강화 학습 및 적용 시나리오 이해

개를 훈련하는 가장 좋은 방법은 보상 시스템을 사용하여 좋은 행동에 대해 보상하고 잘못된 행동에 대해 처벌하는 것입니다. 강화 학습이라고 하는 기계 학습에도 동일한 전략을 사용할 수 있습니다.

강화 학습은 문제에 대한 최선의 해결책을 찾기 위해 의사 결정을 통해 모델을 훈련시키는 기계 학습의 한 분야입니다.

모델 정확도를 높이기 위해 알고리즘이 정답에 가까워지도록 긍정적인 보상을 제공하는 반면, 목표에서 벗어나는 것을 처벌하기 위해 부정적인 보상을 제공할 수 있습니다.

목표를 명확히 한 다음 데이터를 모델링하기만 하면 모델은 데이터와 상호 작용하기 시작하고 수동 개입 없이 자체적으로 솔루션을 제안합니다.

강화 학습 예시

강아지 훈련을 예로 들어 강아지가 다양한 행동을 하도록 강아지 비스킷 등의 보상을 제공합니다.

개는 보상을 추구하기 위해 특정 전략을 따르기 때문에 명령에 복종하고 구걸과 같은 새로운 행동을 배우게 됩니다.

개들은 뛰어다니고, 놀고, 주변을 탐험하는 것을 좋아합니다. 강화 학습 알고리즘에서는 이러한 동작을 탐색이라고 합니다. 개들은 자신의 보상을 극대화하려는 경향이 있는데, 이를 착취라고 합니다. 그러나 탐사는 보상이 적을 수 있으므로 탐사와 활용 사이에는 상충 관계가 있습니다.

강화 학습의 중요한 용어

• 에이전트: 에이전트는 강화 학습을 통해 훈련된 모델입니다.
• 환경: 모델이 최적화해야 하는 훈련 상황을 환경이라고 합니다.
• 동작: 모델이 취할 수 있는 모든 가능한 단계
• 상태: 모델이 반환한 현재 위치/상태
• 보상: 모델이 올바른 방향으로 움직일 수 있도록 특정 행동을 평가하여 보상/포인트가 제공됩니다.
• 전략: 전략은 언제든지 에이전트의 행동 방식을 결정합니다. 이는 작업과 현재 상태 간의 매핑 역할을 합니다

위 내용은 강화 학습 및 적용 시나리오 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!