Reinforcement Learning jobs

Найдите работы в области обучения с подкреплением

Работа в области обучения с подкреплением определяется как технология машинного обучения, которая занимается тем, как программные агенты должны действовать в определенной среде. Обучение с подкреплением является подмножеством глубокого обучения, которое помогает вам максимизировать какую-то часть общего вознаграждения. Алгоритмы RL обучаются методом проб и ошибок, обнаруживая самые эффективные действия для максимизации определенного сигнала вознаграждения.

Важные компоненты метода глубокого обучения с подкреплением

В современном мире востребованы работы в области искусственного интеллекта, и RL привлек значительное внимание. Лучшие компании непрерывно ищут специалистов с опытом работы в RL для занятости на различные должности. Поиск лучших кандидатов часто включает в себя изучение как контрактной работы, так и удаленной работы.

Вот несколько важных терминов, используемых в обучении с подкреплением AI:

• Агент: это предполагаемая сущность, которая выполняет действия в среде с целью получения некоторого вознаграждения.
• Среда (e): Сценарий, с которым должен столкнуться агент.
• Вознаграждение (R): Немедленный возврат, предоставляемый агенту, когда он выполняет определенное действие или задачу.
• Состояния: Состояние - это текущая ситуация, возвращенная средой.
• Политика (π): это стратегия, которую использует агент для решения следующего действия на основе текущего состояния.
• Значение (B): Долгосрочные доходы ожидаются со скидкой на краткосрочные вознаграждения.
• Функция Значения: Она определяет значение состояния, которое представляет общее количество вознаграждения. Это то, что ожидается от агента, начиная с этого состояния.
• Модель Среды: Это моделирует поведение среды. Это поможет вам делать выводы и также определять, как будет вести себя среда.
• Методы на основе модели: Это метод решения проблем обучения с подкреплением, который использует методы на основе модели.
• Q значение или значение действия (Q): Значение Q очень похоже на значение. Единственное отличие между ними состоит в том, что оно требует дополнительного параметра в качестве текущего действия. 

Этот метод тренировки нейронной сети поможет вам узнать, как достичь своих целей или максимизировать определенный показатель во многих шагах.

Виды обучения с подкреплением

Два типа методов обучения с подкреплением:

Положительное 

Определяется как событие, которое происходит из-за определенного поведения. Работа в области искусственного интеллекта увеличивает силу и частоту поведения и положительно влияет на действия, осуществляемые агентом.

Этот тип подкрепления помогает вам максимизировать производительность и поддерживать изменения в течение длительного времени. Однако слишком много подкрепления может привести к чрезмерной оптимизации состояния, что может повлиять на производительность.

Отрицательное

Отрицательное подкрепление определяется как подкрепление поведения, которое проистекает из отрицательного состояния, которое следует остановить или избегать. Это поможет вам определить минимальную производительность. Однако недостатком этого метода является то, что он достаточен только для достижения минимального поведения.

Применение обучения с подкреплением

Чтобы найти лучшие вакансии в RL в мире, существует несколько платформ и веб-сайтов, специально созданных для связи лиц, ищущих работу, с возможными работодателями. Вот применения обучения с подкреплением:

• Робототехника для промышленной автоматизации.
• Планирование бизнес-стратегии.
• Машинное обучение и наука о данных.
• Работы в области обучения с подкреплением помогают вам создавать системы обучения, которые предоставляют инструкции и материалы в соответствии с требованиями учеников.
• Управление самолетом и управление движением роботов.

Обучение с подкреплением - это технология машинного обучения, которая помогает вам узнать, какое действие принесет наибольшее вознаграждение за длительный период!