کاربرد یادگیری تقویتی

کاربردهای یادگیری تقویتی

امروزه کاربرد یادگیری تقویتی تقریباً در تمامی حوزه‌ها گسترش پیدا کرده است. به برخی از کاربردهای یادگیری تقویتی اشاره می‌شود.

کاربرد یادگیری تقویتی در پیاده‌سازی اتوماسیون در صنایع

در سال‌های اخیر پیاده‌سازی اتوماسیون در صنایع به دلیل افزایش چشم‌گیر بهره‌وری، کیفیت و استفاده موثر از منابع در کانون توجه بوده است. به عنوان مثال استفاده از رباتیک مثالی از پیاده‌سازی اتوماسیون است که در حال حاضر در بسیاری از صنایع کاربرد دارد. یکی از کاربردهای یادگیری تقویتی در ایجاد امکان یادگیری در ربات‌ها است.

یک مثال عالی دیگر پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در کنترل دمای مرکز داده شرکت گوگل است. عامل یادگیرنده که وظیفه حفظ دمای مطلوب را بر عهده دارد با هوش ایجاد شده توسط یادگیری تقویتی موفق شد 40 درصد هزینه‌های انرژی را کاهش دهد.

برنامه‌ریزی نگهداری و تعمیرات، برنامه‌ریزی تولید، کنترل کیفیت نیز مثال‌های دیگری است با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی امکان پیاده‌سازی اتوماسیون در آنها وجود دارد.

کاربرد یادگیری تقویتی در بورس و بازارهای مالی

در بازارهای مالی، مدل‌های سری‌های زمانی (Time Series) از کاربردهای فراوانی برخوردارند. اما مشکلی که در این الگوریتم‌ها وجود دارد، عدم تعیین اقدام مناسب با در نظر گرفتن شرایط است. اما پیاده‌سازی هوش مصنوعی ناشی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در بازارهای مالی این امکان را ایجاد می‌کند که عامل بر اساس وضعیت موجود بازار، اقدامات فروش، خرید و یا نگهداری سهام را انتخاب نماید و به نوعی معاملات خودکار انجام شود.

شرکت IBM با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی امکان خرید و فروش در بازارهای مالی را به صورت خودکار انجام می‌دهد. پاداش تعریف شده برای عامل یادگیرنده بر اساس ضرر و یا سود هر تراکنش مالی محاسبه می‌شود.

کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های درمانی

در سیستم‌های درمانی، بیماران می‌توانند با استفاده از پیشنهادات هوش مصنوعی ایجاد شده توسط یادگیری تقویتی درمان مناسب را دریافت نمایند. در این حالت، الگوریتم یادگیری تقویتی قادر است تا با استفاده از تجربیات قبلی، سیاست بهینه را بدون نیاز به اطلاعات در مورد سیستم‌های بیولوژیکی پیشنهاد دهد.

رپیم‌های درمانی پویا (DTRs) در بیماری‌های مزمن، بخش مراقبت‌های ویژه، تشخیص بیماری از دیگر کاربردهای یادگیری تقویتی در سیستم درمانی است.

کاربرد یادگیری تقویتی در خودروی بدون راننده (خودران)

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری تقویتی امکان هدایت وسیله نقلیه بدون حضور راننده است. در این حالت الگوریتم یادگیری تقویتی جنبه‌های مختلفی مانند محدودیت سرعت، مناطق قابل رانندگی، جلوگیری از برخورد با موانع و سایر خودروها و … را باید مدنظر داشته باشد. برخی از وظایف رانندگی خودران که یادگیری تقویتی امکان انجام آن را دارد عبارتند از: بهینه سازی مسیر، برنامه ریزی حرکت، مسیریابی پویا، بهینه سازی کنترل کننده، و سیاست های یادگیری مبتنی بر سناریو برای بزرگراه ها.

کاربرد یادگیری تقویتی در حوزه‌های مهندسی

شرکت Facebook از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های خود استفاده کرده است. به عنوان مثال شخصی‌سازی پیشنهادات و بهینه‌سازی کیفیت پخش ویدئو برخی از کاربردهای الگوریتم یادگیری تقویتی در این شرکت است.

کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های پیشنهاد دهنده

امروزه ترجیحات کاربران به طور مکرر تغییر می‌کند و توصیه گزینه مناسب برای کاربران روز به روز سخت‌تر می‌شود و پیشنهاد بر اساس نظرات و لایک‌ها تقریباً رو به منسوخ شدن است.

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌توانند با بررسی محتوا، عنوان، ناشر، نحوه برخورد کاربر با محتوا، نحوه اشتراک گذاری و سایر عوامل مرتبط به کاربران پیشنهادات مرتبط را ارائه دهند.

کاربرد یادگیری تقویتی در صنعت بازی

یکی از کاربردهای بسیار جالب الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در صنعت بازی‌سازی است. به عنوان مثال الگوریتم AlphaGo Zero که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توسعه داده شده است توانست بازی Go را از ابتدا یاد بگیرد و بعد از 40 روز خودآموزی، قهرمان شماره 1 این بازی را شکست دهد. همچنین الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در بازی‌های آتاری نیز پیاده‌سازی شد و در بسیاری از بازی‌ها بهترین امتیازات کسب شده توسط انسان را بهبود چشم‌گیری داد.

سایر کاربردهای یادگیری تقویتی

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از کاربردهای بسیار زیادی برخوردار هستند. علاوه بر مثال‌های ذکر شده، این الگوریتم‌ها در استراتژی مناقصات، استراتژی بازاریابی، استراتژی تبلیغات، برنامه‌ریزی استراتژیک تجاری و بسیاری از حوزه‌های دیگر کاربرد دارند و به دلیل توسعه آنها روز به روز بر کاربرد آنها اقزوده می‌شود.