ఉపబల అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?

ఉపబల అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?

ఉపబల అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
ఉపబల అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?

ఉపబల అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?

మీరు మానవుల నుండి ఎటువంటి సహాయం లేకుండా ఒక నిర్దిష్ట చర్యను చేయగల యంత్రాన్ని సృష్టించాలని g హించుకోండి. కానీ, యంత్రం ద్వారా ఇటువంటి వాస్తవ-ప్రపంచ పనులను పూర్తి చేయడం ఒక క్లిష్టమైన ప్రక్రియ. అందువల్ల, యంత్రం స్వయంగా నేర్చుకోవడానికి అనుమతించే ఒక సాంకేతికత మీకు అవసరం. ఈ సాంకేతికత ఉపబల అభ్యాసం. ఈ బ్లాగులో, మీరు ఉపబల అభ్యాసం గురించి పూర్తిగా నేర్చుకుంటారు.

ఉపబల అభ్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

మేము 21 వ శతాబ్దంలో జీవిస్తున్నాము, ఆటోమేషన్ యుగం. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆటోమేషన్ రంగంలో రాక్ బ్యాండ్. మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పద్ధతులను ఉపయోగించి మేము సృష్టించే స్వయంచాలక యంత్రాలు మానవ ప్రయత్నం మరియు సమయాన్ని తగ్గించడానికి పునరుక్తి పనులను నిర్వహిస్తాయి.

 

ఏదేమైనా, వాస్తవ-ప్రపంచ పనులు ఒక యంత్రానికి అమలు చేయడానికి చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి. ఒక యంత్రం కోసం ప్రతి చర్యను ప్రోగ్రామ్ చేయడం చాలా అనవసరమైన పని. యంత్రాన్ని నేర్చుకోవటానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పించే సాంకేతికత యొక్క అవసరం ఉంది. ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌ను ఉపబల అభ్యాసం అంటారు.

ఉపబల అభ్యాసం యొక్క విధానం

ఉపబల మరియు మెరుగుదల సూత్రంపై ఉపబల అభ్యాసం పనిచేస్తుంది.

ఉపబల అభ్యాసంలో, మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించము.

బదులుగా, యంత్రం స్వయంగా కొన్ని దశలను తీసుకుంటుంది, అభిప్రాయాన్ని విశ్లేషిస్తుంది, ఆపై ఉత్తమ ఫలితాన్ని పొందడానికి దాని తదుపరి దశను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.

కెరీర్ వృద్ధిలో ఉత్తమంగా, ఇంటెల్లిపాట్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ కోర్సును చూడండి మరియు ధృవీకరించండి.

ఉపబల అభ్యాస ప్రక్రియ

అనుభవాలను ఉపయోగించి ఒక యంత్రం కోసం సరైన తీర్పులను రూపొందించే హస్తకళను ఉపబల అభ్యాసం అంటారు. దీన్ని మరింత విభజించి, ఉపబల అభ్యాస పద్ధతి క్రింది దశలను కలిగి ఉంటుంది:

మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఉపబల అభ్యాసం అనేది ఇలాంటి పరిస్థితులలో మునుపటి దశల ఫలితాల ఆధారంగా సరైన దశను నిర్ణయించడానికి ఒక యంత్రం నేర్చుకునే ఒక సాంకేతికత.

  1. పరిస్థితులను పరిశీలిస్తోంది
  2. కొన్ని వ్యూహాలను వర్తింపజేయడం ద్వారా చర్యను నిర్ణయించడం
  3. చర్యను ప్రదర్శిస్తోంది
  4. బహుమతి లేదా శిక్ష పొందడం
  5. గత అనుభవాల సహాయంతో కొత్త ప్రాంతాలను కనుగొనడం మరియు విధానాన్ని మెరుగుపరచడం
  6. యంత్రాంగం సరిగ్గా నేర్చుకునే వరకు వ్యూహానికి అతుక్కొని చర్య తీసుకోండి

 

చిత్రాన్ని మరింత స్పష్టంగా చేయడానికి ఉపయోగ కేసు సహాయంతో ఉపబల అభ్యాసం వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతాన్ని ఇప్పుడు అర్థం చేసుకుందాం.

మీ ముందు చెస్ బోర్డ్ ఉంది. మీకు చెస్ ఆడే ఆలోచన లేదు. ఆట ప్రారంభమైంది మరియు మీరు ఒక కదలికను కలిగి ఉండాలి. ఇప్పుడు, మీరు యాదృచ్చికంగా ఒక బిషప్ (RL ఏజెంట్) ను తీసుకొని, క్రింద ఉన్న చిత్రంలో చూపిన విధంగా సూటిగా కదిలారు:

కానీ, ఇది తప్పు చర్య! మార్గం ఖాళీగా ఉన్నందున, ఒక బిషప్ తెలుపు లేదా నలుపు చతురస్రాల ద్వారా వెనుకకు లేదా ముందుకు వికర్ణంగా కదలగలడు. కాబట్టి, ఈ చర్య నుండి నేర్చుకునే ఫలితం ఏమిటంటే, తదుపరిసారి మీరు సరైన చర్య తీసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తారు. ఇదే విధంగా, మీరు అందుకున్న ఫీడ్‌బ్యాక్ నుండి కదలికల గురించి సమగ్రమైన జ్ఞానాన్ని పొందడం మరియు సరైన కదలికలను తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తారు.

ఇది ఉపబల అభ్యాసం తప్ప మరొకటి కాదు. ఈ ఉపబల అభ్యాస ఉదాహరణ సహాయంతో, దాని వెనుక ఉన్న సిద్ధాంతాన్ని మేము అర్థం చేసుకున్నాము. ఇప్పుడు, ఉపబల అభ్యాసాన్ని అమలు చేయడానికి ఉపయోగించే అల్గోరిథంను పరిశీలిస్తాము.

 

ఉపబల అభ్యాసాన్ని ఎలా అమలు చేయాలి?

 

ఇప్పటివరకు, మేము ఉపబల అభ్యాసం యొక్క సైద్ధాంతిక అంశాలను చర్చించాము. కానీ, తలెత్తే ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఒక నమూనాపై ఉపబల అభ్యాసాన్ని ఎలా అమలు చేయాలి? అలా చేయడానికి ఏదైనా పద్ధతి లేదా ఉపబల అభ్యాస అల్గోరిథం ఉందా?

 

అవును! Q- లెర్నింగ్ అనే అల్గోరిథం ఉంది, ఇది RL (ఉపబల అభ్యాసం) ఏజెంట్ వివిధ పరిస్థితులలో తీసుకోవలసిన చర్యలను నిర్ణయించడంలో సహాయపడుతుంది.

మీ కెరీర్‌లో ముందుకు సాగడానికి ఈ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కోర్సు నుండి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ గురించి మరింత తెలుసుకోండి!

 

Q- అభ్యాసం ఎలా పని చేస్తుంది?

 

Q- లెర్నింగ్ టెక్నిక్ ఉపబల అభ్యాస ఏజెంట్ కోసం ఒక తొట్టి షీట్ వలె పనిచేస్తుంది. ఇది వివిధ పరిస్థితులలో తీసుకోగల ఉత్తమ చర్యలను తెలుసుకోవడానికి పర్యావరణం యొక్క అభిప్రాయాన్ని ఉపయోగించడానికి RL ఏజెంట్‌ను అనుమతిస్తుంది.

 

Q- అభ్యాసం RL ఏజెంట్ యొక్క పనితీరును ట్రాక్ చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి Q- విలువలను ఉపయోగించుకుంటుంది. ప్రారంభంలో, Q- విలువలు ఏదైనా ఏకపక్ష విలువకు సెట్ చేయబడతాయి. RL ఏజెంట్ వేర్వేరు చర్యలను చేసినప్పుడు మరియు చర్యలకు అభిప్రాయాన్ని (బహుమతి లేదా శిక్ష) అందుకున్నప్పుడు, Q- విలువలు నవీకరించబడతాయి.

 

Q- విలువలను నవీకరించడానికి, మేము ఈ క్రింది బెల్మాన్ సమీకరణాన్ని ఉపయోగిస్తాము:

S: RL ఏజెంట్ యొక్క ప్రస్తుత పరిస్థితి (స్థితి)

 

జ: ప్రస్తుత చర్య

 

S ′: ఏజెంట్ ఆగిపోయే తదుపరి స్థితి

 

A ′: ప్రస్తుత Q- విలువను ఉపయోగించి ఎంచుకోవలసిన తదుపరి అనువైన దశ

 

R: చేసిన చర్యకు ప్రతిస్పందనగా పర్యావరణం నుండి పొందిన తక్షణ బహుమతి

 

α: అభ్యాస రేటు. దీని విలువ 0 కన్నా ఎక్కువ మరియు 1 కన్నా తక్కువ లేదా సమానం. ప్రతి పునరావృతంలో Q- విలువల్లో నవీకరణలు జరిగే స్థాయిని కొలవడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది

 

: డిస్కౌంట్ కారకం. దీని విలువ 0 మరియు 1 (0 ≤ γ ≤ 1) మధ్య ఉంటుంది. ఇది భవిష్యత్ రివార్డుల యొక్క ప్రాముఖ్యతను నిర్ణయిస్తుంది. Γ (దాదాపు 1) కోసం అధిక విలువ దీర్ఘకాలిక ఉత్పాదక బహుమతిని కలిగి ఉంటుంది మరియు for కోసం 0 యొక్క విలువ RL ఏజెంట్ తక్షణ బహుమతులపై మాత్రమే ప్రతిబింబిస్తుందని సూచిస్తుంది

 

పైన పేర్కొన్న బెల్మాన్ సమీకరణం రాష్ట్ర S వద్ద ఉండడం మరియు చర్య A ను అమలు చేయడం ద్వారా ఉత్పన్నమయ్యే Q- విలువ తదుపరి బహుమతి R (S, A) మరియు తదుపరి రాష్ట్రం S నుండి సంభావ్య Q- విలువ అని ప్రకటించింది.

 

అలాగే, Q (S ’, A) Q (S”, A) పై మరింత ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఈ క్రింది సమీకరణంలో చూపిన విధంగా:

మేము γ విలువను సర్దుబాటు చేసినప్పుడు, అది re హించిన ప్రతిఫలాల సహకారాన్ని తగ్గిస్తుంది లేదా పెంచుతుంది.

 

బెల్మాన్ సమీకరణం పునరావృతమవుతుంది కాబట్టి, మేము అన్ని Q- విలువలకు యాదృచ్ఛిక పరికల్పనలను చేయవచ్చు. బహిర్గతం పొందడం ద్వారా, మోడల్ సరైన వ్యూహానికి కేంద్రీకరిస్తుంది.

 

ఆచరణాత్మకంగా, ఇది క్రింది విధంగా అమలు చేయబడుతుంది:

 

ఇక్కడ, t పునరావృతాలను సూచిస్తుంది.

 

ఎంచుకున్న చర్య కోసం మేము ε- అత్యాశ విధానాన్ని కూడా చేయవచ్చు. Q- విలువను అంచనా వేయడం ద్వారా మేము దీన్ని చేస్తాము.

 

Q యొక్క విలువ పెద్దది మరియు సంభావ్యత 1-The అనే చర్య ఎంచుకోబడుతుంది. ఆ తరువాత, సంభావ్యత with తో చర్యలు యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడతాయి.

 

ప్రస్తుతం, మేము అన్ని సైద్ధాంతిక భావనలను పరిశీలించాము. ఇప్పుడు, ‘రీన్ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?’ అనే ఈ బ్లాగులో పైథాన్‌లో క్యూ-లెర్నింగ్‌ను అమలు చేస్తాం.

 

పైథాన్‌లో ఉపబల అభ్యాసం కోసం Q- అభ్యాసాన్ని అమలు చేయడం

 

Q- లెర్నింగ్ వంటి ఉపబల అభ్యాసం యొక్క అల్గోరిథంలను అమలు చేయడానికి, మేము పైథాన్‌లో అందుబాటులో ఉన్న OpenAI జిమ్ వాతావరణాన్ని ఉపయోగిస్తాము.

 

ఇప్పుడు, Q- అభ్యాసాన్ని అమలు చేయడానికి దశలను చూద్దాం:

పై గ్రాఫ్ నుండి సమయం పెరుగుతున్న కొద్దీ బహుమతి పెరుగుతుందని మనం can హించవచ్చు. ఎపిసోడ్కు రివార్డ్ యొక్క గరిష్ట విలువ RL ఏజెంట్ దాని మొత్తం బహుమతిని పెంచడం ద్వారా సరైన చర్య తీసుకోవడానికి నేర్చుకుంటుందని చూపిస్తుంది.

ఇదంతా ఉపబల అభ్యాసం మరియు దాని అమలు గురించి.

What's Your Reaction?

like
0
dislike
0
love
0
funny
0
angry
0
sad
0
wow
0