Kursinnehåll
Introduktion till Förstärkningsinlärning
Introduktion till Förstärkningsinlärning
Vad är RL?
För att få ut det mesta av denna kurs bör du ha en gedigen förståelse för matematik (särskilt sannolikhetsteori). Det är även fördelaktigt att vara bekant med grunderna i maskininlärning och NumPy.
Reinforcement learning (RL) är ett maskininlärningsparadigm som huvudsakligen fokuserar på beslutsfattande och styrningsuppgifter, där en agent lär sig optimala strategier genom att interagera med en miljö och maximera kumulativa belöningar.
Förstärkningsinlärning är starkt inspirerad av beteendepsykologi, särskilt hur människor och djur lär sig genom erfarenheter. Precis som en hund lär sig att sitta när den får godis för korrekt beteende, lär sig en RL-agent genom att få belöningar för sina handlingar.
Agent och miljö
Agenten är beslutsfattaren i RL-systemet. Den observerar miljön, väljer handlingar och lär sig av återkoppling för att förbättra sin framtida prestation.
Miljön representerar allt som agenten interagerar med. Den reagerar på agentens handlingar och tillhandahåller återkoppling i form av nya tillstånd och belöningar.
Agenten är endast ansvarig för att fatta beslut — välja handlingar baserat på sina observationer och lära sig av de resulterande utfallen — medan miljön bestämmer interaktionsreglerna.
Tillämpningar av RL
Förstärkningsinlärning används i stor utsträckning inom olika områden där beslutsfattande under osäkerhet är avgörande. Några viktiga tillämpningar inkluderar:
- Robotik: RL hjälper robotar att lära sig komplexa uppgifter såsom att greppa föremål, förflyttning och industriell automation;
- Spel-AI: RL driver AI-agenter i spel som schack, Go och Dota 2, och uppnår övermänsklig prestanda;
- Finans: RL optimerar handelsstrategier, portföljhantering och riskbedömning;
- Hälso- och sjukvård: RL stödjer personliga behandlingsplaner, robotkirurgi och läkemedelsupptäckt;
- Autonoma system: RL möjliggör självkörande bilar, drönare och adaptiva trafikstyrningssystem;
- Rekommendationssystem: RL bidrar till förbättrade personliga innehållsrekommendationer på streamingplattformar och inom e-handel.
Tack för dina kommentarer!
