Az erősítéses tanulás (reinforcement learning, RL) világában elmélyedni vágyók számára izgalmas lehetőséget kínál egy egyszerű, de hatékony mini környezet megtervezése, ahol a többügynökös rendszer interakció, visszajelzés és rétegezett döntéshozatal révén tanulja meg a navigációt. Ezen projekt során három különböző szerepkörű ügynököt hozunk létre: egy Akcióügynököt, egy Eszközügynököt és egy Felügyelőt. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan építhetjük fel ezt a rendszert a semmiből, és hogyan működhetnek együtt ezek az ügynökök a tanulás során.
Az Akcióügynök feladata, hogy végrehajtsa a döntéseket a környezetben, és közvetlen visszajelzést kapjon a lépései hatékonyságáról. Ezt a visszajelzést felhasználva finomítja a stratégiáit, hogy a lehető legjobb eredményeket érje el. Az Eszközügynök különféle eszközöket és taktikákat biztosít az Akcióügynök számára, segítve ezzel a hatékonyabb döntéshozatalt és navigációt a grid világban.
A Felügyelő szerepe a rendszer egészének irányítása és a stratégiai döntéshozatal támogatása. Ő az, aki a nagyobb képet szem előtt tartva segít az ügynököknek a hosszú távú célok elérésében. A Felügyelő koordinálja a másik két ügynök közötti kommunikációt és tanácsokkal látja el őket, hogy optimalizálják a teljesítményüket.
Az ilyen típusú projekt nagyszerű lehetőséget kínál a tanulóknak arra, hogy megértsék az erősítéses tanulás alapjait. Az egyszerű heurisztikák alkalmazásával és a több ügynök együttes munkájával a résztvevők betekintést nyerhetnek abba, hogyan képesek a gépi tanulás különböző ágensei együttműködni és adaptálódni a változó környezethez. Ez a megközelítés lehetőséget ad arra is, hogy a résztvevők megtapasztalják, hogyan lehet a különféle ügynököket összehangolni a hatékonyabb tanulás érdekében.
Amint a rendszer működésbe lép, az ügynökök közötti interakciók és a tanulási folyamat eredményeinek elemzése révén mélyebb megértést nyerhetünk a gépi tanulás komplexitásáról. A projekt végére világossá válik, hogy az ilyen típusú rendszerek milyen módon alkalmazhatók valós világ problémák megoldására, és hogyan járulhatnak hozzá a mesterséges intelligencia fejlődéséhez.
