Hoe werkt Reinforcement learning?

Hoe werkt Reinforcement Learning?

Reinforcement learning (RL) is een type machinaal leren waarbij een agent leert door middel van interactie met zijn omgeving, zonder expliciet instructies te ontvangen. Het is gebaseerd op het principe van trial-and-error, waarbij de agent zijn acties aanpast op basis van de feedback die hij ontvangt.

Hoe RL werkt

RL werkt als volgt:

1. Omgeving: De agent bevindt zich in een omgeving die een verzameling mogelijke toestanden en acties vertegenwoordigt.
2. Agent: De agent is een entiteit die acties kan ondernemen in de omgeving.
3. Feedback: De omgeving geeft feedback aan de agent in de vorm van beloningen of straffen, afhankelijk van de acties die de agent onderneemt.
4. Doel: Het doel van de agent is om een strategie te vinden die de cumulatieve beloning maximaliseert.
5. Trial-and-error: De agent start met willekeurige acties en leert geleidelijk welke acties de beste beloningen opleveren. Het verbetert zijn strategie op basis van de gekregen feedback.
6. Optimalisatie: Naarmate de agent meer interacties met de omgeving heeft, optimaliseert hij zijn strategie verder om de cumulatieve beloning te maximaliseren.

Voorbeeld

Stel dat we een robot willen leren hoe te lopen. We kunnen een RL-agent maken die in een gesimuleerde omgeving interactie heeft met een virtuele robot.

• Omgeving: De omgeving is de gesimuleerde wereld waarin de robot leeft.
• Agent: De agent controleert de acties van de robot, zoals het bewegen van zijn benen.
• Feedback: De omgeving geeft beloningen aan de agent als de robot vooruit beweegt, en straffen als hij valt.
• Doel: Het doel van de agent is om de cumulatieve beloning te maximaliseren, wat betekent dat de robot zo ver mogelijk moet lopen.
• Trial-and-error: De agent begint met willekeurige bewegingen en leert geleidelijk welke reeks acties de beste beloningen oplevert.
• Optimalisatie: Naarmate de agent meer interacties heeft, optimaliseert hij zijn strategie om de cumulatieve beloning te maximaliseren, waardoor de robot steeds beter leert lopen.

Voordelen van RL

• Geen vooraf gedefinieerde optimale acties: RL vereist geen vooraf gedefinieerde kennis van optimale acties.
• Dynamische omgevingen: RL kan worden gebruikt in dynamische omgevingen waar de optimale acties kunnen veranderen.
• Complexe taken: RL is geschikt voor het oplossen van complexe taken die moeilijk handmatig te programmeren zijn.

Toepassingen van RL

RL vindt toepassing in verschillende gebieden, zoals:

• Robotica en bewegingscontrole
• Games en kunstmatige intelligentie
• Optimalisatie en planning
• Financiën en investeringen