Hva er forsterket læring?
Forsterket læring handler om å lære et dataprogram å ta beslutninger i sanntid, i en dynamisk og ukjent miljø. Til forskjell fra andre typer maskinlæring, der modellene læres opp på en stor mengde data, bruker forsterket læring feedback fra miljøet for å tilpasse seg og lære. Det betyr at dataprogrammet ikke har tilgang til alle svarene på forhånd, men må utforske mulighetene og prøve seg frem for å finne den beste løsningen.
En av de viktigste egenskapene ved forsterket læring er at dataprogrammet lærer gjennom prøving og feiling. Det vil si at programmet tar en beslutning basert på de tilgjengelige dataene, og mottar feedback i form av en belønning eller straff avhengig av resultatet. Dette gjentas gjentatte ganger, og programmet tilpasser seg etter hvert til å ta bedre beslutninger basert på tilbakemeldingene.
Forsterket læring har et bredt spekter av anvendelser. Det brukes i spill, der dataprogrammer kan lære å spille spill bedre enn mennesker, og det er også en viktig teknologi innenfor robotikk, der autonome roboter kan lære å navigere i uforutsigbare omgivelser. Innenfor markedsføring kan forsterket læring brukes til å optimalisere annonser og kampanjer, og det har også anvendelser innenfor finans, der dataprogrammer kan lære å ta beslutninger basert på historiske data.
Hvordan fungerer det?
Forsterket læring er basert på å lære en agent å ta beslutninger i en dynamisk og ukjent miljø. Agenten mottar informasjon om miljøet gjennom sensorer og velger deretter en handling basert på den informasjonen som er tilgjengelig. Basert på utfallet av handlingen, får agenten tilbakemelding i form av en belønning eller straff. Agenten bruker denne tilbakemeldingen til å justere og tilpasse sin atferd for å maksimere den samlede belønningen over tid.
For å trene en forsterket læringsagent, blir den vanligvis utsatt for en rekke simulerte eller virkelige situasjoner. I løpet av treningen justerer agenten gradvis sine handlinger for å oppnå høyere belønninger og forbedre sine prestasjoner i det gitte miljøet. Til slutt vil agenten lære å ta de beste beslutningene gitt informasjonen den har tilgang til, og oppnå høyere belønninger enn den ville gjort i begynnelsen av treningen. Forsterket læring brukes ofte i situasjoner hvor det ikke er klare regler eller svar, og der miljøet kan endre seg over tid.
Eksempeler på forsterket læring i praktisk bruk
- Spill: Forsterket læring har blitt brukt til å trene dataprogrammer til å spille sjakk, Go og andre spill på høyt nivå.
- Robotikk: Forsterket læring brukes i robotikk for å lære roboter å utføre oppgaver som å navigere i et miljø eller plukke opp og plassere objekter.
- Autonome kjøretøy: Forsterket læring kan brukes til å trene autonome kjøretøy til å ta beslutninger på veien, for eksempel å bremse eller svinge for å unngå kollisjoner.
- Anbefalingssystemer: Forsterket læring kan brukes i anbefalingssystemer for å lære å gi mer presise anbefalinger til brukere.
- Markedsføring: Forsterket læring kan brukes i markedsføring for å optimalisere annonsekampanjer eller gi anbefalinger til markedsførere om hvilke tiltak som vil gi best avkastning på investeringen.
Disse er bare noen få eksempler på bruksområder for forsterket læring, og det er mange flere applikasjoner som kan dra nytte av denne teknikken.
Hva er navnet på engelsk
Det engelske ordet for forsterket læring er reinforcement learning.