সময় ধারাবাহিক পূর্বাভাসের জন্য কি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগ করা যেতে পারে?
উত্তর:
হ্যাঁ, তবে ভবিষ্যতে ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিস্টেমের চলমান আচরণের মধ্যে উল্লেখযোগ্য প্রতিক্রিয়া না থাকলে সাধারণভাবে এটি কার্যটির পক্ষে ভাল সরঞ্জাম নয়।
একটি আরএল পূর্বাভাস বা নিয়ন্ত্রণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করার উপযুক্ত যেখানে একটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) সমস্যা তৈরি করতে, তারপর আপনাকে কয়েকটি উপাদান চিহ্নিত করতে হবে:
এমন একটি পরিবেশ যা অনেকগুলি রাজ্যের একটিতে থাকে যা একটি অনুক্রমে পরিমাপ / পর্যবেক্ষণ করা যায়।
একটি এজেন্ট যা বর্তমান অবস্থা পর্যবেক্ষণ করতে এবং একই ক্রমে পদক্ষেপ নিতে পারে ।
ধারাবাহিকতায় রাষ্ট্রের বিবর্তন বর্তমান অবস্থা এবং গৃহীত পদক্ষেপের কিছু সংমিশ্রণের উপর নির্ভর করে এবং এটি স্টোকাস্টিকও হতে পারে।
আরএল এজেন্ট পর্যবেক্ষণ বা পরিমাপ করতে পারে এমন একটি পুরষ্কার সংকেত থাকতে হবে । পুরষ্কারের মানটি রাষ্ট্রের বিবর্তনের মতো একই বিষয়ের উপর নির্ভর করতে পারে তবে তাদের উপর অন্যভাবে নির্ভর করতে পারে।
সময়ের বিবর্তনের পূর্বাভাসের সাধারণ ক্ষেত্রে ভবিষ্যদ্বাণীটিকে অ্যাকশন হিসাবে বিবেচনা করে এটির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যেতে পারে, রাষ্ট্রের বিবর্তনটি কেবলমাত্র বর্তমান রাষ্ট্রের উপর নির্ভর করে (অতিরিক্ত এলোমেলো) এবং রাষ্ট্র এবং ক্রয়ের ভিত্তিতে পুরষ্কারের উপর নির্ভর করে। এটি আরএল প্রয়োগ করার অনুমতি দেবে, তবে কার্যকারিতা কেবলমাত্র এক পথে প্রবাহিত হবে - পরিবেশ থেকে আপনার ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলটিতে। যেমন, পুরষ্কারের জন্য উদাহরণস্বরূপ আপনি সবচেয়ে ভাল করতে পারেন হ'ল ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সঠিকতা সম্পর্কে কিছু মেট্রিক ব্যবহার করা। ভাল বা খারাপ পূর্বাভাসের ফলাফলগুলি মূল পরিবেশকে প্রভাবিত করে না। মূলত আপনি একটি আরএল স্তরটিতে সিক্যুয়েন্সের জন্য কিছু ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল (যেমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক) মোড়ানো শেষ করবেন যা তত্ত্বাবধানে শেখার সমস্যাটির জন্য সহজেই বেসিক ডেটা সেট হ্যান্ডলিং দ্বারা প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে।
ওয়ান ওয়ে আপনি পারে অর্থপূর্ণ আরএল সমস্যায় সিরিজ পূর্বাভাস সমস্যার প্রসারিত সিদ্ধান্ত ভবিষ্যৎবাণী উপর ভিত্তি করে, এবং সিস্টেমগুলি সেই সংকল্প দ্বারা প্রভাবিত হয় রাজ্যের অন্তর্ভুক্ত করা পরিবেশের সুযোগ বৃদ্ধি হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি স্টকের দামের পূর্বাভাস দিচ্ছেন, তবে আপনার পোর্টফোলিও এবং রাজ্যে তহবিল অন্তর্ভুক্ত করুন। তেমনি ক্রিয়াকলাপগুলি পূর্বাভাস হওয়া, কমান্ড ক্রয় ও বিক্রয় হয়ে যাওয়া বন্ধ করে দেয়। এটি দামের পূর্বাভাসের উপাদানটিকে উন্নত করবে না (এবং আপনি সম্ভবত আরও উপযুক্ত সরঞ্জাম - যেমন এলএসটিএম ব্যবহার করে একটি পৃথক সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা ভাল better তবে এটি আরএল সমস্যা হিসাবে সামগ্রিকভাবে ফ্রেম করবে)।