یادگیری‌تقویتی (reinforcement learning) - بخش دوم

یادگیری تقویتی در مقایسه با دیگر روش‌ها

یادگیری تقویتی رویکردی متمایز در یادگیری ماشین است که از تعامل با محیط و دریافت بازخورد مستقیم برای آموزش عامل‌ها استفاده می‌کند. این روش در مقایسه با یادگیری بانظارت و بدون نظارت تفاوت‌های قابل‌توجهی دارد:

1. یادگیری بانظارت: این روش به داده‌های از پیش‌برچسب‌گذاری‌شده متکی است. عامل پاسخ‌های صحیح را دریافت کرده و یاد می‌گیرد که چگونه داده‌های جدید را طبقه‌بندی کند. اما در یادگیری تقویتی، عامل بدون برچسب‌گذاری داده‌ها، از طریق پاداش و جریمه در تعامل با محیط، بهترین تصمیمات را اتخاذ می‌کند.
2. یادگیری بدون نظارت: در این رویکرد، داده‌ها بدون برچسب هستند و هدف یافتن الگوها و خوشه‌ها است. برخلاف آن، یادگیری تقویتی با کاوش در محیط و انجام اقداماتی که به حداکثر شدن پاداش منجر می‌شوند، پیش می‌رود.

مراحل اجرای یادگیری تقویتی:
این فرآیند شامل تعریف محیط (States، Actions و Rewards)، تعیین عامل و سیاست اولیه، آموزش عامل با ترکیب اکتشاف و بهره‌برداری، ارزیابی عملکرد و تنظیم فراپارامترها است. هدف این است که عامل با هر تعامل بهتر شده و توانایی حل مسائل پیچیده را پیدا کند.

این روش در کاربردهایی مانند بازی‌ها و رباتیک عملکرد بالایی دارد و امکان یادگیری مستقل و انطباق‌پذیری بالا را فراهم می‌کند.