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.
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
Agentti on RL-järjestelmän päätöksentekijä. Se havainnoi ympäristöä, valitsee toimintoja ja opp ii palautteesta parantaakseen tulevaa suoritustaan.
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.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 2.7Mikä on RL?
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Tämän kurssin hyödyntämiseksi parhaalla mahdollisella tavalla sinulla tulisi olla vahva ymmärrys matematiikasta (erityisesti todennäköisyyslaskennasta). Myös koneoppimisen perusteiden ja NumPyn tuntemus on hyödyllistä.
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
Agentti on RL-järjestelmän päätöksentekijä. Se havainnoi ympäristöä, valitsee toimintoja ja opp ii palautteesta parantaakseen tulevaa suoritustaan.
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.
Kiitos palautteestasi!
