Einleitung: Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die mithilfe von Versuch und Irrtum lernt, wie man in einer bestimmten Umgebung Entscheidungen trifft, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren. Diese Methode eignet sich gut zur Lösung hochkomplexer Probleme, darunter Brettspiele, autonomes Fahren, Cloud-Computing-Ressourcenmanagement und andere Bereiche. In diesem Artikel wird untersucht, wie man Deep Learning in der Sprache R nutzen kann, um verstärktes Lernen anzuwenden, um diese komplexen Probleme zu lösen.
Erster Teil: Grundlagen des Reinforcement Learning
Bevor wir uns mit der Anwendung von R-Sprach-Deep-Learning zur Lösung komplexer Probleme befassen, wollen wir zunächst einige grundlegende Konzepte des Reinforcement Learning verstehen.
1.1 Kernkonzepte des verstärkenden Lernens
Die Kernkonzepte des Reinforcement Learning umfassen die folgenden Elemente:
-
Umgebung : Stellt den Hintergrund des Problems dar, bei dem es sich um eine virtuelle Welt, ein Schachbrett, ein Fahrzeug usw. handeln kann.
-
Zustand : Eine Beschreibung einer bestimmten Situation in der Umgebung zu einem bestimmten Zeitpunkt, die alle Informationen enthält, die die Entscheidungsfindung des Agenten beeinflussen.
-
Aktion : Eine Aktion, die ein Agent in jedem Status ausführen kann, die sich auf den nächsten Status auswirkt.
-
Belohnung : Nachdem der Agent eine Aktion ausgeführt hat, gibt die Umgebung Feedback, um die Qualität der Aktion zu bewerten.
-
Richtlinie : Die Richtlinie eines Agenten definiert die Regeln, welche Aktion in einem bestimmten Zustand ausgewählt werden soll.
-
Wertfunktion : Die Wertfunktion wird verwendet, um den erwarteten Ertrag verschiedener Aktionen in verschiedenen Zuständen zu messen.
-
Exploration vs. Ausbeutung