انجام پروژه یادگیری تقویتی

گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه هایه یادگیری تقویتی شما در زمان مناسب وکیفیت مطلوب می باشد ، برای ثبت سفارش خود می توانید ، از طریق شماره تماس 09367292276،ایمیل آدرس azsoftir@gmail.com  ،از طریق فرم ثبت کنید .

سرویس هایی که در زمینه یادگیری تقویتی قابل انجام هست ؟

انجام پروژه های یادگیری تقویتی در پایتون python

انجام پروژه های یادگیری تقویتی د آر R

انجام پروژه های یادگیری تقویتی متلب matlab

پروژه های یادگیری تقویتی

معنی یادگیری تقویتی چیست  ؟

یادگیری تقویتی زیر مجموعه یادگیری ماشین می باشد .در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری وجود دارد ، یکی با ناظر نامیده می شود ، یعنی عملیات بر رویه مجموعه داده ای با برچسب دار  با الگوریتم هایه هوشمند انجام می شود ، در نوع بدون ناظر دقیقا قضیه بر عکس است ،یعنی داده ها بر چسب ندارند ،والگوزیتم ها خود داده ها رو بر اساس معیاری که تنظیم می شود ، جدا می کنند .در بررسی سه روش فوق ، یادگیری تقویتی با دو روش فوق تفاوت دارد .

یادگیری تقویتی مبتی بر آزمون خطا یاد می گیرد ،با انجام برخی از خطا واشتباه در محیط ماکسزیموم را می گیرد .یادگیری تقویتی در محفف انگلیسی

(Reinforcement learning )   می باشد که بصورت خلاصه RL خوانده می شود .

انواع مختلف الگوریتم های یادگیری عمیق

الگوریتم SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

این الگوریتم ،بر مبنایه انجام عملی بر اساس کارکرد مشخصی انجام می دهد ،یادگیری هم مبنای خاصی انجام می شود ،تفاوت الگوریتم SARsa با الگوریتم  Q- لرنینگ برایه حساب کردنه جایزه بعدی ، نیازمند داشتن همه حالت هایه یادگیری هست .

الگوریتم

الگوریتم Deep Q Neural Network

همان طور که از نامش پیداست کیو لرنینگ شبکه عصبی عمیق استفاده می کند .

زمانی از این الگوریتم استفاده میشود که تعداد حالت ها خیلی بیشتر شود ،در چنین حالتی تعداد حالت ها بیشتر می شود.

دلایل اسمه تقویتی برای الگوریتم های فوق چیست ؟

در یادگیری تقویتی عامل در محیط یادگیری قرار می گیرد ، با آزمون وخطا آموزش می بیند تا سر انجام به یک هدف برسد ، می توان نهایتا آن کمی شبیه یادگیری با نظارت ذکر کرد .

زمانی که هدف هایه اصلی پروژه وجوایز مشخص شد ، الگوریتم ها بصورت آزادانه عمل می کنند، بخاطر همین یادگیری تقویتی در دسته یادگیری با نظارت جای می گیرد .کلیت یادگیری تقویتی در زمینه یادگیری ماشین در دسته جداگانه قرار می گیرد .

کاربرد هایه الگوریتم هایه یادگیری تقویتی 

یادگیری تقویتی کاربرد گسترده ای در حوزه گیمینگ ورباتیک دارد .

انجام پروژه یادگیری تقویتی
خیلی خب، برای انجام پروژه یادگیری تقویتی، شما نیاز به مراحل زیر دارید:

تعریف مسئله: ابتدا باید مسئله‌ای را که قصد حل آن را دارید، تعریف کنید. برای مثال، ممکن است بخواهید یک عامل هوشمند را در یک محیط تعبیه کنید تا بهینه‌سازی یک وظیفه خاص را انجام دهد.

محیط: باید محیطی را که عامل در آن عمل می‌کند، تعریف کنید. تعریف محیط بازی مستقیم، یک شبیه‌سازی و یا هر محیط دیگری می‌تواند باشد.

وضعیت: باید وضعیت‌های مختلف محیط را تعریف کرده و مشخص کنید که هر وضعیت چه اطلاعاتی را شامل می‌شود.

عملگرها: برای هر وضعیت، باید عملگرهای ممکن که عامل می‌تواند انجام دهد را تعریف کنید. هر عملگر باید منجر به تغییر وضعیت در محیط شود.

پاداش‌ها: برای هر عمل یا ترتیب عمل‌هایی که عامل انجام می‌دهد، باید یک پاداش تعریف کنید. این پاداش باید نشان دهنده عملکرد عامل در حل مسئله باشد.

تابع پاداش: باید یک تابع پاداش تعریف کنید که عامل براساس آن، تصمیم‌گیری‌های خود را برای بهبود عملکرد بگیرد.

الگوریتم یادگیری: براساس مسئله‌ای که دارید، باید یک الگوریتم یادگیری تقویتی را انتخاب کنید و آن را پیاده سازی کنید. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عبارتند از Q-Learning، SARSA و DQN.

آموزش و ارزیابی: با استفاده از الگوریتم یادگیری انتخاب شده، عامل را در محیط آموزش دهید. سپس عملکرد آن را در محیط‌های تست ارزیابی کنید.

این مراحل عمومی برای انجام یک پروژه یادگیری تقویتی هستند. اما برای هر پروژه خاص، نیاز به تنظیمات و متغیرهای خاص خواهید داشت.

لیست الگوریتم های یادگیری تقویتی

در زمینه یادگیری تقویتی، بسیاری از الگوریتم‌های مختلف وجود دارند. در زیر لیستی از الگوریتم‌های رایج در یادگیری تقویتی را برای شما می‌آورم:

Q-Learning: این الگوریتم مبتنی بر جدول Q است که به عامل اجازه می‌دهد با استفاده از تجربیات خود، تابع Q را بهبود دهد.

SARSA: این الگوریتم نیز مانند Q-Learning بر اساس جدول Q است، با این تفاوت که به جای اینکه یکی از بهترین عمل‌ها را برای عمل بعدی انتخاب کند، به صورت تصادفی عمل بعدی را انتخاب می‌کند.

DQN (Deep Q-Networks): الگوریتم DQN از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای تقریب زدن تابع Q استفاده می‌کند. این الگوریتم با ترکیب الگوریتم Q-Learning و شبکه‌های عصبی، توانست عملکرد قابل توجهی در بازی‌ها و محیط‌های پیچیده داشته باشد.

REINFORCE: این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های پایه در یادگیری تقویتی است که بر اساس روش تمیز، یادگیری گذار مدل توانایی‌ها را از طریق بهینه‌سازی مستقیم تابع بیشینه کردن جملات از نمونه‌ها به ارمغان می‌آورد.

PPO (Proximal Policy Optimization): این الگوریتم یک الگوریتم بازی‌های جدید است که بر اساس روش کاربردی است که مزایایی از پایه‌های سابق را به ارمغان می‌آورد. این الگوریتم در یادگیری تقویتی همچنین بسیار موثر است.

A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): این الگوریتم بر اساس روش خود پرورشی است که با استفاده از مدلی با دو جریان، یکی برای درج امتیاز و دیگری برای یادگیری خود پروری استفاده می‌کند.

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient): این الگوریتم یک ترکیب از الگوریتم‌های Q-Learning و Actor-Critic است که برای حل مسائل مشترک عامل-محیط با متغیرهای عمل کنتینوئوم کاربرد دارد.

TRPO (Trust Region Policy Optimization): این الگوریتم برای بهبود سیاست‌های استاندارد در معابر گذشته از طریق نزدیک شدن به عملکرد گذشته و تثبیت سیاست را بدون استفاده از هرگونه قابلیت بهبود سیاست قبلی بهبود می‌بخشد.

این فقط چند نمونه از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند و همچنین بسیاری از الگوریتم‌های دیگری نیز وجود دارد. انتخاب مناسب‌ترین الگوریتم برای پروژه‌ی خود بستگی به محیط و مسئله‌ای دارد که می‌خواهید حل کنید.

تاریخچه یادگیری تقویتی

تاریخچه یادگیری تقویتی به سال‌ها قبل برمی‌گردد و در طول زمان، تکامل‌های بسیاری را تجربه کرده است. در زیر به خلاصه‌ای از تاریخچه یادگیری تقویتی می‌پردازم:

دهه 1950: یادگیری تقویتی ریشه‌های خود را در رشته رفتار شناسی و روانشناسی را فراهم می‌کند. نظریه دستورانت اثر انتظار (Expectancy Theory) توسط Edward Tolman و نظریه پادازانگاری (Reinforcement Theory) توسط B.F. Skinner از جمله مفاهیم اولیه در این زمینه است.

دهه 1970: ابتدای دهه 1970، Richard Sutton به شکل خاص تئوری یادگیری تقویتی را توسعه داد. وی الگوریتم Q-learning را معرفی کرد که به عامل یاد می‌دهد بهترین اقدام برای هر وضعیت را انتخاب کند.

دهه 1980: در این دهه، مفهوم سیاست و تابع ارزش و انتظار کوتاه‌مدت معرفی شد. ایده‌هایی مانند سیاست غلبه بر حالت (Policy Domination) و سیاستی که اقدامات با انتظار بیشینه را تعیین می‌کند (Optimism in the Face of Uncertainty) به این دهه تعلق دارند.

دهه 1990: در این دهه، بررسی و استفاده از تابع ارزش در محیط‌های پویا و غیرقطعی مورد توجه قرار گرفت. همچنین الگوریتم‌های Actor-Critic نیز در این دهه معرفی شدند.

دهه 2000: در این دهه، الگوریتم‌های تقویتی مبتنی بر تقریب تابعی (Function Approximation)، مانند الگوریتم‌های Q-Learning مبتنی بر شبکه‌های عصبی، مطرح شدند. تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی عمل (Action Clustering) و تخمین تابع ارزش (Value Function Approximation) نیز در این دهه توسعه یافت.

دهه 2010: در این دوره، الگوریتم‌هایی مانند A3C و DQN با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) جهت بهبود عملکرد یادگیری تقویتی پیشرفت زیادی کردند. همچنین روش‌های تقریب تابع سازی (Function Approximation) نیز بسیار پر استفاده شدند.

این توضیحات خلاصه‌ای از تاریخچه یادگیری تقویتی است و نشان می‌دهد که این حوزه تحقیقاتی از زمان خلق مفاهیم اولیه در دستورانت انتظار و تقویت آموزش نابرابر نظریه‌ها، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پیچیده‌تری برخوردار شده است.