Обучение с подкреплением также связано с понятием "ценности" (value). Агент не всегда может сразу оценить, насколько выгодно его текущее состояние, но он может оценить будущее состояние, которое он надеется достичь, используя стратегию и получая награды за свои действия. Оценка ценности связана с идеей того, насколько хорошо будет обрабатывать агент своё будущее.

Обучение с подкреплением позволяет моделировать сложные процессы принятия решений, в которых не существует явных указаний, а правильное поведение должно быть выведено через эксперименты и опыт. Такие системы могут быть использованы в самых различных областях, от игр и робототехники до финансового анализа и маркетинга.

Давайте рассмотрим обучение с подкреплением на примере с использованием Python и библиотеки `gym`, которая предоставляет множество стандартных сред для тренировки алгоритмов обучения с подкреплением.

Мы будем использовать классический пример – задачу "CartPole", где цель состоит в том, чтобы агент удерживал столбик (cart) в вертикальном положении как можно дольше, балансируя на колесе, двигая его влево или вправо.

Шаг 1: Установка и импорт библиотек

Для начала установим нужные библиотеки. В случае использования Google Colab или Jupyter, это можно сделать через команду:

```bash

pip install gym

```

Затем импортируем все необходимые компоненты.

```python

import gym

import numpy as np

import random

import matplotlib.pyplot as plt

```

Шаг 2: Создание среды

Теперь создадим среду CartPole с помощью библиотеки `gym`.

```python

# Создаем среду

env = gym.make('CartPole-v1')

```

Шаг 3: Определение агента

В обучении с подкреплением важным моментом является создание агента, который будет принимать решения, основываясь на текущем состоянии среды. Агент должен выбрать действие на основе текущего состояния. Для простоты давайте реализуем случайный агент, который будет случайным образом выбирать действия, чтобы исследовать пространство.

```python

# Инициализация состояния среды

state = env.reset()

# Действия агента: 0 – двигаться влево, 1 – двигаться вправо

actions = [0, 1]

# Количество шагов

num_steps = 200

# Суммарная награда

total_reward = 0

# Сеанс игры с случайным агентом

for _ in range(num_steps):

action = random.choice(actions) # случайный выбор действия

next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) # Выполняем действие

total_reward += reward

state = next_state # Переход к следующему состоянию

# Если агент упал (закончилась игра), завершаем

if done:

break

# Выводим итоговую награду

print(f"Total Reward: {total_reward}")

```

Этот код показывает, как агент взаимодействует с средой, выбирает действия и накапливает награды. Но такой агент не обучается, он просто случайно выполняет действия, что делает его неэффективным. Нам нужно сделать так, чтобы агент обучался и максимизировал свои награды.

Шаг 4: Алгоритм Q-learning

Q-learning – это один из популярных методов обучения с подкреплением, который помогает агенту учиться на основе награды, которую он получает за выполнение определённого действия в каждом состоянии. Агент заполняет таблицу значений Q (ценности состояния-действия), которая описывает, насколько выгодно выполнить действие в конкретном состоянии.

Мы начнем с создания таблицы Q для всех состояний и действий. Сначала пространство состояний среды CartPole сильно большое и непрерывное, поэтому нам нужно будет дискретизировать его, чтобы работать с таблицей Q.

Шаг 5: Реализация алгоритма Q-learning

Пример реализации алгоритма Q-learning для задачи CartPole:

```python

# Устанавливаем параметры

learning_rate = 0.1 # Скорость обучения