فرا-یادگیری بدون نظارت برای یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی با مشکل بزرگی روبروست. عامل‌ها برای یادگیری وظایف جدید به داده‌های بسیار زیادی نیاز دارند. اکثر روش‌ها برای هر مرحله‌ی واحد، به برچسب‌های انسانی یا پاداش نیاز دارند. این موضوع سرعت پیشرفت را کاهش می‌دهد.

فرا-یادگیری بدون نظارت این وضعیت را تغییر می‌دهد. این روش به عامل‌ها اجازه می‌دهد بدون نیاز به پاداش‌های صریح، از تجربیات خود بیاموزند. عامل، ساختار وظایف را به تنهایی یاد می‌گیرد.

نحوه عملکرد:

  • عامل، الگوها را در محیط مشاهده می‌کند.
  • یک مدل داخلی از نحوه رفتار وظایف می‌سازد.
  • از این مدل برای انطباق سریع با موقعیت‌های جدید استفاده می‌کند.

این رویکرد نیاز به مهندسی دستی پاداش را کاهش می‌دهد. این کار عامل‌ها را منعطف‌تر می‌کند. آن‌ها «چگونه یاد گرفتن» را می‌آموزند.

اگر می‌خواهید هوش مصنوعی هوشمندتری بسازید، باید فرا-یادگیری را درک کنید. این موضوع ما را به عامل‌هایی که پیچیدگی‌های دنیای واقعی را مدیریت می‌کنند، نزدیک‌تر می‌کند.

منبع: https://dev.to/paperium/unsupervised-meta-learning-for-reinforcement-learning-5a0h

انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi