Динамическое ценообразование с обучением с подкреплением с нуля Q-обучение

Dynamic pricing with reinforcement learning from scratch - Q-learning

Введение в Q-Learning с практическим примером на Python

Содержание

1. Введение
2. Основы обучения с подкреплением2.1 Основные понятия2.2 Q-функция2.3 Q-значение2.4 Q-Learning2.5 Уравнение Беллмана2.6 Исследование против эксплуатации2.7 Q-таблица
3. Проблема динамического ценообразования3.1 Формулировка проблемы3.2 Реализация
4. Выводы
5. Ссылки

1. Введение

В этой статье мы представляем основные концепции обучения с подкреплением и углубляемся в Q-Learning, подход, который позволяет интеллектуальным агентам изучать оптимальные стратегии, принимая информированные решения на основе вознаграждений и опыта.

Мы также представляем практический пример на Python, созданный с нуля. В частности, мы обучаем агента овладеть искусством ценообразования, важного аспекта бизнеса, чтобы он мог научиться максимизировать прибыль.

Без лишних слов, давайте начнем наше путешествие.

2. Основы обучения с подкреплением

2.1 Основные понятия

Обучение с подкреплением (RL) – это область машинного обучения, где агент учится выполнять задачу методом проб и ошибок.

• Meta AI представляет SeamlessM4T основную многоязыковую и многозадачную модель, которая безупречно переводит и расшифровывает речь и текст.
• Познакомьтесь с TADA мощным методом искусственного интеллекта для преобразования вербальных описаний в выразительных 3D-аватаров
• Эта научная статья по искусственному интеллекту предлагает MATLABER новый скрытый автоэнкодер BRDF для генерации текста в 3D с учетом материалов

Вкратце, агент пробует действия, которые связаны с положительной или отрицательной обратной связью через механизм вознаграждения. Агент корректирует свое поведение, чтобы максимизировать вознаграждение, тем самым изучая оптимальное действие для достижения конечной цели.

Давайте представим основные концепции RL на практическом примере. Представьте себе упрощенную аркадную игру, в которой кошка должна пройти лабиринт, собрав сок и клубок пряжи, избегая строительных площадок:

1. Агент выбирает ход действий. В данном примере агентом является игрок, управляющий джойстиком и принимающий решение о следующем движении кошки.
2. Окружение…