Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) là một nhánh của học máy, nơi một tác nhân (agent) học cách hành động trong một môi trường (environment) để tối đa hóa một phần thưởng (reward) tích lũy theo thời gian. Thay vì được cung cấp các nhãn dữ liệu đúng/sai rõ ràng như trong học có giám sát, tác nhân trong RL học thông qua thử và sai (trial and error), nhận được phản hồi từ môi trường dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt sau mỗi hành động.

Các thành phần chính của một hệ thống học tăng cường:

1. Tác nhân (Agent): Thực thể đưa ra quyết định và thực hiện các hành động trong môi trường.
2. Môi trường (Environment): Thế giới mà tác nhân tương tác. Môi trường cung cấp trạng thái hiện tại cho tác nhân và phản hồi (phần thưởng/hình phạt) sau mỗi hành động.
3. Trạng thái (State): Một biểu diễn của môi trường tại một thời điểm cụ thể. Tác nhân sử dụng trạng thái để đưa ra quyết định hành động.
4. Hành động (Action): Các lựa chọn mà tác nhân có thể thực hiện trong môi trường.
5. Phần thưởng (Reward): Một tín hiệu vô hướng (thường là số) mà tác nhân nhận được từ môi trường sau khi thực hiện một hành động. Mục tiêu của tác nhân là tối đa hóa tổng phần thưởng tích lũy theo thời gian.
6. Chính sách (Policy): Một chiến lược mà tác nhân sử dụng để quyết định hành động nào nên thực hiện trong một trạng thái nhất định. Chính sách có thể là một hàm ánh xạ trạng thái đến hành động.
7. Hàm giá trị (Value Function): Ước tính tổng phần thưởng kỳ vọng mà tác nhân có thể nhận được khi bắt đầu từ một trạng thái cụ thể và tuân theo một chính sách nhất định.

Quá trình học trong học tăng cường:

Tác nhân bắt đầu bằng cách khám phá môi trường thông qua các hành động ngẫu nhiên. Sau mỗi hành động, tác nhân quan sát trạng thái mới của môi trường và nhận được một phần thưởng (hoặc hình phạt). Dựa trên kinh nghiệm này, tác nhân dần dần học được chính sách tối ưu để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Quá trình này thường lặp đi lặp lại nhiều lần cho đến khi tác nhân đạt được hiệu suất mong muốn.

Các thuật toán học tăng cường phổ biến:

• Q-learning: Một thuật toán học giá trị, ước tính giá trị Q (chất lượng) của việc thực hiện một hành động cụ thể trong một trạng thái cụ thể.
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action): Tương tự Q-learning nhưng học dựa trên hành động thực tế được thực hiện theo chính sách hiện tại.
• Policy Gradient Methods (ví dụ: REINFORCE, A2C, A3C, PPO): Học trực tiếp chính sách mà không cần học hàm giá trị một cách rõ ràng.
• Actor-Critic Methods: Kết hợp cả học giá trị và học chính sách để tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp.
• Deep Reinforcement Learning (DRL): Sử dụng mạng nơ-ron sâu để biểu diễn hàm giá trị hoặc chính sách, cho phép RL giải quyết các vấn đề phức tạp với không gian trạng thái và hành động lớn.

Ứng dụng của học tăng cường:

Học tăng cường đã đạt được những thành công ấn tượng trong nhiều lĩnh vực:

• Trò chơi: Đánh bại con người trong các trò chơi phức tạp như cờ vây (AlphaGo), cờ vua (AlphaZero), và các trò chơi điện tử (Atari, Dota 2, StarCraft II).
• Robot học: Điều khiển robot thực hiện các tác vụ phức tạp như đi lại, cầm nắm đồ vật, điều hướng trong môi trường không xác định.
• Xe tự lái: Phát triển các hệ thống điều khiển xe tự động an toàn và hiệu quả.
• Quản lý tài nguyên: Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các trung tâm dữ liệu, quản lý lưới điện thông minh.
• Hệ thống khuyến nghị: Đưa ra các đề xuất cá nhân hóa cho người dùng (ví dụ: phim, nhạc, sản phẩm).
• Tài chính: Giao dịch thuật toán, quản lý danh mục đầu tư.
• Y tế: Tìm kiếm phác đồ điều trị tối ưu, cá nhân hóa liệu pháp.
• Điều khiển công nghiệp: Tối ưu hóa các quy trình sản xuất, điều khiển các hệ thống phức tạp.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Huấn luyện các tác nhân đối thoại, tối ưu hóa các chiến lược hội thoại.

Tóm lại, học tăng cường là một lĩnh vực mạnh mẽ của học máy, cho phép các tác nhân học cách đưa ra quyết định tối ưu trong các môi trường phức tạp thông qua tương tác và phản hồi. Với sự phát triển của deep learning, DRL đang mở ra những khả năng ứng dụng to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.