5 найкращих запитань на співбесіді про методи акторської критики

Вступ

У цій статті ви вивчатимете питання для співбесіди щодо навчання з підкріпленням (RL), який є типом машинного навчання, у якому агент вчиться в середовищі, взаємодіючи з ним (шляхом проб і помилок) і отримуючи зворотний зв’язок (винагороду чи покарання) за виконання дій. У цьому випадку мета полягає в тому, щоб досягти найкращої поведінки та максимізувати сукупний сигнал винагороди шляхом проб і помилок, використовуючи зворотній зв’язок із застосуванням таких методів, як «Актор-критика». Враховуючи той факт, що агенти RL можуть вчитися на своєму досвіді та адаптуватися до мінливого середовища, вони найкраще підходять для динамічного та непередбачуваного середовища.

Останнім часом спостерігається сплеск інтересу до методів Actor-Critic, алгоритму RL, який поєднує методи, засновані на політиках, і методи, засновані на цінностях, для оптимізації продуктивності агента в певному середовищі. У цьому випадку суб’єкт контролює, як діє наш агент, а критик допомагає в оновленні політики, вимірюючи, наскільки ефективними є вжиті дії. Методи акторської критики показали свою високу ефективність у різних областях, як-от робототехніка, ігри, обробка природної мови тощо. У результаті багато компаній і дослідницьких організацій активно досліджують використання методів акторської критики у своїй роботі, а отже, вони шукають людей, які знайомі з цією сферою.

У цій статті я занотував список із п’яти найбільш важливих запитань на співбесіді щодо методів акторської критики, які ви можете використовувати як посібник для формулювання ефективних відповідей, щоб досягти успіху на наступній співбесіді.

До кінця цієї статті ви дізнаєтеся наступне:

• Що таке акторсько-критичні методи? І як оптимізовані Актор і Критик?
• Які подібності та відмінності між методом «актор-критика» та генеративною суперницькою мережею?
• Деякі застосування методу актор-критик.
• Загальні способи, якими регулярізація ентропії допомагає збалансувати дослідження та використання в методах акторської критики.
• Чим метод «Актор-Критик» відрізняється від Q-learning і методів градієнта політики?

Ця стаття була опублікована як частина Blogathon Data Science.

Зміст

1. Що таке акторсько-критичні методи? Поясніть, як оптимізуються актор і критик.
2. Які подібності та відмінності між методом «актор-критика» та генеративною суперницькою мережею?
3. Перелічіть деякі застосування методів акторської критики.
4. Перелічіть деякі способи, за допомогою яких регулярізація ентропії допомагає збалансувати дослідження та експлуатацію в акторсько-критичній програмі.
5. Чим метод актор-критика відрізняється від інших методів навчання з підкріпленням, таких як Q-навчання або методи градієнта політики?
6. Поради щодо успішного співбесіди та безперервного навчання в навчанні з підкріпленням
7. Висновок

Q1. Що таке акторсько-критичні методи? Поясніть, як оптимізуються актор і критик.

Це клас алгоритмів Reinforcement Learning, які поєднують методи на основі політики та на основі цінностей для оптимізації продуктивності агента в певному середовищі.

Є дві апроксимації функції, тобто дві нейронні мережі:

• Актор, функція політики параметризується тетою: πθ​(s), яка контролює, як діє наш агент.
• Критик, ціннісна функція параметризується w: q^​w​(s,a), що допомагає в оновленні політики, вимірюючи, наскільки ефективними є виконані дії!

Джерело: Hugging Face

Процес оптимізації:
Крок 1: Поточний стан St передається як вхідні дані через актора та критика. Після цього політика приймає стан і виводить дію At.

Крок 2: Критик приймає цю дію як вихідні дані. Ця дія (At) разом із станом (St) далі використовується для обчислення Q-значення, тобто значення виконання дії в цьому стані.

 Крок 3: Дія (At), виконана в середовищі, виводить новий стан (S t+1) і винагороду (R t+1).

Крок 4: На основі Q-значення актор оновлює параметри своєї політики.

Крок 5: Використовуючи оновлені параметри політики, актор виконує наступну дію (At+1) з урахуванням нового стану (St+1). Крім того, критик також оновлює свої значення параметрів.

Q2. Які подібності та відмінності між методом «актор-критика» та генеративною суперницькою мережею?

Акторсько-критичні (АК) методи і Генеративні змагальні мережі це методи машинного навчання, які передбачають навчання двох моделей, які працюють разом для покращення продуктивності. Однак вони мають різні цілі та застосування.

Ключова подібність між методами AC і GAN полягає в тому, що обидва передбачають навчання двох моделей, які взаємодіють одна з одною. У AC актор і критик співпрацюють один з одним, щоб покращити політику агента RL, тоді як у GAN генератор і дискримінатор працюють разом, щоб створити реалістичні зразки з даного розподілу.

Ключові відмінності між методами акторської критики та генеративними суперницькими мережами такі:

• Методи AC спрямовані на максимізацію очікуваної винагороди агента RL шляхом вдосконалення політики. Навпаки, GAN мають на меті генерувати зразки, подібні до навчальних даних, мінімізуючи різницю між згенерованими та реальними зразками.
• У AC актор і критик співпрацюють, щоб покращити політику, тоді як у GAN генератор і дискримінатор змагаються в мінімаксній грі, де генератор намагається створювати реалістичні зразки, які вводять дискримінатора в оману, а дискримінатор намагається відрізнити справжній від підробленого. зразки.
• Коли справа доходить до навчання, методи AC використовують алгоритми RL, такі як градієнт політики або Q-навчання, щоб оновити актора та критика на основі сигналу винагороди. На противагу цьому GAN використовують змагальне навчання для оновлення генератора та дискримінатора на основі помилки між згенерованими (фальшивими) та реальними зразками.
• Методи акторської критики використовуються для послідовних завдань прийняття рішень, тоді як GAN використовуються для генерації зображень, синтезу відео та генерації тексту.

Q3. Перелічіть деякі застосування методів акторської критики.

Ось кілька прикладів застосування методу актор-критик:

1. Управління робототехнікою: Методи акторської критики використовувалися в різних додатках, як-от збирання та розміщення об’єктів за допомогою роботизованих рук, балансування стовпа та керування людиноподібним роботом тощо.
2. Гра: Метод «Актор-Критик» використовувався в різних іграх, наприклад у Atari, Go та покері.
3. Автономне водіння: Методи акторської критики використовувалися для автономного водіння.
4. Обробка природної мови: Метод актор-критик застосовано до Завдання НЛП як машинний переклад, створення діалогів і резюмування.
5. Фінанси: Методи акторської критики застосовувалися до завдань прийняття фінансових рішень, таких як управління портфелем, торгівля та оцінка ризиків.
6. Охорона здоров'я: Методи акторської критики були застосовані до завдань охорони здоров’я, таких як персоналізоване планування лікування, діагностика захворювань і медична візуалізація.
7. Рекомендаційні системи: Методи «актор-критика» використовувалися в системах рекомендацій, наприклад, навчання рекомендувати продукти клієнтам на основі їхніх уподобань та історії покупок.
8. астрономія: Методи акторської критики використовувалися для аналізу астрономічних даних, наприклад виявлення закономірностей у гігантських наборах даних і прогнозування небесних подій.
9. Сільське господарство: Метод Actor-Critic оптимізував сільськогосподарські операції, такі як прогнозування врожайності та планування зрошення.

Q4. Перелічіть деякі способи, за допомогою яких регулярізація ентропії допомагає збалансувати дослідження та експлуатацію в акторсько-критичній програмі.

Деякі з поширених способів, якими регулярізація ентропії допомагає збалансувати дослідження та використання в Actor-Critic:

1. Заохочує дослідження: Термін регулярізації ентропії заохочує політику досліджувати більше, додаючи до політики стохастичність. Це зменшує ймовірність того, що політика застрягне в локальному оптимумі, і підвищує ймовірність дослідження нових і потенційно кращих рішень.
2. Баланс розвідки та експлуатації: Оскільки ентропійний термін заохочує дослідження, спочатку політика може досліджувати більше, але в міру того, як політика вдосконалюється та наближається до оптимального рішення, ентропійний термін зменшуватиметься, що призведе до більш детермінованої політики та використання поточного найкращого рішення. Таким чином, термін ентропії допомагає збалансувати розвідку та експлуатацію.
3. Запобігає передчасному зближенню: Термін регулярізації ентропії запобігає передчасному переходу політики до неоптимального рішення, додаючи до політики шум. Це допомагає політиці досліджувати різні частини простору станів і уникнути застрягання в локальному оптимумі.
4. Покращує міцність: Оскільки термін регулярізації ентропії заохочує дослідження та запобігає передчасній конвергенції, це, отже, допомагає полісу зменшити ймовірність провалу, коли політика піддається новим/невидимим ситуаціям, оскільки вона навчена досліджувати більше та бути менш детермінованою.
5. Забезпечує градієнтний сигнал: Термін регулярізації ентропії забезпечує сигнал градієнта, тобто градієнт ентропії щодо параметрів політики, який можна використовувати для оновлення політики. Це дозволяє політиці більш ефективно збалансувати розвідку та розробку.

Q5. Чим метод актор-критика відрізняється від інших методів навчання з підкріпленням, таких як Q-навчання або методи градієнта політики?

Це гібрид функцій, що ґрунтуються на цінностях і на основі політики, тоді як Q-навчання є підходом, що ґрунтується на цінностях, а методи градієнта політики базуються на політиці.

У Q-навчанні агент вчиться оцінювати значення кожної пари стан-дія, а потім ці оцінені значення використовуються для вибору оптимальної дії.

У методах градієнта політики агент вивчає політику, яка відображає стани на дії, а потім параметри політики оновлюються за допомогою градієнта показника ефективності.

Навпаки, методи акторської критики є гібридними методами, які використовують функцію, що ґрунтується на цінностях, і функцію, що ґрунтується на політиці, щоб визначити, яку дію вжити в певному стані. Якщо бути точним, функція значення оцінює очікуваний прибуток від даного стану, а функція політики визначає дії, які необхідно виконати в цьому стані.

Поради щодо запитань на співбесіді та безперервного навчання в навчанні з підкріпленням

Нижче наведено кілька порад, які можуть допомогти вам досягти успіху на співбесіді та покращити ваше розуміння RL:

• Перегляньте основи. Важливо мати тверді основи, перш ніж занурюватися в складні теми.
• Ознайомтеся з бібліотеками RL, як-от OpenAI gym і Stable-Baselines3, а також запровадьте стандартний алгоритм і пограйте з ним, щоб володіти речами.
• Будьте в курсі поточних досліджень. Для цього ви можете просто стежити за деякими відомими технологічними гігантами, такими як OpenAI, Hugging Face, DeepMind тощо, у Twitter/LinkedIn. Ви також можете бути в курсі новин, читаючи дослідницькі статті, відвідуючи конференції, беручи участь у змаганнях/хакатонах і стежачи за відповідними блогами та форумами.
• Використовуйте ChatGPT для підготовки до співбесіди!

Висновок

У цій статті ми розглянули п’ять запитань для інтерв’ю щодо методу «Актор-критик», які можна поставити під час інтерв’ю з науковими даними. Використовуючи ці запитання для інтерв’ю, ви можете попрацювати над розумінням різних концепцій, сформулювати ефективні відповіді та представити їх інтерв’юеру.

Підводячи підсумок, ключові моменти, які слід взяти з цієї статті, такі:

• Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning, RL) — це тип машинного навчання, у якому агент вчиться в навколишньому середовищі, взаємодіючи з ним (шляхом проб і помилок) і отримуючи зворотний зв’язок (винагороду чи покарання) за виконання дій.
• У AC актор і критик працюють разом, щоб покращити політику агента RL, тоді як у GAN генератор і дискримінатор працюють разом, щоб створити реалістичні зразки з заданого розподілу.
• Однією з головних відмінностей між методом AC і GAN є те, що актор і критик співпрацюють, щоб покращити політику, тоді як у GAN генератор і дискримінатор змагаються в мінімаксній грі, де генератор намагається створити реалістичні зразки, які обманюють дискримінатора, і дискримінатор намагається відрізнити справжні зразки від підроблених.
• Методи акторської критики мають широкий спектр застосувань, включаючи роботизоване керування, ігри, фінанси, НЛП, сільське господарство, охорону здоров’я тощо.
• Регулярізація ентропії допомагає збалансувати розвідку та експлуатацію. Це також покращує міцність і запобігає передчасному зближенню.
• Метод актор-критика поєднує в собі підходи, що ґрунтуються на цінностях і на основі політики, тоді як Q-навчання є підходом, що ґрунтується на цінностях, а методи градієнта політики є підходами, що ґрунтуються на політиці.

Медіафайли, показані в цій статті, не належать Analytics Vidhya та використовуються на розсуд Автора. 

споріднений

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/top-interview-questions-on-actor-critic-methods/