Wie meistern Sie Reinforcement Learning?

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Verstärkendes Lernen (RL) ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf das Lernen aus Versuch und Irrtum und nicht auf überwachte oder unüberwachte Daten konzentriert. RL-Agenten interagieren mit einer Umgebung und lernen aus den Belohnungen und Strafen, die sie für ihre Aktionen erhalten. RL kann verwendet werden, um komplexe und dynamische Probleme zu lösen, wie z. B. Spiele, Robotik, selbstfahrende Autos und Empfehlungssysteme. Die Beherrschung von RL kann jedoch eine Herausforderung sein, da sie ein solides Verständnis der Theorie, der Algorithmen und der beteiligten Tools erfordert. In diesem Artikel geben wir Ihnen einige Tipps und Ressourcen, die Ihnen helfen, RL zu meistern und auf Ihre eigenen Projekte anzuwenden.

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1 Erlernen Sie die Grundlagen

Bevor Sie sich mit den fortgeschrittenen Themen des RL befassen, ist es wichtig, ein solides Verständnis der Grundlagen zu haben. Dazu gehören Konzepte wie Zustände, Aktionen, Belohnungen, Richtlinien, Wertfunktionen und Markov-Entscheidungsprozesse. Darüber hinaus sollten Sie mit den verschiedenen Arten von RL-Problemen vertraut sein, z. B. modellbasiert und modellfrei, deterministisch und stochastisch, diskret und kontinuierlich sowie episodisch und unendlicher Horizont. Um die Grundlagen des RL zu erlernen, sollten Sie einen strukturierten Kurs belegen oder ein Buch lesen, das die wesentlichen Theorien und Beispiele abdeckt. Beliebte Optionen sind "Reinforcement Learning: An Introduction" von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto, die Reinforcement Learning Specialization der University of Alberta und Coursera sowie CS 285: Deep Reinforcement Learning von Sergey Levine und der UC Berkeley.

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Iain Brown Ph.D.

Head of Data Science | Adjunct Professor | Author
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From my own experience in teaching and researching RL, understanding the mathematics behind RL is foundational. Beyond textbooks and courses, I advise working through the proofs and equations to grasp how different algorithms operate. Engaging with exercises and problem-solving at this stage can deepen your intuitive understanding. Don't be afraid to reach out to communities or forums for support and collaboration. RL can be intricate, but with persistence, the principles become more intuitive.

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Mark Shifrin

.
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Add to this Dynamic Programming and Optimal Control by Dimitri P Bertsekas and Markov Decision Processes by Martin L. Puterman

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Eduardo José Rivero Herrera

Ciencia de Datos | Python | Excel | R | SQL Server | ETL | ELT | Aprendizaje Automático | Aprendizaje Profundo | Databricks | Data Warehouse
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One thing I've found helpful is how the environment variable produces a reward from the action to transform it into observations. All by trial and error.

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2 Üben mit Frameworks

Sobald Sie die Grundlagen erlernt haben, ist das Üben und Testen von RL-Algorithmen und -Agenten unerlässlich, um Ihre Programmierfähigkeiten, Intuition und Kreativität zu entwickeln. Glücklicherweise gibt es viele Frameworks und Bibliotheken, die bei dieser Aufgabe helfen können. OpenAI Gym zum Beispiel bietet eine Sammlung von Umgebungen zum Testen und Benchmarken von RL-Agenten, von klassischen Steuerungsproblemen über Atari-Spiele bis hin zu Robotik-Aufgaben. TensorFlow Agents ist eine Bibliothek zum Erstellen und Trainieren von RL-Agenten mit TensorFlow, während PyTorch Lightning ein High-Level-Framework zum Erstellen und Trainieren von RL-Agenten mit PyTorch ist. Alle diese Frameworks bieten vorgefertigte Umgebungen, Agenten und Tools zum Simulieren und Auswerten von RL-Szenarien.

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Iain Brown Ph.D.

Head of Data Science | Adjunct Professor | Author
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In practice, theoretical knowledge must be supplemented by hands-on coding experience. Working with different frameworks offers unique insights into how RL models behave in various environments. In my work with students, I often emphasise the importance of experimentation and failure. Building and breaking models, exploring different hyperparameters, and understanding why an agent behaves a certain way are all key learning steps. Collaborative projects can also be a rich source of learning and innovation.

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3 Erkunden Sie die Grenzen

Die Erkundung der Grenzen von RL kann Ihnen helfen, auf dem Laufenden zu bleiben und sich von den Möglichkeiten und Herausforderungen dieses Bereichs inspirieren zu lassen. Sie können einen Beitrag zur RL-Community leisten, indem Sie Ihre Ideen, Projekte und Ihr Feedback teilen. Um dies zu erkunden, können Sie Artikel und Blogs lesen, in denen die jüngsten Fortschritte und Trends im RL diskutiert werden, wie z. B. tiefes RL, Multi-Agenten-RL, Meta-RL, inverses RL und Imitationslernen. Plattformen wie arXiv, Google Scholar, Medium und Towards Data Science können relevante und interessante Inhalte bereitstellen. Sie können auch Videos und Podcasts mit Interviews, Vorträgen, Tutorials und Demos von RL-Experten und -Praktikern auf Plattformen wie YouTube, Coursera, Udemy und Lex Fridman Podcast ansehen. Darüber hinaus ist der Beitritt zu Communities und Veranstaltungen, die Sie mit anderen RL-Enthusiasten und -Fachleuten verbinden, eine großartige Möglichkeit, mehr zu erfahren. Plattformen wie Reddit, Stack Overflow, Discord und Meetup eignen sich hervorragend, um Online- und Offline-Gruppen und -Aktivitäten zu finden.

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Iain Brown Ph.D.

Head of Data Science | Adjunct Professor | Author
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Staying on the cutting edge of RL requires a proactive approach. I've found that contributing to open-source projects, engaging in academic conferences, and collaborating with researchers across various disciplines can provide fresh insights. The pace of RL is fast, and it's exciting to see how concepts like multi-agent RL and deep RL evolve. Dedicate time for self-directed exploration, and don't hesitate to venture into areas where RL intersects with other fields, such as biology, finance, or arts.

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4 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse teilen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?

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Alex Zhavoronkov
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Reinforcement learning can be deployed beyond simple ML algorithms. For example, what made ChatGPT so great was Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Constantly collecting and adjusting to feedback is something we need to incorporate at the organizational and even personal level.

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1 Erlernen Sie die Grundlagen

2 Üben mit Frameworks

3 Erkunden Sie die Grenzen

4 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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