 மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள வலுவூட்டல் கற்றலின் (RL) பரந்த வகுப்புகள் மற்றும் அவை என்னென்ன சிக்கல்களைத் தீர்க்க முயல்கின்றன என்பதை விவரிக்கவும்.
அசோசியேட்டிவ் வலுவூட்டல் கற்றல் இணை வலுவூட்டல் கற்றல் பணிகள் சீரற்ற கற்றல் தானியங்கு பணிகள் மற்றும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் முறை வகைப்பாடு பணிகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. துணை வலுவூட்டல் கற்றல் பணிகளில், கற்றல் அமைப்பு அதன் சூழலுடன் ஒரு மூடிய வளையத்தில் தொடர்பு கொள்கிறது. ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல் இந்த அணுகுமுறை ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் மாநில இடத்தை வெளிப்படையாக வடிவமைக்காமல் வலுவூட்டல் கற்றலை விரிவுபடுத்துகிறது. Google DeepMind ஆல் ATARI கேம்களைக் கற்கும் பணியானது ஆழ்ந்த வலுவூட்டல் கற்றல் அல்லது முடிவில் இருந்து இறுதி வலுவூட்டல் கற்றலில் கவனம் செலுத்தியது. ஆட்வேர்சரியல் ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல் என்பது கற்றறிந்த கொள்கைகளின் பாதிப்புகளை மையமாகக் கொண்டு வலுவூட்டல் கற்றலில் தீவிரமான ஆராய்ச்சியின் ஒரு பகுதியாகும். இந்த ஆராய்ச்சிப் பகுதியில் சில ஆய்வுகள் ஆரம்பத்தில் வலுவூட்டல் கற்றல் கொள்கைகள் கண்ணுக்குத் தெரியாத விரோதக் கையாளுதல்களுக்கு ஆளாகின்றன என்பதைக் காட்டியது. இந்த பாதிப்புகளை சமாளிக்க சில முறைகள் முன்மொழியப்பட்டாலும், மிக சமீபத்திய ஆய்வுகளில், இந்த முன்மொழியப்பட்ட தீர்வுகள் ஆழமான வலுவூட்டல் கற்றல் கொள்கைகளின் தற்போதைய பாதிப்புகளின் துல்லியமான பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குவதில் இருந்து வெகு தொலைவில் இருப்பதாகக் காட்டப்பட்டுள்ளது. தெளிவற்ற வலுவூட்டல் கற்றல் RL இல் தெளிவற்ற அனுமானத்தை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம், தொடர்ச்சியான இடத்தில் தெளிவற்ற விதிகளுடன் கூடிய நிலை-செயல் மதிப்பு செயல்பாட்டை தோராயமாக்குவது சாத்தியமாகும். தெளிவில்லாத விதிகளின் IF - THEN வடிவம் இந்த அணுகுமுறையை இயற்கையான மொழிக்கு நெருக்கமான வடிவத்தில் முடிவுகளை வெளிப்படுத்துவதற்கு ஏற்றதாக ஆக்குகிறது. FRL ஐ தெளிவில்லாத விதி இடைக்கணிப்புடன் நீட்டிப்பது, கார்டினல் விதிகளை (மிக முக்கியமான நிலை-செயல் மதிப்புகள்) வலியுறுத்த, குறைக்கப்பட்ட அளவு அரிதான தெளிவில்லாத விதி-அடிப்படைகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. தலைகீழ் வலுவூட்டல் கற்றல் தலைகீழ் வலுவூட்டல் கற்றலில் (IRL), வெகுமதி செயல்பாடு வழங்கப்படவில்லை. அதற்கு பதிலாக, ஒரு நிபுணரிடமிருந்து கவனிக்கப்பட்ட நடத்தை மூலம் வெகுமதி செயல்பாடு ஊகிக்கப்படுகிறது. கவனிக்கப்பட்ட நடத்தையைப் பிரதிபலிப்பதே யோசனை, இது பெரும்பாலும் உகந்ததாகவோ அல்லது உகந்ததாகவோ இருக்கும். பாதுகாப்பான வலுவூட்டல் கற்றல் பாதுகாப்பான வலுவூட்டல் கற்றல் (SRL) என்பது கற்றல் கொள்கைகளின் செயல்முறையாகும் செயல்முறைகள்.
வலுவூட்டல் கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றலின் ஒரு பகுதியாகும், இது ஒரு பிரச்சனையான இடத்தில் அல்லது சூழலில் செயல்படும் முகவர் அல்லது வலுவூட்டல் கற்றல் அல்காரிதம், கடந்த கால சோதனை முடிவுகள் மற்றும் சுற்றுச்சூழலின் சாத்தியமான பாதைகள் பற்றிய புரிதலைப் பயன்படுத்தி, ஒரு கொள்கையைத் தீர்க்கும் கொள்கையைக் கணக்கிடுகிறது. அதிகபட்ச வெகுமதி. RL செயல்படக்கூடிய பல்வேறு சூழல்களில், முகவர் எடுக்கக்கூடிய பல்வேறு அணுகுமுறைகள் உள்ளன, மேலும் அவை ஆறு வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளாக வகைப்படுத்தப்படுகின்றன: 1. தொடர்புடைய RL - இது இயந்திர கற்றல் வகைப்பாட்டின் பாரம்பரிய அணுகுமுறைகளை சீரற்ற முறையில் தானியங்கு கற்றலுடன் இணைக்கிறது. , அல்லது சீரற்ற முறையில் விநியோகிக்கப்பட்ட முடிவுகள். 2. ஆழமான RL - இது பாரம்பரிய ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை மேம்படுத்துகிறது, ஆனால் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் முன் வரையறுக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் மாநில இடைவெளியின் பற்றாக்குறை ஆகியவற்றை அனுமதிக்கிறது. 3. அட்வர்ஸரியல் டீப் ஆர்எல் - டீப் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் சேமித்து வைக்கப்பட்டுள்ள நிலையில் உள்ள பாதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி இறுதி முடிவுகள் ஒப்பிடப்பட்டு, இந்த மாதிரிகளில் உள்ள பலவீனங்களைக் கண்டறியும் முயற்சிகள். 4. Fuzzy RL - இது ஒரு முடிவின் மதிப்பைக் கணக்கிடுவதைத் தீர்மானிக்கும் if-பின் தெளிவில்லாத விதிகளின் அருகில் உள்ள இயல்பான மொழி வரையறையைப் பயன்படுத்துகிறது. 5. தலைகீழ் RL - இது மாதிரியின் பொதுவான வெகுமதி செயல்பாடு மதிப்பீட்டுப் பகுதியை நீக்குகிறது மற்றும் அதற்குப் பதிலாக முடிவுகளைக் கண்காணிக்கவும் மதிப்பீடு செய்யவும் ஒரு மனிதனை உட்செலுத்துகிறது. 6. பாதுகாப்பான RL - கொள்கைகளை வரையறுப்பதற்கான ஒரு அணுகுமுறையாகும், இது சூழலில் உள்ள முகவரின் நடத்தையையும் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது, அந்த ஏஜென்ட் படிகள் நியாயமானவை அல்லது பாதுகாப்புக் கட்டுப்பாடுகளை மதிக்கின்றன.