Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) moderne, l'apprentissage par renforcement (RL) est l'un des sujets de recherche les plus intéressants. Les développeurs d'IA et d'apprentissage automatique (ML) se concentrent également sur les pratiques de RL pour improviser des applications ou des outils intelligents qu'ils développent.
Apprentissage automatique est le principe derrière tous les produits AI. Les développeurs humains utilisent diverses méthodologies ML pour former leurs applications intelligentes, leurs jeux, etc. ML est un domaine très diversifié, et différentes équipes de développement proposent de nouvelles méthodes de formation d'une machine.
L'apprentissage par renforcement en profondeur est l'une de ces méthodes lucratives de ML. Ici, vous punissez les comportements indésirables de la machine et récompensez les actions souhaitées de la machine intelligente. Les experts considèrent que cette méthode de ML est destinée à pousser l'IA à apprendre de ses propres expériences.
Continuez à lire ce guide ultime sur les méthodes d'apprentissage par renforcement pour les applications et les machines intelligentes si vous envisagez une carrière dans intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
What Is Reinforcement Learning in Machine Learning?
RL est l'enseignement de modèles d'apprentissage automatique aux programmes informatiques. Ensuite, l'application peut prendre une séquence de décisions basées sur les modèles d'apprentissage. Le logiciel apprend à atteindre un objectif dans un environnement potentiellement complexe et incertain. Dans ce type de modèle d'apprentissage automatique, une IA est confrontée à un scénario de type jeu.
L'application AI utilise des essais et des erreurs pour inventer une solution créative au problème en question. Une fois que l'application AI apprend les modèles ML appropriés, elle demande à la machine qu'elle contrôle d'effectuer certaines tâches souhaitées par le programmeur.
Sur la base de la bonne décision et de l'achèvement de la tâche, l'IA obtient une récompense. Cependant, si l'IA fait de mauvais choix, elle encourt des pénalités, comme la perte de points de récompense. Le but ultime de l'application AI est d'accumuler le maximum de points de récompense pour gagner la partie.
Le programmeur de l'application AI définit les règles du jeu ou la politique de récompenses. Le programmeur fournit également le problème que l'IA doit résoudre. Contrairement aux autres modèles ML, le programme AI ne reçoit aucun indice du programmeur logiciel.
L'IA doit trouver comment résoudre les défis du jeu pour gagner un maximum de récompenses. L'application peut utiliser des essais et des erreurs, des essais aléatoires, des compétences en superordinateur et des tactiques de réflexion sophistiquées pour parvenir à une solution.
Vous devez équiper le programme d'IA d'une infrastructure informatique puissante et connecter son système de pensée à divers gameplays parallèles et historiques. Ensuite, l'IA peut faire preuve d'une créativité critique et de haut niveau que les humains ne peuvent pas imaginer.
Popular Examples of Reinforcement Learning
# 1. Vaincre le meilleur joueur de go humain
L'AlphaGo AI de DeepMind Technologies, une filiale de Google, est l'un des principaux exemples d'apprentissage automatique basé sur RL. L'IA joue à un jeu de société chinois appelé Go. C'est un jeu vieux de 3,000 XNUMX ans qui se concentre sur la tactique et les stratégies.
Les programmeurs ont utilisé la méthode d'enseignement RL pour AlphaGo. Il a joué des milliers de sessions de jeu de Go avec des humains et lui-même. Puis, en 2016, il a battu le meilleur joueur de go du monde, Lee Se-dol, dans un match en tête-à-tête.
# 2. Robotique du monde réel
Les humains utilisent la robotique depuis longtemps dans les chaînes de production où les tâches sont pré-planifiées et répétitives. Mais si vous avez besoin de créer un robot polyvalent pour le monde réel où les actions ne sont pas planifiées à l'avance, c'est un grand défi.
Mais, l'IA activée par l'apprentissage par renforcement pourrait découvrir un itinéraire fluide, navigable et court entre deux emplacements.
# 3. Véhicules autonomes
Les chercheurs sur les véhicules autonomes utilisent largement la méthode RL pour enseigner leurs IA pour :
- Cheminement dynamique
- Optimisation de trajectoire
- Planification des déplacements comme le stationnement et le changement de voie
- Optimisation des contrôleurs, (unité de contrôle électronique) ECUs, (microcontrôleurs) MCUs, etc.
- Apprentissage basé sur des scénarios sur les autoroutes
# 4. Systèmes de refroidissement automatisés
Les IA basées sur RL peuvent aider à minimiser la consommation d'énergie des systèmes de refroidissement dans les immeubles de bureaux géants, les centres d'affaires, les centres commerciaux et, surtout, les centres de données. L'IA collecte les données de milliers de capteurs de chaleur.
Il recueille également des données sur les activités humaines et mécaniques. À partir de ces données, l'IA peut prévoir le futur potentiel de génération de chaleur et allumer et éteindre de manière appropriée les systèmes de refroidissement pour économiser de l'énergie.
How to Set Up a Reinforcement Learning Model
Vous pouvez configurer un modèle RL basé sur les méthodes suivantes :
# 1. Basé sur des politiques
Cette approche permet au programmeur d'IA de trouver la politique idéale pour un maximum de récompenses. Ici, le programmeur n'utilise pas la fonction valeur. Une fois que vous avez défini la méthode basée sur une politique, l'agent d'apprentissage par renforcement essaie d'appliquer la politique afin que les actions qu'il effectue à chaque étape permettent à l'IA de maximiser les points de récompense.
Il existe principalement deux types de politiques :
#1. Déterministe : La politique peut produire les mêmes actions à n'importe quel état donné.
#2. Stochastique : Les actions produites sont déterminées par la probabilité d'occurrence.
# 2. Basé sur la valeur
L'approche basée sur la valeur, au contraire, aide le programmeur à trouver la fonction de valeur optimale, qui est la valeur maximale sous une politique à un état donné. Une fois appliqué, l'agent RL s'attend à un rendement à long terme dans un ou plusieurs États dans le cadre de ladite politique.
# 3. Basé sur un modèle
Dans l'approche RL basée sur un modèle, le programmeur IA crée un modèle virtuel pour l'environnement. Ensuite, l'agent RL se déplace dans l'environnement et en tire des leçons.
Types of Reinforcement Learning
# 1. Apprentissage par renforcement positif (PRL)
L'apprentissage positif consiste à ajouter certains éléments pour augmenter la probabilité que le comportement attendu se reproduise. Cette méthode d'apprentissage influence positivement le comportement de l'agent RL. PRL améliore également la force de certains comportements de votre IA.
Le type de renforcement d'apprentissage PRL devrait préparer l'IA à s'adapter aux changements pendant une longue période. Mais injecter trop d'apprentissage positif peut conduire à une surcharge d'états qui peut réduire l'efficacité de l'IA.
# 2. Apprentissage par renforcement négatif (NRL)
Lorsque l'algorithme RL aide l'IA à éviter ou à arrêter un comportement négatif, elle en tire des leçons et améliore ses actions futures. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage négatif. Il ne fournit à l'IA qu'une intelligence limitée juste pour répondre à certaines exigences comportementales.
Real-Life Use Cases of Reinforcement Learning
# 1. Les développeurs de solutions de commerce électronique ont construit des outils personnalisés de suggestion de produits ou de services. Vous pouvez connecter l'API de l'outil à votre site d'achat en ligne. Ensuite, l'IA apprendra des utilisateurs individuels et suggérera des biens et services personnalisés.
# 2. Les jeux vidéo en monde ouvert offrent des possibilités illimitées. Cependant, il existe un programme d'IA derrière le programme de jeu qui apprend des entrées des joueurs et modifie le code du jeu vidéo pour s'adapter à une situation inconnue.
# 3. Les plates-formes de négociation d'actions et d'investissement basées sur l'IA utilisent le modèle RL pour apprendre des mouvements des actions et des indices mondiaux. En conséquence, ils formulent un modèle de probabilité pour suggérer des actions à investir ou à négocier.
# 4. Les vidéothèques en ligne comme YouTube, Metacafe, Dailymotion, etc. utilisent des bots IA formés sur le modèle RL pour proposer des vidéos personnalisées à leurs utilisateurs.
Common Challenges With Reinforcement Learning
- Les algorithmes RL apprennent généralement des choses spécifiques à l'environnement. Par conséquent, ils ont du mal à généraliser, c'est-à-dire à appliquer ces apprentissages à de nouvelles situations.
- Lorsque les codes et les modèles ne sont pas disponibles, l'approche est difficile à reproduire ou à améliorer.
- Lorsqu'il s'agit d'applications réelles, il n'est pas facile de s'assurer que les algorithmes RL génèrent des décisions sûres et éthiques.
- Une RL efficace nécessite un grand volume de données et d'expérience, ce qui la rend longue et coûteuse.
- L'algorithme RL échoue souvent à équilibrer l'exploration de nouvelles actions et l'exploitation des connaissances existantes.
- Cette rareté du signal de récompense non nulle rend difficile un apprentissage efficace pour l'agent RL.
Reinforcement Learning Vs. Supervised Learning
L'apprentissage par renforcement vise à entraîner l'agent IA à prendre des décisions de manière séquentielle. En un mot, vous pouvez considérer que la sortie de l'IA dépend de l'état de l'entrée actuelle. De même, la prochaine entrée de l'algorithme RL dépendra de la sortie des entrées passées.
Une machine robotique basée sur l'IA jouant une partie d'échecs contre un joueur d'échecs humain est un exemple du modèle d'apprentissage automatique RL.
Au contraire, dans l'apprentissage supervisé, le programmeur entraîne l'agent IA à prendre des décisions en fonction des entrées données au début ou de toute autre entrée initiale. Les IA de conduite automobile autonome reconnaissant les objets environnementaux sont un excellent exemple d'apprentissage supervisé.
Reinforcement Learning Vs. Unsupervised Learning
Jusqu'à présent, vous avez compris que la méthode RL pousse l'agent IA à apprendre des politiques du modèle d'apprentissage automatique. Principalement, l'IA ne fera que les étapes pour lesquelles elle obtient le maximum de points de récompense. RL aide une IA à s'improviser par essais et erreurs.
D'autre part, dans l'apprentissage non supervisé, le programmeur d'IA introduit le logiciel d'IA avec des données non étiquetées. De plus, l'instructeur ML ne dit rien à l'IA sur la structure des données ou ce qu'il faut rechercher dans les données. L'algorithme apprend diverses décisions en cataloguant ses propres observations sur les ensembles de données inconnus donnés.
Reinforcement Learning Courses
Maintenant que vous avez appris les bases, voici quelques cours en ligne pour apprendre l'apprentissage par renforcement avancé. Vous obtenez également un certificat que vous pouvez présenter sur LinkedIn ou d'autres plateformes sociales :
Spécialisation en apprentissage par renforcement : Coursera
Vous cherchez à maîtriser les concepts de base de l'apprentissage par renforcement avec le contexte ML ? Vous pouvez essayer ceci Cours Coursera RL qui est disponible en ligne et comprend une option d'apprentissage et de certification à votre rythme. Le cours vous conviendra si vous apportez les compétences de base suivantes :
- Connaissances en programmation dans Python
- Concepts statistiques de base
- Vous pouvez convertir des pseudocodes et des algorithmes en codes Python
- Expérience en développement logiciel de deux à trois ans
- Les étudiants de deuxième année de premier cycle en informatique sont également éligibles
Le cours a une note de 4.8 étoiles et plus de 36 XNUMX étudiants se sont déjà inscrits au cours dans différents cours de temps. De plus, le cours est accompagné d'une aide financière à condition que le candidat réponde à certains critères d'éligibilité de Coursera.
Enfin, l'Alberta Machine Intelligence Institute de l'Université de l'Alberta offre ce cours (aucun crédit accordé). Des professeurs réputés dans le domaine de l'informatique fonctionneront comme instructeurs de cours. Vous gagnerez un Coursera certificat à la fin du cours.
Apprentissage par renforcement de l'IA en Python : Udemy
Si vous êtes dans le marché financier ou le marketing numérique et que vous souhaitez développer des progiciels intelligents pour lesdits domaines, vous devez consulter ceci Cours Udemy sur RL. Outre les principes de base du RL, le contenu de la formation vous expliquera également comment développer des solutions de RL pour les applications en ligne. publicité et les opérations sur actions.
Certains sujets notables couverts par le cours sont:
- Un aperçu de haut niveau de RL
- Programmation dynamique
- Monet Carlo
- Méthodes d'approximation
- Projet de bourse avec RL
Plus de 42 4.6 étudiants ont suivi le cours jusqu'à présent. La ressource d'apprentissage en ligne détient actuellement une note de XNUMX étoiles, ce qui est assez impressionnant. De plus, le cours vise à répondre aux besoins d'une communauté étudiante mondiale puisque le contenu d'apprentissage est disponible en français, anglais, espagnol, allemand, italien et portugais.
Apprentissage par renforcement approfondi en Python : Udemy
Si vous avez de la curiosité et des connaissances de base sur l'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle, vous pouvez essayer cet outil avancé. Cours RL en Python d'Udemy. Avec une note de 4.6 étoiles de la part des étudiants, c'est encore un autre cours populaire pour apprendre RL dans le contexte de l'IA/ML.
Le cours comporte 12 sections et couvre les sujets essentiels suivants :
- OpenAI Gym et techniques de base de RL
- TD Lambda
- A3C
- Les bases de Théano
- Principes de base de Tensorflow
- Codage Python pour les débutants
L'ensemble du cours nécessitera un investissement engagé de 10 heures et 40 minutes. Outre les textes, il est également accompagné de 79 séances de conférences d'experts.
Expert en Apprentissage par Renforcement Profond : Udacity
Vous voulez apprendre l'apprentissage automatique avancé des leaders mondiaux de l'IA/ML comme Nvidia Deep Learning Institute et Unity ? Udacity vous permet de réaliser votre rêve. Regarde ça Apprentissage par renforcement profond cours pour devenir un expert en ML.
Cependant, vous devez avoir une formation en Python avancé, statistiques intermédiaires, théorie des probabilités, TensorFlow, PyTorch, et Kéras.
Il faudra un apprentissage assidu pouvant aller jusqu'à 4 mois pour terminer le cours. Tout au long du cours, vous apprendrez des algorithmes RL essentiels tels que Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Deep Q-Networks (DQN), etc.
Mot de la fin
L'apprentissage par renforcement est la prochaine étape du développement de l'IA. Les agences de développement de l'IA et les entreprises informatiques investissent dans ce secteur pour créer des méthodologies de formation à l'IA fiables et fiables.
Bien que RL ait beaucoup avancé, il y a plus de possibilités de développement. Par exemple, des agents RL distincts ne partagent pas les connaissances entre eux. Par conséquent, si vous entraînez une application à conduire une voiture, le processus d'apprentissage deviendra lent. Parce que les agents RL comme la détection d'objets, les références de route, etc., ne partageront pas de données.
Il existe des opportunités d'investir votre créativité et votre expertise en ML dans de tels défis. L'inscription à des cours en ligne vous aidera à approfondir vos connaissances sur les méthodes RL avancées et leurs applications dans des projets réels.
Un autre apprentissage connexe pour vous est les différences entre IA, Machine Learning et Deep Learning.
