Vahvistusoppiminen

Vahvistusoppiminen on tekoälyn oppimismenetelmä, jossa agentti opettelee tekemään päätöksiä ympäristössä saadakseen mahdollisimman suuren palkkion tai hyödyn. Toisin kuin ohjatussa oppimisessa, vahvistusoppimisessa agentille ei anneta selkeitä ohjeita tai merkittyä dataa siitä, miten tehtävät tulisi suorittaa. Sen sijaan agentti tekee toimia ja saa palautetta ympäristöltä palkkioiden muodossa, jotka voivat olla positiivisia tai negatiivisia. Agentin tavoitteena on löytää strategia, joka maksimoi kumulatiivisen palkkion ajan myötä.

Vahvistusoppimisprosessissa on neljä keskeistä osaa: agentti, ympäristö, toimet ja palkkiot.

1. Agentti: Tekoälyjärjestelmä, joka tekee päätöksiä ja toimii ympäristössä.

2. Ympäristö: Konteksti tai tilanne, jossa agentti toimii.

3. Toimet: Vaihtoehdot tai teot, joita agentti voi suorittaa ympäristössä.

4. Palkkiot: Palautetta, jonka agentti saa ympäristöltä toimiensa perusteella.

Esimerkki:

Robotti, joka opettelee navigoimaan sokkelossa päästäkseen maaliin, voidaan kouluttaa käyttämällä vahvistusoppimista. 

Tässä tapauksessa:

1. Agentti on robotti.

2. Ympäristö on sokkelo.

3. Toimet ovat robotin liikkeet, kuten eteenpäin, taaksepäin, vasemmalle tai oikealle.

4. Palkkiot voivat olla positiivisia, kun robotti liikkuu lähemmäs maalia, ja negatiivisia, kun se liikkuu kauemmas tai törmää seinään.

Aluksi robotti tekee satunnaisia liikkeitä ilman tietoa siitä, miten päästä maaliin. Ajan myötä se oppii kuitenkin, mitkä liikkeet johtavat positiivisiin palkkioihin ja mitkä negatiivisiin, ja alkaa muodostaa strategiaa, joka maksimoi sen kumulatiivisen palkkion.

Vahvistusoppimista käytetään laajalti monilla alueilla, kuten pelien pelaamisessa, robotiikassa, automaattisessa kaupankäynnissä ja monissa muissa sovelluksissa, joissa on tarpeen tehdä päätöksiä epävarmassa ympäristössä.