اكتشف عمليات اتخاذ القرار في ماركوف (MDPs) ودورها في الذكاء الاصطناعي والتعلم المعزز والروبوتات واتخاذ القرارات في مجال الرعاية الصحية.
عملية اتخاذ القرار ماركوف (MDP) هي إطار رياضي يُستخدم لنمذجة عملية اتخاذ القرار في المواقف التي تكون فيها النتائج عشوائية جزئيًا وجزئيًا تحت سيطرة صانع القرار، وغالبًا ما يشار إليه باسم الوكيل. إنه مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما في مجال التعلم المعزز (RL). توفر MDPs طريقة رسمية لوصف المشاكل التي يتفاعل فيها الوكيل مع بيئة ما بمرور الوقت، ويتعلم اتخاذ سلسلة من القرارات لتحقيق هدف محدد، وعادةً ما يزيد من المكافأة التراكمية. هذا الإطار ضروري لفهم كيف يمكن للوكلاء تعلم السلوكيات المثلى في بيئات معقدة وغير مؤكدة.
وعادةً ما يتم تعريف خطة التنمية متعددة الأبعاد من خلال عدة مكونات رئيسية:
أحد الجوانب الحاسمة في تخطيطات البرمجة متعددة الوظائف هو خاصية ماركوفوالتي تنص على أن الحالة المستقبلية والمكافأة تعتمد فقط على الحالة الحالية والإجراء الحالي، وليس على تسلسل الحالات والإجراءات التي أدت إلى الحالة الحالية.
في سياق التعلّم الآلي (ML)، تُشكّل خوارزميات التعلّم الآلي المتعدد الأبعاد حجر الأساس لمعظم خوارزميات التعلّم المعزز. ويتمثل الهدف في خوارزميات التعلُّم الآلي المتعدد الأبعاد في إيجاد السياسة المثلى (π)، وهي استراتيجية أو قاعدة تخبر الوكيل بالإجراء الذي يجب اتخاذه في كل حالة لتعظيم المكافأة التراكمية المخصومة المتوقعة.
صُممت خوارزميات مثل التعلم الكمي و SARSA وأساليب تدرج السياسات لحل خطط الأداء المتعددة الأبعاد، وغالبًا ما يكون ذلك دون الحاجة إلى معرفة صريحة باحتمالات الانتقال أو وظائف المكافأة، وتعلمها من خلال التفاعل مع البيئة بدلاً من ذلك. وتتضمن حلقة التفاعل هذه مراقبة الوكيل للحالة الحالية، واختيار إجراء ما بناءً على سياسته، والحصول على مكافأة، والانتقال إلى حالة جديدة وفقًا لديناميكيات البيئة. تتكرر هذه العملية، مما يسمح للوكيل بتحسين سياسته تدريجياً. يختلف نموذج التعلّم هذا اختلافًا كبيرًا عن التعلّم الخاضع للإشراف (التعلّم من البيانات المصنفة) والتعلّم غير الخاضع للإشراف (إيجاد أنماط في البيانات غير المصنفة).
تتعدد التطبيقات العملية لتقنيات MDPs وتقنيات RL المستخدمة في حلها:
من المفيد التمييز بين خطط التنمية الألفية والمفاهيم ذات الصلة:
غالبًا ما ينطوي تطوير الحلول القائمة على MDPs على استخدام مكتبات RL المبنية على أطر مثل PyTorch أو TensorFlow. قد تتضمن إدارة التجارب وتدريب النماذج منصات مثل Ultralytics HUB لتبسيط سير عمل مشروع الذكاء الاصطناعي. التقييم الفعال للنموذج أمر بالغ الأهمية لتقييم أداء السياسة المستفادة.
