रिनफोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम
AI कुत्ते को प्रशिक्षित करने या वीडियो गेम खेलने जैसे — प्रयास, गलती और इनाम से सीखता है।
स्थिति देखें
एजेंट वातावरण की वर्तमान स्थिति को महसूस करता है।
एक्शन चुनें
अपनी नीति के आधार पर, एजेंट एक क्रिया चुनता है।
इनाम पाएं
परिवेश की गई कार्रवाई के आधार पर इनाम (+1 या -1) देता है।
नीति अपडेट करें
एजेंट भविष्य के पुरस्कारों को अधिकतम करने के लिए अपनी रणनीति अपडेट करता है।
Key Algorithms
Q-लर्निंग
क्लासिक वीडियो गेम, सरल नेविगेशन।
डीप Q-नेटवर्क (DQN)
अटारी गेम — मानव से बेहतर स्तर पर खेलना।
PPO
OpenAI Five (Dota 2), रोबोटिक लोकोमोशन।
रिएनफोर्समेंट लर्निंग (RL) पुरस्कार/दंड प्रणाली (Reward/Penalty system) का उपयोग करती है। एक 'एजेंट' अपने कुल पुरस्कार को अधिकतम करने के लिए 'वातावरण' का पता लगाता है।
1. Q-लर्निंग और DQN
Q-लर्निंग कार्यों के लिए मान तालिकाएँ (value tables) स्टोर करती है। डीप Q-नेटवर्क (DQN) वीडियो गेम खेलने जैसी जटिल समस्याओं को हल करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं।
पायथन: बुनियादी RL कॉन्सेप्ट
एक साधारण लूप जो दिखाता है कि एक एजेंट पुरस्कारों से कैसे सीखता है (वैचारिक):
class SimpleAgent:
def __init__(self):
self.knowledge = 0
def act(self, action):
# कार्य 1 = पढ़ाई, पुरस्कार = 10
# कार्य 0 = नींद, पुरस्कार = 2
reward = 10 if action == 1 else 2
self.knowledge += reward
return reward
agent = SimpleAgent()
for day in range(5):
r = agent.act(day % 2) # एक दिन पढ़ाई/एक दिन नींद
print(f"दिन {day}: पुरस्कार प्राप्त किया = {r}")