Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Mikä on RL? | RL:n Ydinteoria
Johdatus Vahvistusoppimiseen
course content

Kurssisisältö

Johdatus Vahvistusoppimiseen

Johdatus Vahvistusoppimiseen

1. RL:n Ydinteoria
2. Moniaseinen Bandiittiongelma
3. Dynaaminen Ohjelmointi
4. Monte Carlo -Menetelmät
5. Aikaisen Eron Oppiminen

book
Mikä on RL?

Tämän kurssin hyödyntämiseksi parhaalla mahdollisella tavalla sinulla tulisi olla vahva ymmärrys matematiikasta (erityisesti todennäköisyyslaskennasta). Myös koneoppimisen perusteiden ja NumPyn tuntemus on hyödyllistä.

Note
Määritelmä

Vahvistusoppiminen (RL) on koneoppimisen paradigma, joka keskittyy ensisijaisesti päätöksenteko- ja ohjaustehtäviin, joissa agentti oppii optimaalisia strategioita vuorovaikuttamalla ympäristön kanssa ja maksimoimalla kumulatiiviset palkkiot.

Vahvistusoppiminen (reinforcement learning) saa vahvasti vaikutteita behavioristisesta psykologiasta, erityisesti siitä, miten ihmiset ja eläimet oppivat kokemusten kautta. Samoin kuin koira oppii istumaan saadessaan makupaloja oikeasta käytöksestä, RL-agentti oppii saamalla palkkioita toiminnastaan.

Agentti ja ympäristö

Note
Määritelmä

Agentti on RL-järjestelmän päätöksentekijä. Se havainnoi ympäristöä, valitsee toimintoja ja opp ii palautteesta parantaakseen tulevaa suoritustaan.

Note
Määritelmä

Ympäristö edustaa kaikkea, minkä kanssa agentti on vuorovaikutuksessa. Se reagoi agentin toimiin ja antaa palautetta uusien tilojen ja palkkioiden muodossa.

Agentti on ainoastaan vastuussa päätöksenteosta — toimintojen valinnasta havaintojensa perusteella ja oppimisesta seurauksista — kun taas ympäristö määrittää vuorovaikutuksen säännöt.

RL:n sovellukset

Vahvistusoppimista käytetään laajasti eri aloilla, joissa päätöksenteko epävarmuuden vallitessa on keskeistä. Tärkeitä sovelluksia ovat muun muassa:

  • Robotiikka: Vahvistusoppiminen auttaa robotteja oppimaan monimutkaisia tehtäviä, kuten esineiden tarttumista, liikkumista ja teollisuusautomaatiota;
  • Peliäly: Vahvistusoppiminen mahdollistaa tekoälyagenttien huipputason suoritukset peleissä, kuten shakissa, Go:ssa ja Dota 2:ssa;
  • Rahoitus: Vahvistusoppiminen optimoi kaupankäyntistrategioita, salkunhallintaa ja riskien arviointia;
  • Terveysala: Vahvistusoppiminen tukee yksilöllisten hoitosuunnitelmien laatimista, robottikirurgiaa ja lääkekehitystä;
  • Autonomiset järjestelmät: Vahvistusoppiminen mahdollistaa itseohjautuvat autot, droonit ja mukautuvat liikenteenohjausjärjestelmät;
  • Suositusjärjestelmät: Vahvistusoppiminen parantaa henkilökohtaisten sisältösuositusten laatua suoratoistopalveluissa ja verkkokaupassa.
question mark

Mihin tehtävään soveltaisit vahvistusoppimista?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 1

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

course content

Kurssisisältö

Johdatus Vahvistusoppimiseen

Johdatus Vahvistusoppimiseen

1. RL:n Ydinteoria
2. Moniaseinen Bandiittiongelma
3. Dynaaminen Ohjelmointi
4. Monte Carlo -Menetelmät
5. Aikaisen Eron Oppiminen

book
Mikä on RL?

Tämän kurssin hyödyntämiseksi parhaalla mahdollisella tavalla sinulla tulisi olla vahva ymmärrys matematiikasta (erityisesti todennäköisyyslaskennasta). Myös koneoppimisen perusteiden ja NumPyn tuntemus on hyödyllistä.

Note
Määritelmä

Vahvistusoppiminen (RL) on koneoppimisen paradigma, joka keskittyy ensisijaisesti päätöksenteko- ja ohjaustehtäviin, joissa agentti oppii optimaalisia strategioita vuorovaikuttamalla ympäristön kanssa ja maksimoimalla kumulatiiviset palkkiot.

Vahvistusoppiminen (reinforcement learning) saa vahvasti vaikutteita behavioristisesta psykologiasta, erityisesti siitä, miten ihmiset ja eläimet oppivat kokemusten kautta. Samoin kuin koira oppii istumaan saadessaan makupaloja oikeasta käytöksestä, RL-agentti oppii saamalla palkkioita toiminnastaan.

Agentti ja ympäristö

Note
Määritelmä

Agentti on RL-järjestelmän päätöksentekijä. Se havainnoi ympäristöä, valitsee toimintoja ja opp ii palautteesta parantaakseen tulevaa suoritustaan.

Note
Määritelmä

Ympäristö edustaa kaikkea, minkä kanssa agentti on vuorovaikutuksessa. Se reagoi agentin toimiin ja antaa palautetta uusien tilojen ja palkkioiden muodossa.

Agentti on ainoastaan vastuussa päätöksenteosta — toimintojen valinnasta havaintojensa perusteella ja oppimisesta seurauksista — kun taas ympäristö määrittää vuorovaikutuksen säännöt.

RL:n sovellukset

Vahvistusoppimista käytetään laajasti eri aloilla, joissa päätöksenteko epävarmuuden vallitessa on keskeistä. Tärkeitä sovelluksia ovat muun muassa:

  • Robotiikka: Vahvistusoppiminen auttaa robotteja oppimaan monimutkaisia tehtäviä, kuten esineiden tarttumista, liikkumista ja teollisuusautomaatiota;
  • Peliäly: Vahvistusoppiminen mahdollistaa tekoälyagenttien huipputason suoritukset peleissä, kuten shakissa, Go:ssa ja Dota 2:ssa;
  • Rahoitus: Vahvistusoppiminen optimoi kaupankäyntistrategioita, salkunhallintaa ja riskien arviointia;
  • Terveysala: Vahvistusoppiminen tukee yksilöllisten hoitosuunnitelmien laatimista, robottikirurgiaa ja lääkekehitystä;
  • Autonomiset järjestelmät: Vahvistusoppiminen mahdollistaa itseohjautuvat autot, droonit ja mukautuvat liikenteenohjausjärjestelmät;
  • Suositusjärjestelmät: Vahvistusoppiminen parantaa henkilökohtaisten sisältösuositusten laatua suoratoistopalveluissa ja verkkokaupassa.
question mark

Mihin tehtävään soveltaisit vahvistusoppimista?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 1
some-alt