𝗨𝗻𝘀𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘀𝗲𝗱 𝗠𝗲𝘁𝗮-𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗳𝗼𝗿 𝗥𝗲𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗰𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴
Reinforcement learning एक बड़ी समस्या का सामना कर रहा है। नए कार्यों (tasks) को सीखने के लिए एजेंटों को बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। अधिकांश विधियों में हर एक कदम के लिए मानवीय लेबल या रिवॉर्ड्स (rewards) की आवश्यकता होती है। इससे प्रगति धीमी हो जाती है।
Unsupervised meta-learning इसे बदल देता है। यह एजेंटों को स्पष्ट रिवॉर्ड्स के बिना अनुभव से सीखने की अनुमति देता है। एजेंट स्वयं कार्यों की संरचना को सीखता है।
यह कैसे काम करता है:
- एजेंट पर्यावरण में पैटर्न का अवलोकन करता है।
- यह इस बात का एक आंतरिक मॉडल बनाता है कि कार्य कैसे व्यवहार करते हैं।
- यह नई स्थितियों के साथ तेज़ी से तालमेल बिठाने के लिए इस मॉडल का उपयोग करता है।
यह दृष्टिकोण मैन्युअल रिवॉर्ड इंजीनियरिंग की आवश्यकता को कम करता है। यह एजेंटों को अधिक लचीला बनाता है। वे सीखते हैं कि कैसे सीखा जाए।
यदि आप अधिक स्मार्ट AI बनाना चाहते हैं, तो आपको meta-learning को समझने की आवश्यकता है। यह हमें उन एजेंटों के करीब ले जाता है जो वास्तविक दुनिया की जटिलताओं को संभाल सकते हैं।
स्रोत: https://dev.to/paperium/unsupervised-meta-learning-for-reinforcement-learning-5a0h
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi