ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮੇਟਾ-ਲਰਨਿੰਗ
ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਰਿਵਾਰਡਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮੇਟਾ-ਲਰਨਿੰਗ ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਿਵਾਰਡਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਣ ਲਈ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮੈਨੂਅਲ ਰਿਵਾਰਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸਿੱਖਣਾ ਕਿਵੇਂ ਹੈ, ਇਹ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਰਟ AI ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੇਟਾ-ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Source: https://dev.to/paperium/unsupervised-meta-learning-for-reinforcement-learning-5a0h
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi