Читать книгу Усиленное обучение онлайн
Примеры применения усиленного обучения демонстрируют его потенциал в решении разнообразных и сложных задач. RL продолжает развиваться, открывая новые возможности в различных отраслях. Игры, робототехника, финансовые рынки и управление ресурсами – лишь некоторые из областей, где RL показал свою эффективность, и его использование будет расширяться по мере совершенствования алгоритмов и вычислительных мощностей.
Глава 2. Математические основы RL
В данной главе мы рассмотрим основные математические концепции, лежащие в основе подкрепляющего обучения (Reinforcement Learning, RL), включая марковские процессы принятия решений (MDP) и основные компоненты, такие как состояния, действия, награды и политики.
Марковские процессы принятия решений (MDP)
Марковский процесс принятия решений (MDP) является математической моделью, используемой для формализации задач обучения с подкреплением. Он описывает процесс принятия решений в динамической среде, где агент взаимодействует с окружающей средой, совершая последовательность действий и получая за них награды.
MDP определяется пятью основными компонентами:
1. Состояния (States): Состояния (States) в марковском процессе принятия решений (MDP) представляют собой фундаментальную концепцию, определяющую текущее положение агента в среде в определенный момент времени. Они описывают все возможные конфигурации окружающей среды, которые могут влиять на принимаемые агентом решения. Важно отметить, что состояния могут быть как дискретными, так и непрерывными в зависимости от характера среды и задачи.
Дискретные состояния представляют собой конечное или счетное множество возможных положений агента. Например, в игре на шахматной доске каждая клетка может быть отдельным дискретным состоянием, определяющим расположение фигур. Это позволяет моделировать дискретные сценарии и принимать решения на основе конкретных ситуаций.
Непрерывные состояния, напротив, представляют собой бесконечное множество возможных значений, обычно вещественных чисел. Например, при управлении роботом в пространстве состояниями могут быть его координаты и скорости, которые могут принимать любые значения из определенного диапазона. Это позволяет моделировать сложные динамические системы, где состояния могут изменяться плавно и непрерывно.