Reinforcement Learning là gì, Thuật toán, Ứng dụng, Ví dụ của Reinforcement Learning

,

Reinforcement Learning là gì?

Reinforcement Learning là việc đào tạo các mô hình Machine Learning để đưa ra một chuỗi các quyết định. Trong Reinforcement Learning, trí tuệ nhân tạo (AI) đối mặt với một tình huống giống như trò chơi. Máy tính sử dụng thử và sai (trial and error) để đưa ra giải pháp cho vấn đề. Để khiến máy làm những gì lập trình viên muốn, các máy (agent) sẽ nhận được phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty) cho những hành động(action) mà nó thực hiện. Mục tiêu của nó là tối đa hóa tổng phần thưởng.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của tìm kiếm và nhiều thử nghiệm, Reinforcement Learning hiện là cách hiệu quả nhất để gợi ý sự sáng tạo của máy móc. Trái ngược với con người, trí thông minh nhân tạo có thể thu thập kinh nghiệm từ hàng nghìn gameplays song song nếu một thuật toán Reinforcement Learning được chạy trên cơ sở hạ tầng máy tính đủ mạnh.

Ví dụ minh họa: Một đứa trẻ vào mùa đông đến gần lửa thì thấy ấm, đứa trẻ sẽ có xu hướng đến gần lửa nhiều hơn (vì nhận được phần thưởng là ấm áp), nhưng chạm vào lửa nóng, đứa trẻ sẽ có xu hướng tránh chạm vào lửa (vì bị là bỏng tay).

Trong ví dụ trên, phần thưởng xuất hiện ngay (sự ấm áp), việc điều chỉnh hành động là tương đối dễ. Tuy nhiên, trong các tình huống phức tạp hơn khi mà phần thưởng ở xa trong tương lai, điều này trở nên phức tạp hơn. Làm sao để đạt được tổng phần thưởng cao nhất trong suốt cả quá trình? Reinforcement Learning (Reinforcement Learning) là các thuật toán để giải bài toán tối ưu này.

Dưới đây là định nghĩa của các thuật ngữ hay xuất hiện trong Reinforcement Learning:

  • Environment (môi trường): là không gian mà máy tương tác.
  • Agent (máy): máy quan sát môi trường và sinh ra hành động tương ứng.
  • Policy (chiến thuật): máy sẽ theo chiến thuật như thế nào để đạt được mục đích.
  • Reward (phần thưởng): phần thưởng tương ứng từ môi trường mà máy nhận được khi thực hiện một hành động.
  • State (trạng thái): trạng thái của môi trường mà máy nhận được.
  • Episode (tập): một chuỗi các trạng thái và hành động cho đến trạng thái kết thúc .

Ưu điểm của việc Reinforcement Learning

  • Nó có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và bậc cao hơn. Ngoài ra, các giải pháp thu được sẽ rất chính xác.
  • Lý do cho sự hoàn hảo của nó là nó rất giống với kỹ thuật học tập của con người.
  • Mô hình này sẽ trải qua một quá trình đào tạo nghiêm ngặt có thể mất thời gian. Điều này có thể giúp sửa chữa bất kỳ lỗi nào.
  • Do khả năng học hỏi của nó, nó có thể được sử dụng với các mạng thần kinh. Điều này có thể được gọi là Reinforcement Learning sâu.
  • Là mô hình học hỏi liên tục nên một sai lầm được thực hiện trước đó sẽ khó có thể xảy ra trong tương lai.
  • Có thể xây dựng nhiều mô hình giải quyết vấn đề khác nhau bằng cách sử dụng phương pháp Reinforcement Learning.
  • Khi nói đến việc tạo mô phỏng, phát hiện đối tượng trong ô tô tự động, rô bốt, v.v., Reinforcement Learning đóng một vai trò lớn trong các mô hình.
  • Phần tốt nhất là ngay cả khi không có dữ liệu đào tạo, nó sẽ học được thông qua kinh nghiệm mà nó có được từ việc xử lý dữ liệu đào tạo.
  • Đối với các vấn đề khác nhau, có vẻ phức tạp đối với chúng tôi, nó cung cấp các mô hình hoàn hảo để giải quyết chúng.

Nhược điểm của Reinforcement Learning

Việc sử dụng các mô hình Reinforcement Learning để giải quyết các vấn đề đơn giản hơn sẽ không đúng. Lý do là, các mô hình thường giải quyết các vấn đề phức tạp.

Chúng ta sẽ lãng phí sức mạnh xử lý và không gian không cần thiết bằng cách sử dụng nó cho các vấn đề đơn giản hơn.

Reinforcement Learning cần nhiều dữ liệu để cung cấp cho mô hình tính toán. Các mô hình này yêu cầu nhiều dữ liệu đào tạo để phát triển các kết quả chính xác. Điều này tiêu tốn thời gian và nhiều sức mạnh tính toán.

Khi nói đến việc xây dựng mô hình trên các ví dụ thực tế, chi phí bảo trì rất cao. Giống như để chế tạo các phương tiện không người lái, rô bốt, chúng tôi sẽ yêu cầu bảo trì rất nhiều cho cả phần cứng và phần mềm. Việc đào tạo quá nhiều có thể dẫn đến quá tải các trạng thái của mô hình. Điều này sẽ dẫn đến mô hình để nhận được kết quả. Điều này có thể xảy ra nếu quá nhiều dung lượng bộ nhớ hết trong quá trình xử lý dữ liệu huấn luyện.

Những ứng dụng tuyệt vời của Reinforcement Learning

Reinforcement Learning có rất nhiều ứng dụng hữu ích trong đời sống, trong đó chúng ta có thể kể đến như:

Reinforcement Learning trong Kinh doanh, Tiếp thị và Quảng cáo

Trong các lĩnh vực định hướng tiền bạc, công nghệ có thể đóng một vai trò quan trọng.

Giống như, ở đây các mô hình Reinforcement Learning của các công ty có thể phân tích sở thích của khách hàng và giúp quảng cáo sản phẩm tốt hơn.

Chúng tôi biết rằng kinh doanh đòi hỏi phải có chiến lược phù hợp. Các bước cần lập kế hoạch cẩn thận để một sản phẩm hoặc công ty thu được lợi nhuận.

Reinforcement Learning ở đây giúp đưa ra các chiến lược phù hợp bằng cách phân tích các khả năng khác nhau và do đó; nó cố gắng cải thiện tỷ suất lợi nhuận trong mỗi kết quả.

Nhiều công ty đa quốc gia khác nhau sử dụng các mô hình này.

Reinforcement Learning trong trò chơi

Một trong những cách sử dụng chính của Reinforcement Learning là trong chơi game. Chúng có nhiều thuật toán cao cấp khác nhau đã tồn tại trên thị trường.

Chơi game là một ngành công nghiệp đang bùng nổ và đang dần tiến bộ theo công nghệ. Các trò chơi hiện đang trở nên thực tế hơn và có nhiều chi tiết hơn theo thời gian.

Các nhà lập trình game có các môi trường như PSXLE hoặc PlayStation Reinforcement Learning Environment tập trung vào việc cung cấp môi trường chơi game tốt hơn bằng cách sửa đổi trình giả lập.

Ngoài ra, Reinforcement Learning có các thuật toán Deep Learning như AlphaGo, Alpha Zero là các thuật toán chơi game cho các trò chơi như cờ vua, shogi và cờ vây.

Với những nền tảng và thuật toán này, trò chơi hiện nay đã trở nên tiên tiến hơn và đang giúp tạo ra các trò chơi có vô số khả năng.

Những điều này cũng có thể hữu ích trong việc tạo các trò chơi ở chế độ câu chuyện của PlayStation.

Reinforcement Learning trong hệ thống gợi ý, đề xuất

Reinforcement Learning hiện là một điểm mạnh rất lớn trong việc trợ giúp các hệ thống đề xuất như tin tức, ứng dụng âm nhạc và các ứng dụng loạt phim như Netflix, v.v. Các ứng dụng này hoạt động theo sở thích của khách hàng.

Trong trường hợp của các ứng dụng loạt web như Netflix, nhiều chương trình mà chúng tôi xem sẽ trở thành một danh sách các tùy chọn cho thuật toán.

Những công ty như thế này có hệ thống giới thiệu phức tạp. Họ xem xét nhiều thứ như sở thích của người dùng, chương trình thịnh hành, thể loại liên quan, v.v.

Sau đó, theo các tùy chọn này, mô hình sẽ hiển thị cho bạn các chương trình xu hướng mới nhất.

Các mô hình này dựa trên đám mây rất nhiều, vì vậy với tư cách là người dùng, chúng ta sẽ sử dụng các mô hình này trong cuộc sống hàng ngày của mình thông qua các nền tảng thông tin và giải trí.

Reinforcement Learning trong khoa học

Công nghệ AI và ML ngày nay đã trở thành một phần quan trọng của nghiên cứu. Có nhiều lĩnh vực khác nhau trong khoa học mà việc Reinforcement Learning có thể có ích.

Được nhắc đến nhiều nhất là trong khoa học nguyên tử. Cả vật lý đằng sau nguyên tử và tính chất hóa học của chúng đều được nghiên cứu.

Reinforcement Learning giúp hiểu các phản ứng hóa học. Chúng tôi có thể cố gắng tạo ra các phản ứng sạch hơn để mang lại sản phẩm tốt hơn.

Có thể có nhiều tổ hợp phản ứng khác nhau đối với bất kỳ phân tử hoặc nguyên tử nào. Chúng tôi có thể hiểu các mô hình liên kết của chúng với học máy.

Trong hầu hết các trường hợp này, để có kết quả chất lượng tốt hơn, chúng tôi sẽ yêu cầu Reinforcement Learning sâu. Để làm được điều đó, chúng ta có thể sử dụng một số thuật toán học sâu như LSTM.

Trên đây là những thông tin sơ bộ về Reinforcement Learning, hi vọng bạn sẽ nhận được những thông tin hữu ích qua bài viết này.

Tăng tốc dự án Reinforcement Learning của bạn với “sprint” trong cách tiếp cận Agile

Cũng giống như cuộc hành trình ngàn dặm đều bắt đầu bằng những bước chân nhỏ bé đầu tiên, một dự án Reinforcement Learning thành công có thể bắt đầu với một sprint nhỏ. Phương pháp Agile chia dự án lớn thành các bước nhỏ gọi là cách “sprint” để có thể quản lý dự án một cách dễ dàng. Mỗi sprint thường kéo dài trong hai tuần. Nó khuyến khích thử nghiệm và sử dụng các dự án nhỏ và lặp lại nhanh chóng để tạo điều kiện giải quyết vấn đề với nhịp độ nhanh. Trong một quy trình nhanh, bạn kiểm tra tiến trình của mình thường xuyên và có thể thay đổi hướng nhanh chóng nếu một cách hành động đã chọn không mang lại kết quả. Làm việc nhanh chóng và nâng cao năng suất của toàn bộ dự án Reinforcement Learning.

Tìm hiểu về Agile/Scrum tại đây!