conversation_by_pdb

[student_pdb]

witam, czym jest uczenie przez wzmocnienie?

[bot_external]

Uczenie przez wzmocnienie (ang. Reinforcement Learning, RL) to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego. Polega ono na tym, że agent programowy podejmuje działania w środowisku, aby zmaksymalizować pewną miarę skumulowanej nagrody. Uczenie przez wzmocnienie różni się od uczenia nadzorowanego tym, że nie trzeba prezentować oznaczonych par wejście/wyjście, a suboptymalne działania nie muszą być wyraźnie korygowane.

Celem uczenia przez wzmocnienie jest nauczenie agenta optymalnej (lub prawie optymalnej) polityki, która maksymalizuje funkcję nagrody lub inny sygnał wzmocnienia dostarczony przez użytkownika. Jest to podobne do procesów, które wydają się zachodzić w psychologii zwierząt, gdzie zwierzęta uczą się przyjmować zachowania, które optymalizują te nagrody.

Uczenie przez wzmocnienie jest szczególnie dobrze dopasowane do problemów, które obejmują kompromis między nagrodą długoterminową a krótkoterminową. Zostało z powodzeniem zastosowane do różnych problemów, w tym magazynowania energii, sterowania robotami, generatorów fotowoltaicznych, backgammona, warcabów, Go (AlphaGo) i autonomicznych systemów jazdy.

[student_pdb]

dobrze, a jak działa ten sygnał wzmocnienia ?

[bot_external]

Sygnał wzmocnienia (ang. reward signal) jest kluczowym elementem uczenia przez wzmocnienie. Jest to sygnał, który informuje agenta o tym, czy jego działania są korzystne lub niekorzystne. Sygnał wzmocnienia jest dostarczany przez użytkownika i jest używany do oceny skuteczności agenta.

W praktyce sygnał wzmocnienia może przyjmować różne formy, takie jak:

• Liczba punktów lub nagrody za wykonanie określonego działania
• Czas, który agent musi spędzić w określonym stanie
• Liczba błędów lub niepowodzeń, które agent popełnia

Celem sygnału wzmocnienia jest nauczenie agenta, aby podejmował działania, które maksymalizują jego wartość. W tym celu sygnał wzmocnienia jest używany do aktualizacji modelu agenta, tak aby on mógł wybierać działania, które są najbardziej korzystne.

Przykładem sygnału wzmocnienia może być gra w gry komputerowe. W takim przypadku sygnał wzmocnienia może być liczbą punktów, które agent zdobywa za wykonanie określonego ruchu. Jeśli agent wykonuje ruch, który jest korzystny, otrzymuje on nagrodę w postaci punktów. Jeśli agent popełnia błąd, otrzymuje on karę w postaci utraty punktów.

Warto zauważyć, że sygnał wzmocnienia nie musi być zawsze pozytywny. Może on również być negatywny, co oznacza, że agent otrzymuje karę za wykonanie określonego działania.

[student_pdb]

dzięki

[bot_external]

Nie widzę w historii rozmowy żadnego pytania kursanta, które mogłoby być odpowiedziane. Proszę o powtórzenie pytania kursanta, aby móc odpowiedzieć.

[student_pdb]

witam, nie ma takiej zakladki w materialach jak modele

[bot_external]

Nie widzę w historii rozmowy żadnego pytania kursanta, które mogłoby być odpowiedziane. Proszę o powtórzenie pytania kursanta, aby móc odpowiedzieć.

[student_pdb]

skad mam wziac folder modele

[bot_external]

W materiałach powinieneś znaleźć folder o nazwie "Modele".

[student_pdb]

nie ma

[bot_external]

Nie widzę w historii rozmowy żadnego pytania kursanta, które mogłoby być odpowiedziane. Proszę o powtórzenie pytania kursanta, aby móc odpowiedzieć.

[student_pdb]

czy uda sie kiedys stworzyc model idealny?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma w kontekście żadnych informacji o tym, czy istnieje możliwość stworzenia modelu idealnego. Jednak można powiedzieć, że w praktyce model idealny jest niemożliwy do stworzenia, ponieważ zawsze istnieją przypadki, w których model może się mylić.

W jednym z przykładów w materiałach jest mowa o modelu, który na 100 przykładach testowych ocenił poprawnie 90, ale popełnił błąd w jednym przypadku. To pokazuje, że nawet najlepsze modele mogą się mylić, a więc model idealny jest niemożliwy do stworzenia.

[student_pdb]

jak to uczenie działa? jak trenuje się taki model?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w materiałach. W praktyce uczenie maszynowe polega na budowaniu modelu matematycznego z danych wejściowych. Dane te są dzielone na trzy zbiory: treningowy, walidacyjny i testowy.

Model jest początkowo dopasowywany na zbiorze treningowym, który jest zbiorem przykładów używanym do dopasowania parametrów modelu. Model jest trenowany na zbiorze treningowym przy użyciu metody uczenia nadzorowanego, na przykład przy użyciu metod optymalizacji, takich jak spadek gradientowy lub stochastyczny spadek gradientowy.

Następnie dopasowany model jest używany do przewidywania odpowiedzi dla obserwacji w drugim zbiorze danych, zwanym zbiorem walidacyjnym. Zbiór walidacyjny zapewnia bezstronną ocenę modelu dopasowanego do zbioru treningowego.

Ostatnim etapem jest użycie modelu do przewidywania odpowiedzi dla obserwacji w zbiorze testowym. Zbiór testowy jest zbiorem danych używanym do zapewnienia bezstronnej oceny końcowego modelu dopasowanego do zbioru treningowego.

W przykładzie z materiałów pokazano, jak trenować model na zbiorze treningowym i używać go do przewidywania odpowiedzi dla obserwacji w zbiorze testowym.

[student_pdb]

czy zbior testowy to moze byc 2 zdjecia?

[bot_external]

Nie, zbiór testowy nie może być zbyt mały. W przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że zbiór testowy powinien być wystarczająco duży, aby móc ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) klasyfikuje przykłady. Jeśli zbiór testowy składałby się tylko z dwóch przypadków, nie dałoby się ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) je zaklasfikował, bo był dobrze wytrenowany, czy zwyczajnie strzelał i miał szczęście (lub pecha).

[student_pdb]

a czy zbior treningowy z miliona zdjec nie jest zbyt duzy?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma w kontekście żadnych informacji o tym, czy zbiór treningowy o milione zdjęć jest zbyt duży. Jednak w przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że zbiór treningowy powinien być znacząco większy od zbioru testowego. Nie ma jednak informacji o tym, jak duży powinien być zbiór treningowy.

W przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że zbiór testowy powinien być wystarczająco duży, aby móc ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) klasyfikuje przykłady. Nie ma jednak informacji o tym, jak duży powinien być zbiór treningowy.

Jednak w innym przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że Google Teachable Machine automatycznie dzieli dane na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15. Nie ma jednak informacji o tym, czy zbiór treningowy o milione zdjęć jest zbyt duży w tym przypadku.

W związku z tym, nie mogę udzielić precyzyjnej odpowiedzi na to pytanie.