Học tăng cường (reinforcement learning) – Giải đáp A-Z

Học tăng cường (reinforcement learning) đang là một trong những lĩnh vực nghiên cứu có khả năng bùng nổ tốt trong tương lai, mức độ phổ biến của nó đang tăng lên từng ngày. Về cơ bản, đó là khái niệm mà máy móc có thể tự dạy mình tùy thuộc vào kết quả hành động của chính chúng. Để hiểu rõ hơn, cùng Techie tìm hiểu qua bài viết dưới đây!

Học tăng cường (reinforcement learning) là gì?

Học tăng cường (reinforcement learning) là một loại kỹ thuật máy học mà một hệ thống tự động tìm hiểu và cải thiện hành vi của mình thông qua tương tác với môi trường. Quy trình này dựa trên nguyên tắc học từ phản hồi (feedback) và thưởng (reward) để tối đa hóa một hàm phần thưởng được xác định trước.

Học tăng cường (reinforcement learning) hoạt động như một tín hiệu cho các hành vi tích cực và tiêu cực. Mục tiêu duy nhất của nó là tìm ra một mô hình hành động phù hợp để tăng tổng phần thưởng tích lũy của đại lý. Phương pháp học tập này cho phép tác nhân đưa ra một loạt quyết định nhằm tối đa hóa chỉ số phần thưởng cho nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người hay lập trình rõ ràng để đạt được nhiệm vụ.

Các thuật ngữ được sử dụng trong học tăng cường (reinforcement learning)

Tác nhân (agent) – người ra quyết định và người học duy nhất.
Môi trường (environment) – một thế giới vật chất nơi một tác nhân tìm hiểu và quyết định các hành động sẽ được thực hiện.
Hành động (action) – một danh sách các hành động mà một đại lý có thể thực hiện.
Trạng thái (state) – tình hình hiện tại của tác nhân trong môi trường.
Phần thưởng (reward) – đối với mỗi hành động được chọn bởi tác nhân, môi trường sẽ tặng phần thưởng. Nó thường là một giá trị vô hướng và không có gì ngoài phản hồi từ môi trường.
Chính sách (policy) – tác nhân chuẩn bị chiến lược (ra quyết định) để phản ứng trước môi trường giúp đạt được mục tiêu là tối đa hóa phần thưởng.
Hàm giá trị (value function) – một đánh giá của tác nhân về mức độ tốt của một trạng thái hoặc hành động. Giá trị có thể được tính toán bằng cách dự đoán hoặc ước lượng giá trị kỳ vọng của một trạng thái hoặc hành động.
Mô hình (model) – xác định môi trường trong đó hệ thống sẽ hoạt động. Môi trường có thể là một trò chơi, một tác vụ thực tế, hoặc bất kỳ hệ thống nào mà hệ thống cần tương tác để học.

Học tăng cường (reinforcement learning) hoạt động như thế nào?

Trong học tăng cường, các nhà phát triển nghĩ ra một phương pháp khen thưởng các hành vi mong muốn và trừng phạt các hành vi tiêu cực. Phương pháp này gán các giá trị dương cho các hành động mong muốn để khuyến khích tác nhân và các giá trị âm cho các hành vi không mong muốn. Chương trình này giúp tác nhân tìm kiếm phần thưởng tổng thể dài hạn và tối đa để đạt được một giải pháp tối ưu.

Theo thời gian, tác nhân học cách tránh điều tiêu cực và tìm kiếm điều tích cực. Phương pháp học này đã được áp dụng trong trí tuệ nhân tạo (AI) như một cách chỉ đạo việc học máy không giám sát thông qua phần thưởng và hình phạt.

Để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của học tăng cường (reinforcement learning) hãy tìm hiểu ví dụ sau:

Bạn có thể thấy một con chó và một người chủ. Hãy tưởng tượng bạn đang huấn luyện chú chó của mình lấy cây gậy. Mỗi khi con chó lấy được gậy thành công, bạn đã mời nó một bữa tiệc (chẳng hạn như một khúc xương). Cuối cùng, con chó hiểu được khuôn mẫu, rằng bất cứ khi nào chủ ném một cây gậy, nó sẽ lấy nó càng sớm càng tốt để nhận được phần thưởng (một cục xương) từ chủ trong thời gian ngắn hơn.

Các thuật toán học tăng cường (reinforcement learning) phổ biến

Thay vì đề cập đến một thuật toán cụ thể, lĩnh vực học tăng cường được tạo thành từ một số thuật toán có cách tiếp cận hơi khác nhau. Sự khác biệt chủ yếu là do chiến lược khám phá môi trường của họ:

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

Thuật toán học tăng cường (reinforcement learning) này bắt đầu bằng cách cung cấp cho tác nhân các chính sách. Chính sách về cơ bản là một xác suất cho biết khả năng xảy ra của một số hành động nhất định dẫn đến phần thưởng hoặc trạng thái có lợi.

Q-learning

Ngược với Sarsa, tác nhân không nhận được chính sách nào, nghĩa là việc khám phá môi trường của nó sẽ theo hướng tự định hướng.

Deep Q-Networks (DQN)

Các thuật toán này sử dụng các mạng thần kinh bên cạnh các kỹ thuật học tăng cường. Các hành động trong tương lai dựa trên một mẫu ngẫu nhiên các hành động có lợi trong quá khứ mà mạng lưới thần kinh học được.

Ứng dụng thực tiễn của học tăng cường (reinforcement learning)

Ứng dụng của học tăng cường rất đa dạng và có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Robotics cho tự động hóa công nghiệp
• Công cụ tóm tắt văn bản, tác nhân đối thoại (văn bản, lời nói), giao diện trò chơi
• Ô tô tự lái
• Học máy và xử lý dữ liệu
• Hệ thống đào tạo sẽ đưa ra các hướng dẫn và tài liệu tùy chỉnh theo yêu cầu của học viên
• Bộ công cụ AI, sản xuất, ô tô, chăm sóc sức khỏe
• Điều khiển máy bay và điều khiển chuyển động Robot
• Xây dựng trí tuệ nhân tạo cho game máy tính

Những thách thức của việc áp dụng học tăng cường

Phụ thuộc vào việc khám phá môi trường. Ví dụ: nếu bạn triển khai một rô-bốt phụ thuộc vào học tăng cường để điều hướng trong một môi trường vật lý phức tạp, rô-bốt phải học các trạng thái mới và thực hiện các hành động khác nhau khi di chuyển. Tuy nhiên, môi trường liên tục thay đổi và rất khó để phản ứng trước được.

Hạn chế về mặt thời gian và tài nguyên. Khi môi trường đào tạo phát triển phức tạp hơn, thì nhu cầu về thời gian và tài nguyên tính toán cũng tăng theo.

Học có giám sát có thể mang lại kết quả nhanh và hiệu quả hơn so với học tăng cường nếu các công ty có sẵn lượng dữ liệu thích hợp vì nó được sử dụng với ít tài nguyên hơn.

Kết luận

Việc hiểu và áp dụng các thuật toán học tăng cường giúp chúng ta xây dựng các hệ thống tự động thông minh và tương tác tốt với môi trường. Tuy nhiên, học tăng cường sẽ không phải là một lựa chọn tối ưu khi bạn có đủ dữ liệu thực tế để giải quyết vấn đề. Lúc này nên sử dụng phương pháp học có giám sát. Hy vọng rằng thông qua bài viết này, bạn có thể nắm bắt được cơ bản về học tăng cường và áp dụng chúng trong các bài toán thực tế.
>> Xem thêm: Máy học (Machine Learning) là gì? Ứng dụng thực tiễn thế nào?