مروری کلی بر یادگیری تقویتی عمیق

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۱ ژوئن ۲۰۲۲
لینک منبع AN OVERVIEW OF DEEP REINFORCEMENT LEARNING

یادگیری تقویتی عمیق، که در آن ماشین‌ها ممکن است خود را براساس نتایج فعالیت‌های خود آموزش دهند، امروزه یکی از هیجان‌انگیزترین زمینه‌های هوش مصنوعی است. این یکی از نوید‌بخش‌ترین زمینه‌های هوش مصنوعی است. مقاله زیر را بخوانید تا در مورد یادگیری تقویتی عمیق بیشتر بدانید.

یادگیری تقویتی عمیق چیست؟

یادگیری تقویتی عمیق یک دسته هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است که در آن ربات‌های هوشمند می‌توانند از رفتار خود به همان روشی که انسان‌ها از تجربه یاد می‌گیرند، یاد بگیرند. این واقعیت که یک نهاد براساس فعالیت‌های خود پاداش یا جریمه می‌شود، در این نوع یادگیری ماشین ذاتی است. اقداماتی که منجر به پایان مطلوب می‌شوند، پاداش می‌گیرند (تقویت می‌شوند).

یک ماشین از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد و این مفهوم را برای محیط پویا و همیشه در حال تغییر عالی می‌سازد. در حالی که یادگیری تقویتی برای چندین دهه وجود داشته‌است، تنها بعد از آن بود که با یادگیری عمیق جفت شد، که نتایج چشم‌گیری را ایجاد کرد.

کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق

جعبه‌ابزار هوش مصنوعی برای آموزش

جعبه‌ابزار هوش مصنوعی مانند آزمایشگاه روح، آزمایشگاه ذهن، و آزمایشگاه روانشناسی محیط آموزشی مورد نیاز برای راه‌اندازی نوآوری یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ را ارائه می‌دهند. این فن‌آوری‌های منبع باز برای آموزش عوامل DRL استفاده می‌شوند. ما شاهد توسعه عظیم در کاربردهای عملی خواهیم بود زیرا سازمان‌های بیشتری از یادگیری تقویتی عمیق برای کاربردهای تجاری متمایز خود استفاده می‌کنند.

تولید

ربات‌های هوشمند به طور فزاینده‌ای در انبارها و مراکز اجرایی مورد استفاده قرار می‌گیرند تا از میلیون‌‌ها محصول فیلتر شوند و آن‌ها را به دریافت‌کنندگان صحیح توزیع کنند. هنگامی که یک ربات ابزاری را برای قرار دادن در یک ظرف انتخاب می‌کند، یادگیری تقویتی عمیق به او کمک می‌کند تا بفهمد موفق یا شکست خورده است. این کار استفاده بهتری از این دانش در آینده خواهد داشت.

خودرو

یادگیری تقویتی عمیق با مجموعه داده متنوع و عظیمی از صنعت خودرو تامین خواهد شد. هم اکنون از آن برای وسایل نقلیه خوردان استفاده می‌شود و به تغییر کارخانه‌ها، تعمیر و نگهداری وسایل نقلیه و اتوماسیون کل صنعت کمک خواهد کرد. این بخش با کیفیت، ایمنی و هزینه هدایت می‌شود و DRL راه‌های جدیدی را برای بهبود کیفیت، صرفه‌جویی در پول و داشتن سابقه ایمنی بیشتر با ترکیب داده‌های مشتریان، فروشندگان و ضمانت‌ها به ارمغان می‌آورد.

امور مالی

هدف آن استفاده از هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری تقویتی عمیق، برای مدیران سرمایه‌گذاری خوب نسبت به مردم و تجزیه و تحلیل روش‌های تجارت است.

مراقبت‌های بهداشتی

یادگیری تقویتی عمیق، از انتخاب گزینه‌های درمانی بهینه و تشخیص تا مطالعات بالینی، تحقیقات دارویی جدید، و درمان خودکار، پتانسیل عظیمی برای تبدیل بهداشت و درمان دارد.

بات‌ها

یادگیری تقویتی عمیق برای تقویت رویکرد UI مکالمه‌ای استفاده می‌شود که ربات‌های هوش مصنوعی را فعال می‌کند. به دلیل یادگیری تقویتی عمیق، ربات‌ها به سرعت در حال یادگیری پیچیدگی‌های زبان و معانی آن در بسیاری از حوزه‌ها برای درک زبان طبیعی و گفتار مستقل هستند.

چشم‌انداز یادگیری تقویتی عمیق، توجه بسیاری را به خود جلب کرده‌است. از آنجا که این زیر مجموعه هوش مصنوعی با تعامل با محیط اطراف خود یاد می‌گیرد، احتمالات تقریبا نامحدود هستند.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات هوش مصنوعی ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.