacity ti consente di realizzare il tuo sogno. Controlla questo Apprendimento profondo per rinforzo corso per diventare un esperto di ML.
Tuttavia, è necessario provenire da un background di Python avanzato, statistica intermedia, teoria della probabilità, TensorFlow, PyTorch e Keras.
Ci vorranno un apprendimento diligente fino a 4 mesi per completare il corso. Durante il corso imparerai algoritmi RL vitali come Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Deep Q-Networks (DQN), ecc.
Parole finali
L’apprendimento per rinforzo è il prossimo passo nello sviluppo dell’IA. Le agenzie di sviluppo dell’IA e le società IT stanno investendo in questo settore per creare metodologie di formazione sull’IA affidabili e affidabili.
Sebbene RL sia avanzato molto, ci sono più ambiti di sviluppo. Ad esempio, agenti RL separati non condividono la conoscenza tra di loro. Pertanto, se stai addestrando un’app per guidare un’auto, il processo di apprendimento diventerà lento. Perché gli agenti RL come il rilevamento di oggetti, i riferimenti stradali e così via non condivideranno i dati.
Ci sono opportunità per investire la tua creatività e competenza ML in tali sfide. L’iscrizione ai corsi online ti aiuterà ad approfondire la tua conoscenza dei metodi RL avanzati e delle loro applicazioni nei progetti del mondo reale.
Un altro apprendimento correlato per te sono le differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning.