Học tăng cường là gì? Lợi ích học tăng cường manh lại
Học tăng cường (reinforcement learning) đang là một trong những công nghệ có khả năng bùng nổ trong tương lai. Mức độ phổ biến của chúng ngày càng tăng lên. Vậy học tăng cường (reinforcement learning) là gì? hãy cùng Bizfly cloud tìm hiểu ngay qua bài viết dưới đây
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) là gì?
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) là kỹ thuật máy học mô phỏng quy trình học thử và sai của con người để tối ưu hóa kết quả. Thuật toán RL sử dụng mô hình khen thưởng và trừng phạt để hướng dẫn phần mềm tìm ra con đường xử lý tốt nhất, thậm chí có thể trì hoãn khen thưởng để đạt được chiến lược tối ưu. RL là phương pháp hiệu suất cao giúp AI đạt kết quả tốt nhất trong môi trường chưa biết.
Thuật toán học tăng cường
Những lợi ích mà Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) mang lại
Áp dụng trong các môi trường phức tạp
Thuật toán RL có thể được áp dụng trong các tình huống phức tạp với nhiều quy tắc và mối quan hệ. Ngay cả khi con người có hiểu biết sâu hơn về môi trường xung quanh, họ vẫn có thể không chọn được cách tối ưu. Thay vào đó, thuật toán RL không có mô hình thích ứng nhanh chóng với các tình huống luôn thay đổi và đưa ra các kỹ thuật mới để cải thiện kết quả.
Cần ít sự tham gia của con người
Các kỹ thuật học máy truyền thống yêu cầu con người gắn nhãn các cặp dữ liệu để điều khiển hệ thống. Khi sử dụng thuật toán RL, điều này là không cần thiết. Chúng tự học. Đồng thời, chúng cung cấp các cách để kết hợp phản hồi của con người, tạo ra các hệ thống thích ứng với sở thích, chuyên môn và sự điều chỉnh của con người.
Tối ưu hóa cho các mục tiêu dài hạn
RL được thiết kế để tối đa hóa phần thưởng dài hạn, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tình huống mà hành động có ý nghĩa lâu dài. Chúng đặc biệt phù hợp với các tình huống thực tế trong đó phản hồi không thể truy cập ngay lập tức cho từng bước vì RL có thể rút ra bài học.
Ví dụ, các quyết định liên quan đến việc sử dụng hoặc lưu trữ năng lượng có thể có tác động lâu dài. RL có thể được sử dụng để tối đa hóa cả hiệu quả sử dụng năng lượng và chi phí lâu dài. Với thiết kế phù hợp, thuật toán RL cũng có thể khái quát hóa các chiến thuật đã học của họ thành các thử thách tương đương nhưng không giống hệt nhau.
Trường hợp sử dụng thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning)
Cá nhân hóa tiếp thị
Trong các ứng dụng như hệ thống đề xuất, RL có thể điều chỉnh đề xuất cho từng người dùng duy nhất tùy thuộc vào tương tác của họ. Điều này dẫn đến những trải nghiệm phù hợp hơn. Ví dụ: một ứng dụng có thể cung cấp quảng cáo cho người dùng tùy thuộc vào thông tin nhân khẩu học. Với mỗi lần tương tác với quảng cáo, chương trình sẽ tìm hiểu quảng cáo nào sẽ hiển thị cho người dùng để tối đa hóa doanh số bán sản phẩm.
Trường hợp sử dụng thuật toán học tăng cường
Khó khăn tối ưu hóa
Các phương pháp tối ưu hóa truyền thống giải quyết các vấn đề bằng cách đánh giá và so sánh một số giải pháp dựa trên các tiêu chí được xác định trước. Ngược lại, RL sử dụng phương pháp học tập dựa trên tương tác để xác định các câu trả lời tốt nhất hoặc gần giống nhất theo thời gian.
Ví dụ: hệ thống tối ưu hóa chi tiêu trên đám mây sử dụng RL để thích ứng với các yêu cầu tài nguyên thay đổi và chọn loại phiên bản, số lượng và cấu hình tốt nhất. Chúng đưa ra các đề xuất dựa trên những thứ như cơ sở hạ tầng đám mây hiện có và sẵn có.
Dự toán tài chính
Động lực của thị trường tài chính rất phức tạp và có các đặc điểm thống kê thay đổi theo thời gian. Lợi nhuận dài hạn có thể được tối ưu hóa bằng thuật toán RL có tính đến chi phí giao dịch và phản ứng với biến động của thị trường.
Ví dụ: một thuật toán có thể nghiên cứu các quy tắc và xu hướng của thị trường chứng khoán trước khi thử nghiệm các hành động và ghi lại phần thưởng tương ứng. Nó tự động tạo ra một hàm giá trị và nghĩ ra cách tiếp cận tối đa hóa lợi nhuận.
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) hoạt động như thế nào?
Các thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) (RL) học theo cách tương tự như động vật và con người học trong tâm lý học hành vi. Ví dụ, một đứa trẻ có thể nhận ra rằng chúng nhận được lời khen ngợi của cha mẹ khi giúp đỡ anh chị em hoặc dọn dẹp, nhưng lại trải qua những cảm xúc tiêu cực khi chúng ném đồ chơi hoặc la hét. Chẳng bao lâu, cậu bé sẽ phát hiện ra sự kết hợp hành động nào sẽ dẫn đến giải thưởng cuối cùng.
Thuật toán RL mô phỏng quá trình học tập tương tự. Chúng cố gắng thực hiện nhiều hành động khác nhau để tìm hiểu về các giá trị âm và dương liên quan nhằm đạt được kết quả khen thưởng mong muốn.
Thuật ngữ thường gặp
Trong Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning), có một vài thuật ngữ thường gặp mà bạn cần làm quen:
- Tác tử (agent)là thuật toán ML (hoặc hệ thống tự trị)
- Môi trường (environment) là không gian thích ứng với các thuộc tính như biến, giá trị ranh giới, quy tắc và hành động hợp lệ
- Hành động (action) là một bước mà tác tử RL thực hiện để điều hướng môi trường
- Trạng thái (state) là môi trường tại một thời điểm nhất định
- Phần thưởng (reward) là giá trị dương, âm hoặc bằng không - nói cách khác là phần thưởng hoặc hình phạt - cho việc thực hiện một hành động
- Phần thưởng tích lũy (cumulative reward)là tổng của tất cả các phần thưởng hoặc giá trị cuối cùng
Cách Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) hoạt động
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) dựa trên mô hình toán học của việc ra quyết định được gọi là quy trình quyết định Markov, hoạt động theo các bước thời gian riêng biệt. Ở mỗi bước, tác tử thực hiện một hành động mới dẫn đến trạng thái môi trường mới, với trạng thái hiện tại bị ảnh hưởng bởi các hành động trong quá khứ.
Thông qua việc thử và sai, tác tử phát triển một bộ quy tắc hoặc chính sách nếu-thì để hướng dẫn hành động của mình nhằm đạt được phần thưởng tích lũy tối ưu. Tác tử phải cân bằng giữa việc khám phá các phần thưởng hành động trạng thái mới và khai thác các hành động có phần thưởng cao đã biết, được gọi là the exploration-exploitation trade-off (sự đánh đổi thăm dò-khai thác).
Các loại thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning)
RL dựa trên mô hình
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) thường được áp dụng trong trường hợp môi trường cụ thể và ổn định, khó kiểm thử trong thực tế. Tác tử đầu tiên xây dựng mô hình nội bộ của môi trường bằng cách thực hiện hành động, ghi nhận trạng thái mới và giá trị thưởng. Khi mô hình hoàn tất, tác tử mô phỏng chuỗi hành động dựa trên xác suất thưởng tối ưu và phát triển chiến lược để đạt mục tiêu. Ví dụ, robot học cách điều hướng trong tòa nhà mới để đến phòng cụ thể bằng cách khám phá và xây dựng bản đồ nội bộ của tòa nhà.
Các loại thuật toán học tăng cường
RL không mô hình
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) không mô hình được xem là lựa chọn tốt nhất cho các môi trường lớn, phức tạp và khó mô tả. Đặc biệt, RL không mô hình là phương pháp lý tưởng khi môi trường không xác định và thay đổi thường xuyên, và không yêu cầu thử nghiệm trên môi trường. Trong RL không mô hình, tác tử không xây dựng mô hình nội bộ của môi trường và động lực, mà thay vào đó sử dụng phương pháp thử và sai để phát triển chính sách dựa trên việc ghi điểm và quan sát các cặp hành động-trạng thái.
Ví dụ, khi một chiếc xe tự hành cần điều hướng trong môi trường giao thông thành phố, với đa dạng yếu tố như đường xá, mô hình giao thông và hành vi của người đi bộ, môi trường trở nên phức tạp và linh hoạt. Đội ngũ AI huấn luyện xe trong môi trường mô phỏng ở giai đoạn đầu. Xe tự hành thực hiện hành động dựa trên trạng thái hiện tại và nhận phản hồi tích cực hoặc tiêu cực.
Những thách thức mà Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) gặp phải
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement learning) đối diện với các thách thức sau:
- Tính thực tiễn: Thử nghiệm trên các hệ thống thưởng-phạt thực tế có thể không phản ánh đúng tính thực tế. Ví dụ, thử nghiệm máy bay drone trực tiếp mà không qua trình giả lập trước có thể dẫn đến hỏng nhiều máy bay do môi trường thực thường thay đổi mà ít cảnh báo trước. Điều này gây khó khăn cho thuật toán RL hiệu quả trong thực tế.
- Khả năng diễn giải: Các thuật toán RL phức tạp có thể gây khó khăn trong việc xác minh lý do thực hiện một chuỗi các bước cụ thể. Việc xác định những hành động nào trong chuỗi dẫn đến kết quả tối ưu có thể không dễ dàng suy luận, làm cho việc thực hiện trở nên khó khăn.
Xem thêm: RLHF là gì? Ứng dụng như nào trong trí tuệ nhân tạo AI
