Jakie są podstawowe algorytmy wykorzystywane w uczeniu ze wzmocnieniem?

W kontekście uczenia ze wzmocnieniem, wiedza na temat optymalnej funkcji wartości działania (Q*) jest niezbędna, aby podejmować optymalne decyzje. Znalezienie tej funkcji stanowi klucz do rozwiązywania problemów decyzyjnych, a najczęściej stosowane podejścia do jej wyznaczenia to iteracja wartości i iteracja polityki. Oba te algorytmy obliczają ciąg funkcji Qk, które z czasem konwergują do wartości optymalnej (Q*). Proces obliczania tych funkcji wiąże się z koniecznością obliczeń oczekiwań na całym przestrzeni stanów, co jest niepraktyczne w przypadku dużych problemów Markowa, dlatego w metodach uczenia ze wzmocnieniem zamiast tego stosuje się przybliżenia, polegające na uśrednianiu próbek i stosowaniu technik przybliżania funkcji.

Po pierwsze, należy zdefiniować agenta — jest to podmiot uczący się i podejmujący decyzje na podstawie dostępnych informacji. Działanie agenta opiera się na dostępnych akcjach, które są podejmowane w zależności od aktualnego stanu i zestawu nagród. Nagroda z kolei jest formą informacji zwrotnej od środowiska, która informuje agenta, czy jego działanie było właściwe. Stany to natomiast zestaw wszystkich możliwych konfiguracji środowiska, z których każda może być osiągnięta w danym czasie. Polityka agenta jest zaś funkcją decyzyjną, która określa, jakie działania powinny być podjęte w danym stanie. Wszystkie te elementy, w połączeniu z procesem podejmowania decyzji w ramach Markowskiego procesu decyzyjnego (MDP), prowadzą do wyznaczenia optymalnej polityki.

Metody Monte Carlo są wykorzystywane przede wszystkim w iteracji polityki, a konkretnie w jej kroku oceny. W tej metodzie dla stałej polityki π celem jest obliczenie wartości funkcji Qπ(s, a) dla każdej pary stan-akcja. Wymaga to obliczenia średniej wartości z wielu próbek nagród uzyskanych z danego stanu i akcji, co w praktyce umożliwia zbudowanie dokładnej funkcji wartości akcji Qπ. Następnie, w kroku poprawy polityki, oblicza się nową politykę, która maksymalizuje wartość funkcji Q dla danego stanu, przy czym obliczenia te mogą być realizowane leniwie, tj. dopiero w momencie, gdy stają się one potrzebne. Wyzwania związane z tą metodą to m.in. długi czas potrzebny na ocenę suboptymalnych polityk, nieefektywne wykorzystanie próbek oraz powolna zbieżność w przypadku dużych wariancji w zwrotach.

Z kolei metoda różnicy czasowej (TD) jest wykorzystywana w zadaniach przewidywania przyszłych nagród. TD umożliwia przewidywanie wartości zmiennej zależnej od przyszłych stanów, bez konieczności obliczania całkowitej przyszłej nagrody. Metoda ta opiera się na tzw. "tricku matematycznym", który pozwala na zastąpienie skomplikowanego obliczania nagród prostszym procesem uczenia się na podstawie różnicy pomiędzy przewidywaną a rzeczywistą wartością w kolejnych krokach czasowych. Uczenie na podstawie różnicy czasowej jest niezwykle skuteczne w kontekście przewidywania nagród w wielu problemach decyzyjnych.

Kolejną popularną metodą jest przybliżenie funkcji, które wykorzystuje liniową funkcję do odwzorowania każdej pary stan-akcja na wektor o skończonej liczbie wymiarów. Wartości akcji dla tych par obliczane są poprzez liniowe połączenie składników tego wektora z odpowiednimi wagami. Proces ten pozwala na efektywne poszukiwanie optymalnych rozwiązań, wykorzystując przy tym mniej pamięci, ale z zachowaniem odpowiedniej precyzji w estymacji funkcji wartości.

Warto zaznaczyć, że wybór algorytmu jest bezpośrednio związany z rodzajem agenta, który ma być wykorzystywany w danym problemie. W kontekście algorytmu, termin "agent" często odnosi się również do wybranego podejścia w uczeniu ze wzmocnieniem. Istnieje także wyraźny podział na algorytmy modelowe i bezmodelowe, które różnią się od siebie w sposobie reprezentowania i wykorzystywania danych o środowisku w procesie uczenia się.

Wszystkie te metody łączą się w procesie uczenia ze wzmocnieniem, w którym agent podejmuje decyzje na podstawie nagród i doświadczenia, dążąc do maksymalizacji oczekiwanej wartości zwrotu. Kluczowe jest zrozumienie, że samo zastosowanie algorytmów nie wystarczy – ważna jest także odpowiednia konfiguracja środowiska i dostosowanie algorytmu do specyfiki problemu.

Jak skonfigurować środowisko Simulink i przeprowadzić szkolenie modelu za pomocą MATLAB?

Pierwszym krokiem jest przypisanie modelu środowiska Simulink, nazwanego motor.slx, do zmiennej lokalnej mdl. Ważnym aspektem jest to, że przy używaniu modelu w MATLAB nie należy używać pełnej nazwy pliku, łącznie z rozszerzeniem .slx. W przeciwnym razie wystąpi błąd kompilacji, ponieważ MATLAB wymaga używania jedynie samej nazwy modelu, bez rozszerzenia. Model należy umieścić w tym samym folderze co skrypt, aby kompilator mógł go poprawnie znaleźć i wykorzystać.

Po przypisaniu modelu, należy go otworzyć, co odbywa się za pomocą funkcji open_system(). Następnie, konieczne jest utworzenie wszystkich struktur konfiguracyjnych i parametrów przy pomocy funkcji rlNumericSpec(), która odnosi się do obiektu Action, będącego zmienną prędkości silnika. Również blok generujący obserwacje musi zostać odpowiednio skonfigurowany. Zdefiniowanie pełnej ścieżki do bloku jest niezbędne, a obserwacje będą zawierały dwie zmienne: prędkość oraz błąd prędkości, reprezentujące wektor 2x1.

Kolejnym krokiem jest ustawienie granic dla tych zmiennych. Dolna granica prędkości obrotowej silnika wynosi -50 RPM, a dla błędu prędkości obrotowej – 0. Granice górne to odpowiednio 50 RPM i 0.035 rad. Następnie, należy określić nazwy i opisy zmiennych w obserwacjach, aby jasno zdefiniować ich właściwości.

Niektóre bloki, jak Calculate reward i Stop simulation, nie wymagają dodatkowej konfiguracji. Wystarczy je otworzyć, aby upewnić się, że są prawidłowo włączone.

W tym momencie, nasze środowisko Simulink jest gotowe do dalszego użycia w procesie szkolenia modelu w ramach uczenia ze wzmocnieniem. Aby to zrobić, musimy otworzyć aplikację Reinforcement Learning Designer. Możemy to zrobić poprzez kartę APP lub bezpośrednio z okna komend MATLAB.

Po zakończeniu treningu, możemy przejść do symulacji, klikając przycisk Simulate. Jeśli wyniki symulacji są zadowalające, możemy zaakceptować je i zapisać cały model, łącznie z wynikami treningu i symulacji, w postaci pliku sesji, który można później załadować do MATLAB.

Podstawowe operacje związane z konfiguracją modelu i szkoleniem agenta nie wymagają zaawansowanej wiedzy na temat algorytmów, choć warto wspomnieć, że przy użyciu różnych algorytmów (takich jak TD3, PPO, DDPG czy TRPO) możemy uzyskać różne wyniki. Możliwość porównania wyników dla różnych agentów pozwala na głębsze zrozumienie, jak różne metody wpływają na efektywność procesu uczenia. Wszystkie te algorytmy można wybrać w Reinforcement Learning Designer, a ich różnice można zaobserwować w wynikach symulacji.

Dodatkowo, warto pamiętać o odpowiedniej konfiguracji bloku RL Agent w modelu Simulink. Często występują błędy przy domyślnym ustawieniu tego bloku, gdyż jego nazwa agentObj może być niezrozumiana przez system. Przykładowo, należy poprawnie skonfigurować ten blok za pomocą odpowiednich skryptów, które usuwają wszelkie błędy. Dobrą praktyką jest także testowanie modelu przy użyciu różnych agentów i algorytmów, co pozwala na dokładną analizę wyników.

Jakie funkcje i algorytmy MATLAB są kluczowe dla uczenia nienadzorowanego oraz wzmacniającego?

W dziedzinie uczenia maszynowego istotne miejsce zajmują algorytmy uczenia nienadzorowanego, takie jak klasteryzacja rozmyta (Fuzzy-K) czy algorytmy probabilistyczne. Funkcje MATLAB, dedykowane tym metodom, umożliwiają implementację i analizę klastrów o nakładających się granicach, co pozwala na bardziej elastyczne modelowanie danych niż tradycyjne metody twardej klasteryzacji. Ponadto, funkcje do oceny modeli nienadzorowanych pozwalają na skuteczną weryfikację jakości grupowań, co jest niezbędne przy pracy z danymi o nieznanej strukturze.

W kontekście eksploracji reguł asocjacyjnych, MATLAB oferuje narzędzia do budowania modeli na podstawie rzeczywistych danych, takich jak zbiór danych dotyczących cukrzycy. Przykłady implementacji algorytmu Apriori pokazują, jak identyfikować zależności między cechami w zbiorze danych, co jest fundamentem analizy koszykowej i segmentacji klientów. Zrozumienie różnic pomiędzy uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym jest kluczowe dla prawidłowego wyboru metody analizy i interpretacji wyników.

Ważnym aspektem jest rozróżnienie między model-based a model-free reinforcement learning, które wpływa na sposób, w jaki agent uczy się i podejmuje decyzje. W pierwszym przypadku agent korzysta z modelu środowiska, w drugim uczy się bezpośrednio z doświadczeń, co determinuje złożoność i zastosowania poszczególnych metod.

Dla bardziej zaawansowanych zastosowań w dziedzinie sztucznej inteligencji, MATLAB wspiera także Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) — systemy łączące sieci neuronowe z logiką rozmytą. Architektura ANFIS pozwala na efektywne modelowanie nieliniowych zależności między danymi, co ma zastosowanie np. w prognozowaniu cen akcji. Narzędzia takie jak Neuro-Fuzzy Designer czy dedykowane funkcje ANFIS umożliwiają generowanie i ocenę modeli na podstawie rzeczywistych danych, zapewniając wysoką precyzję i elastyczność.

Ponadto istotne jest zrozumienie podstaw matematycznych i teoretycznych każdego z omawianych algorytmów, w tym zasad działania procesów decyzyjnych Markowa oraz mechanizmów uczenia przez wzmacnianie. Wiedza ta pozwala nie tylko na poprawne wykorzystanie gotowych funkcji, ale również na modyfikacje i rozwijanie własnych modeli dostosowanych do specyfiki danych i celów analizy.