Reinforcement Learning jobs

Найти работу в сфере обучения с подкреплением

Задача обучения с подкреплением определяется как метод машинного обучения, который касается того, как программные агенты должны действовать в среде. Обучение с подкреплением — это разновидность глубокого обучения, которая помогает вам максимизировать некоторую часть общего вознаграждения. Алгоритмы RL учатся методом проб и ошибок, находя наилучшие действия , которые можно предпринять, чтобы максимизировать конкретный сигнал вознаграждения.

Важные компоненты метода глубокого обучения с подкреплением

В современном мире вакансии в области ИИ пользуются большим спросом, и RL привлекло значительное внимание. Лучшие компании постоянно ищут профессионалов с опытом работы в сфере RL на различные должности . Поиск лучших кандидатов часто предполагает изучение как контрактной , так и удаленной работы .

Вот некоторые важные термины, используемые в ИИ подкрепления:

Агент: Это предполагаемая сущность, которая выполняет действия в окружающей среде, чтобы получить какое-то вознаграждение.

·      Среда(e): Сценарий, с которым приходится столкнуться агенту.

·      Награда (R): Немедленная прибыль, предоставляемая агенту, когда он или она завершает определенное действие или задачу.

·      Состояния: Состояние относится к текущей ситуации, возвращаемой средой.

·      Политика (π): это стратегия, которая используется агентом для принятия решения о следующем действии на основе текущего состояния.

·      Значение (B): Ожидается, что долгосрочные доходы будут снижены по сравнению с краткосрочными вознаграждениями.

·      Функция значения: определяет значение состояния, которое представляет собой общую сумму вознаграждения. Это тот агент, которого следует ожидать, начиная с этого состояния.

·      Модель окружающей среды: моделирует поведение окружающей среды. Это поможет вам сделать выводы, а также определить, как поведет себя окружающая среда.

·      Методы, основанные на моделях: это метод решения задач обучения с подкреплением, в котором используются методы, основанные на моделях.

·      Значение Q или значение действия (Q): Значение Q очень похоже на значение. Единственная разница между ними заключается в том, что в качестве текущего действия он принимает дополнительный параметр.

Этот метод обучения нейронной сети поможет вам научиться достигать своих целей или максимизировать определенное измерение за множество шагов.

Типы обучения с подкреплением

Два типа методов обучения с подкреплением:

Позитивный

Оно определяется как событие, которое происходит из-за определенного поведения. Обучение с подкреплением увеличивает силу и частоту поведения и положительно влияет на действия, предпринимаемые агентом.

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

Отрицательный

Негативное подкрепление определяется как подкрепление поведения, возникающего в результате негативного состояния, которое следует прекратить или избежать. Это поможет вам определить минимальную производительность. Однако недостатком этого метода является то, что его достаточно только для достижения минимального поведения.

Применение обучения с подкреплением

Чтобы найти лучшие вакансии RL в мире , доступно несколько платформ и веб-сайтов, специально разработанных для связи соискателей с потенциальными работодателями.   Вот приложения обучения с подкреплением:

·      Робототехника для промышленной автоматизации.

·      Планирование бизнес-стратегии.

·      Машинное обучение и наука о данных.

·      Работа в области обучения с подкреплением поможет вам создать системы обучения, которые предоставляют индивидуальные инструкции и материалы в соответствии с требованиями учащихся.

·      Управление самолетом и управление движением робота.

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, который помогает вам узнать, какое действие принесет наибольшую награду в течение длительного периода времени!