Korábbi cikkeinkben részletesen megismerkedhettünk a megerősítéses tanulás, azaz a reinforcement learning lényegével és felhasználási lehetőségeivel. Az MI kutatás új ágát még csak a techóriások alkalmazzák, de az máris egyértelműen látszik, mennyire széles körben hasznosítható technológiáról van szó. Mik azok a problémák, amikre a megerősítéses tanulás megoldást jelenthet?
Mikor érdemes a megerősítéses tanulás alkalmazása?
- Olyan folyamatoknál, ahol sűrűn követik egymást a műveletek és a visszajelzési lehetőségek, és egyértelműen meghatározható, melyik megoldás bizonyult jobbnak a többinél.
Kiváló terepet jelenthet a megerősítéses tanulás bevezetéséhez egy tőzsdei kereskedést bonyolító algoritmus. Míg mondjuk a vevői élettartam értékének 5 éves időszakon belüli, szabálytalan kapcsolódási pontok mentén történő optimalizálásához kevésbé használható. - Ha nem áll rendelkezésünkre kellő mennyiségű adat, amire alapozva létrehozható lenne egy algoritmus egy adott probléma kiküszöbölésére.
Ha egy optimalizációs vagy automatizációs feladatot meg lehet oldani a gépi tanulás egy másik módszerével, akkor nem érdemes belevágni a megerősítéses tanulás bevezetésébe. - Ha a megerősítéses tanulás bevezetéséből származó haszon nem haladja meg annak költségeit.
Ez az állítás ugyan alapvetőnek tűnhet. Ám egy komplex fejlesztés megkezdésére előtt mindig érdemes körüljárni, hogy milyen mértékű beruházások szükségesek a specifikus technológiai háttér kialakításához. A reinforcement learning ugyanis többek között olyan rendszereket igényel, amelyek támogatják az A/B tesztelést és a „trial and error” elv alapú működést. A hiányosságok azonosításához elengedhetetlen egy műszaki szakértőkből álló csapat bevonása is.
Jöhet a további két tanács?
Ha a fenti szempontok alapján érdemes kihasználnunk a megerősítéses tanulás nyújtotta előnyöket, a további két tanácsot ajánlott még észben tartanunk.
- Fektessünk nagy hangsúlyt az inputok, a műveletek és a jutalmak pontos meghatározására!
A szakértők szerint inputként a lehető legkisebb információcsomagot érdemes bevinni. A műveleteket esetében az elérni kívánt rugalmasságot figyelembe véve célszerű fokozatosan kiterjeszteni a rendszert. A jutalmak meghatározásakor a várt kimeneteleket vegyük alapul. Nem árt kiemelt figyelmet szentelni az izolált változóknak és a hosszú távú hatásoknak sem.
- Legyünk türelemmel a rendszer felé!
A tanuló algoritmusok nem fognak az első naptól kezdve tökéletesen működni. Az optimális útvonal megtalálása időbe telik! Ám érdemes kivárni, mert a mesterséges intelligencia segítségével olyan meglepő és kreatív megoldásokra bukkanhatunk, amik meghaladhatják az emberi képzelőerőt.
Bár a megerősítéses tanulás ma már érett technológiának számít, céges közegben történő alkalmazása még igencsak visszamaradott. Ha találunk egy ígéretes lehetőséget a megerősítéses tanulás bevezetésére, még mielőtt bármihez is hozzáfognánk, mindenképp érdemes felvenni a kapcsolatot egy szakértővel. Egy hasonlóan komplex technológia integrálása jelentős versenyelőnyt eredményezhet, ugyanakkor számos buktatóval is járhat.
Comments are closed.