Reinforcement Learning: Was es ist und wie es funktioniert
Veröffentlicht: 2024-07-17In der faszinierenden Welt der KI sticht Reinforcement Learning als leistungsstarke Technik hervor, die es Maschinen ermöglicht, durch Versuch und Irrtum optimale Verhaltensweisen zu erlernen, ähnlich wie Menschen und Tiere in der realen Welt Fähigkeiten erwerben.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Reinforcement Learning?
- RL vs. überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen
- Wie Reinforcement Learning funktioniert
- Arten des verstärkenden Lernens
- Anwendungen des verstärkenden Lernens
- Vorteile des Reinforcement Learning
- Nachteile des verstärkenden Lernens
Was ist Reinforcement Learning (RL)?
Reinforcement Learning (RL) ist eine Art maschinelles Lernen (ML), bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen durch Interaktion mit seiner Umgebung zu treffen. In diesem Zusammenhang ist der Agent ein Programm, das Entscheidungen über zu ergreifende Maßnahmen trifft, Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen erhält und sein Verhalten anpasst, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren.
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die Daten und statistische Methoden nutzt, um Programme zu erstellen, die menschliches Denken nachahmen, anstatt sich auf hartcodierte Anweisungen zu verlassen. RL lässt sich direkt davon inspirieren, wie Menschen ihre Entscheidungen durch Versuch und Irrtum optimieren.
Verstärkung vs. überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen
Beim überwachten Lernen werden Modelle mithilfe gekennzeichneter Daten trainiert, wobei für jede Eingabe die richtige Ausgabe bereitgestellt wird.Diese Anleitung hilft dem Modell, genaue Vorhersagen zu treffen, wenn es mit neuen, unsichtbaren Daten konfrontiert wird. Überwachtes Lernen ist nützlich für Aufgaben wie Spam-Erkennung, Bildklassifizierung und Wettervorhersage.
Andererseits arbeitetunüberwachtes Lernen mit unbeschrifteten Daten, um Muster und Gruppierungen zu finden.Es kann ähnliche Datenpunkte gruppieren, Zusammenhänge zwischen Elementen finden und die Datenkomplexität reduzieren, um die Verarbeitung zu erleichtern. Beispiele hierfür sind Kundensegmentierung, Empfehlungssysteme und Anomalieerkennung.
Reinforcement Learning unterscheidet sich von beiden.Bei RL lernt ein Agent, indem er mit seiner Umgebung interagiert und positives oder negatives Feedback erhält. Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es dem Agenten, seine Aktionen anzupassen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. RL ist besonders nützlich für Aufgaben, bei denen der Agent eine Abfolge von Entscheidungen lernen muss, wie beim Spielen, in der Robotik und beim autonomen Fahren.
Wie Reinforcement Learning funktioniert
Das Verständnis der Prinzipien von RL ist entscheidend, um zu verstehen, wie intelligente Agenten lernen und Entscheidungen treffen. Im Folgenden werden wir die Schlüsselkonzepte und den RL-Prozess im Detail untersuchen.
Schlüsselkonzepte in RL
RL verfügt über ein eigenes Vokabular, das nicht auf andere Arten von ML anwendbar ist. Die wichtigsten zu verstehenden Begriffe sind:
1 Agent und Umgebung: Der Agent ist das Computerprogramm zur Entscheidungsfindung, während die Umgebung alles umfasst, womit der Agent interagiert.Dies umfasst alle möglichen Zustände und Aktionen, einschließlich vorheriger Entscheidungen des Agenten. Die Interaktion zwischen dem Agenten und der Umgebung ist der Kern des Lernprozesses.
2 Zustand und Aktion: Der Zustand stellt die aktuelle Situation des Agenten zu einem bestimmten Zeitpunkt dar, und eine Aktion ist eine Entscheidung, die der Agent als Reaktion auf seinen Zustand treffen kann.Ziel des Agenten ist es, Aktionen auszuwählen, die zu den günstigsten Zuständen führen.
3 Belohnung und Bestrafung: Nachdem er eine Aktion ausgeführt hat, erhält der Agent Feedback aus der Umgebung: Bei positivem Feedback spricht man von einer Belohnung, bei negativem Ergebnis von Bestrafung.Dieses Feedback hilft dem Agenten zu lernen, welche Maßnahmen vorteilhaft sind und welche vermieden werden sollten, und leitet so seine zukünftigen Entscheidungen.
4 Richtlinie: Eine Richtlinie ist die Strategie des Agenten, um zu entscheiden, welche Maßnahmen in jedem Zustand ergriffen werden sollen.Es ordnet Zustände Aktionen zu und dient als Leitfaden für den Agenten, um auf der Grundlage früherer Erfahrungen die besten Ergebnisse zu erzielen.
5 Wertfunktion: Die Wertfunktion schätzt den langfristigen Nutzen, der sich daraus ergibt, sich in einem bestimmten Zustand zu befinden oder eine bestimmte Aktion auszuführen.Es hilft dem Agenten, die potenziellen zukünftigen Belohnungen zu verstehen, auch wenn es bedeutet, eine kurzfristige negative Belohnung in Kauf zu nehmen, um den langfristigen Gewinn zu maximieren. Die Wertfunktion ist wichtig, um Entscheidungen zu treffen, die die kumulativen Belohnungen im Laufe der Zeit optimieren.
Der RL-Prozess
Während sich der Zweck und die Lernmethode deutlich von denen anderer ML-Typen unterscheiden, ist der Prozess in Bezug auf die Vorbereitung von Daten, die Auswahl von Parametern, die Auswertung und die Iteration ähnlich.
Hier ist ein kurzer Überblick über den RL-Prozess:
1 Problemdefinition und Zielsetzung.Definieren Sie das Problem klar und legen Sie die Ziele und Ziele des Agenten fest, einschließlich der Belohnungsstruktur. Dies hilft Ihnen bei der Entscheidung, welche Daten Sie benötigen und welchen Algorithmus Sie auswählen sollten.
2 Datenerfassung und Initialisierung.Sammeln Sie Ausgangsdaten, definieren Sie die Umgebung und richten Sie die notwendigen Parameter für das RL-Experiment ein.
3 Vorverarbeitung und Feature-Engineering.Bereinigen Sie die Daten: Führen Sie eine Stichprobenprüfung durch, entfernen Sie Duplikate, stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Funktionsbezeichnungen verfügen, und entscheiden Sie, wie mit fehlenden Werten umgegangen werden soll. In vielen Fällen möchten Sie neue Funktionen erstellen, um wichtige Aspekte der Umgebung zu verdeutlichen, beispielsweise die Erstellung eines einzelnen Positionierungsdatenpunkts aus mehreren Sensoreingaben.
4 Algorithmusauswahl.Wählen Sie je nach Problem und Umgebung den geeigneten RL-Algorithmus aus und konfigurieren Sie Kerneinstellungen, sogenannte Hyperparameter. Beispielsweise müssen Sie ein Gleichgewicht zwischen Erkundung (Ausprobieren neuer Wege) und Ausbeutung (Bekannten Wegen folgen) herstellen.
5 Schulung.Trainieren Sie den Agenten, indem Sie ihm erlauben, mit der Umgebung zu interagieren, Maßnahmen zu ergreifen, Belohnungen zu erhalten und seine Richtlinien zu aktualisieren. Passen Sie die Hyperparameter an und wiederholen Sie den Vorgang. Überwachen Sie weiterhin den Kompromiss zwischen Exploration und Exploitation und passen Sie ihn an, um sicherzustellen, dass der Agent effektiv lernt.
6 Bewertung.Bewerten Sie die Leistung des Agenten anhand von Metriken und beobachten Sie seine Leistung in anwendbaren Szenarien, um sicherzustellen, dass er die definierten Ziele und Vorgaben erreicht.
7 Modellabstimmung und -optimierung.Passen Sie Hyperparameter an, verfeinern Sie den Algorithmus und trainieren Sie den Agenten neu, um die Leistung weiter zu verbessern.
8 Bereitstellung und Überwachung.Wenn Sie mit der Leistung des Agenten zufrieden sind, setzen Sie den geschulten Agenten in einer realen Umgebung ein. Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung und implementieren Sie eine Feedbackschleife für kontinuierliches Lernen und Verbesserungen.
9 Wartung und Aktualisierung.Kontinuierliches Lernen ist zwar sehr nützlich, gelegentlich müssen Sie jedoch möglicherweise von Anfang an neu trainieren, um neue Daten und Techniken optimal nutzen zu können. Aktualisieren Sie die Wissensdatenbank des Agenten regelmäßig, trainieren Sie ihn mit neuen Daten und stellen Sie sicher, dass er sich an Änderungen in der Umgebung oder den Zielen anpasst.
Arten des verstärkenden Lernens
Reinforcement Learning kann grob in drei Typen eingeteilt werden: modellfrei, modellbasiert und hybrid. Jeder Typ hat seine spezifischen Anwendungsfälle und Methoden.
Modellfreies Verstärkungslernen
Beim modellfreien RL lernt der Agent direkt aus Interaktionen mit der Umgebung. Es versucht nicht, die Umgebung zu verstehen oder vorherzusagen, sondern lediglich, seine Leistung innerhalb der dargestellten Situation zu maximieren. Ein Beispiel für modellfreies RL ist ein Roomba-Roboterstaubsauger: Während er sich fortbewegt, lernt er, wo sich Hindernisse befinden, und stößt immer seltener gegen sie, während er mehr reinigt.
Beispiele:
- Wertebasierte Methoden.Am gebräuchlichsten ist das Q-Learning, bei dem ein Q-Wert die erwarteten zukünftigen Belohnungen für die Durchführung einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand darstellt. Diese Methode eignet sich optimal für Situationen mit diskreten Auswahlmöglichkeiten, also begrenzten und definierten Optionen, beispielsweise in welche Richtung man an einer Kreuzung abbiegen soll. Sie können Q-Werte manuell zuweisen, einen Null- oder niedrigen Wert verwenden, um Verzerrungen zu vermeiden, Werte randomisieren, um die Erkundung zu fördern, oder einheitlich hohe Werte verwenden, um eine gründliche anfängliche Erkundung sicherzustellen. Bei jeder Iteration aktualisiert der Agent diese Q-Werte, um bessere Strategien widerzuspiegeln. Wertebasiertes Lernen ist beliebt, weil es einfach umzusetzen ist und in diskreten Handlungsräumen gut funktioniert, obwohl es bei zu vielen Variablen Probleme bereiten kann.
- Richtliniengradientenmethoden: Im Gegensatz zum Q-Learning, das versucht, den Wert von Aktionen in jedem Zustand abzuschätzen, konzentrieren sich Richtliniengradientenmethoden direkt auf die Verbesserung der Strategie (oder Richtlinie), die der Agent zur Auswahl von Aktionen verwendet.Anstatt Werte zu schätzen, passen diese Methoden die Richtlinie an, um die erwartete Belohnung zu maximieren. Richtliniengradientenmethoden sind in Situationen nützlich, in denen Aktionen einen beliebigen Wert haben können – der obigen Analogie folgend könnte dies das Gehen in eine beliebige Richtung über ein Feld sein – oder in denen es schwierig ist, den Wert verschiedener Aktionen zu bestimmen. Sie können komplexere Entscheidungen und ein Kontinuum an Auswahlmöglichkeiten bewältigen, benötigen jedoch in der Regel mehr Rechenleistung, um effektiv arbeiten zu können.
Modellbasiertes Verstärkungslernen
Beim modellbasierten RL wird ein Umgebungsmodell erstellt, um Aktionen zu planen und zukünftige Zustände vorherzusagen. Diese Modelle erfassen das Zusammenspiel zwischen Aktionen und Zustandsänderungen, indem sie vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Aktion den Zustand der Umgebung und die daraus resultierenden Belohnungen oder Strafen beeinflusst. Dieser Ansatz kann effizienter sein, da der Agent intern verschiedene Strategien simulieren kann, bevor er handelt. Ein selbstfahrendes Auto nutzt diesen Ansatz, um zu verstehen, wie es auf Verkehrsmerkmale und verschiedene Objekte reagiert. Für solch komplexe Aufgaben wäre die modellfreie Technik eines Roomba unzureichend.
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Beispiele:
- Dyna-Q: Dyna-Q ist ein hybrider Reinforcement-Learning-Algorithmus, der Q-Learning mit Planung kombiniert.Der Agent aktualisiert seine Q-Werte basierend auf realen Interaktionen mit der Umgebung und auf simulierten Erfahrungen, die von einem Modell generiert werden. Dyna-Q ist besonders nützlich, wenn Interaktionen in der realen Welt teuer oder zeitaufwändig sind.
- Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS): MCTS simuliert viele mögliche zukünftige Aktionen und Zustände, um einen Suchbaum zu erstellen, der die Entscheidungen darstellt, die jeder Auswahl folgen.Der Agent verwendet diesen Baum, um über die beste Aktion zu entscheiden, indem er die potenziellen Vorteile verschiedener Pfade abschätzt. MCTS zeichnet sich durch klar strukturierte Entscheidungsszenarien wie Brettspiele wie Schach aus und kann komplexe strategische Planungen bewältigen.
Modellbasierte Methoden sind dann sinnvoll, wenn die Umgebung genau modelliert werden kann und Simulationen wertvolle Erkenntnisse liefern können. Sie erfordern im Vergleich zu modellfreien Methoden weniger Proben, aber diese Proben müssen genau sein, was bedeutet, dass ihre Entwicklung möglicherweise mehr Rechenaufwand erfordert.
Hybrides Verstärkungslernen
Hybrid Reinforcement Learning kombiniert Ansätze, um ihre jeweiligen Stärken zu nutzen. Diese Technik kann dabei helfen, die Kompromisse zwischen Probeneffizienz und Rechenkomplexität auszugleichen.
Beispiele:
- Geführte Richtliniensuche (GPS): GPS ist eine Hybridtechnik, die zwischen überwachtem Lernen und verstärkendem Lernen wechselt.Es nutzt überwachtes Lernen, um eine Richtlinie basierend auf Daten zu trainieren, die von einem modellbasierten Controller generiert werden. Anschließend wird die Richtlinie mithilfe von Reinforcement Learning verfeinert, um Teile des Zustandsraums zu verarbeiten, in denen das Modell weniger genau ist. Dieser Ansatz hilft beim Wissenstransfer von der modellbasierten Planung zum direkten politischen Lernen.
- Integrierte Architekturen: Einige Architekturen integrieren verschiedene modellbasierte und modellfreie Komponenten in einem einzigen Framework und passen sich so an verschiedene Aspekte einer komplexen Umgebung an, anstatt für alles einen Ansatz aufzuzwingen.Beispielsweise könnte ein Agent einen modellbasierten Ansatz für die langfristige Planung und einen modellfreien Ansatz für die kurzfristige Entscheidungsfindung verwenden.
- Weltmodelle: Weltmodelle sind ein Ansatz, bei dem der Agent eine kompakte und abstrakte Darstellung der Umgebung erstellt, die er zur Simulation zukünftiger Zustände verwendet.Der Agent verwendet einen modellfreien Ansatz, um Richtlinien innerhalb dieser internen simulierten Umgebung zu lernen. Diese Technik reduziert den Bedarf an Interaktionen in der realen Welt.
Anwendungen des verstärkenden Lernens
RL hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen:
- Spielen: RL-Algorithmen haben in Fällen wie Schach und Videospielen übermenschliche Leistungen erbracht.Ein bemerkenswertes Beispiel ist AlphaGo, das das Brettspiel Go mithilfe einer Mischung aus tiefen neuronalen Netzen und Monte-Carlo-Baumsuche spielt. Diese Erfolge zeigen die Fähigkeit von RL, komplexe Strategien zu entwickeln und sich an dynamische Umgebungen anzupassen.
- Robotik: In der Robotik hilft RL dabei, Robotern beizubringen, Aufgaben wie das Greifen von Objekten und das Navigieren durch Hindernisse auszuführen.Der Trial-and-Error-Lernprozess ermöglicht es Robotern, sich an reale Unsicherheiten anzupassen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, wodurch unflexible regelbasierte Ansätze übertroffen werden.
- Gesundheitswesen: Durch die Reaktion auf patientenspezifische Daten kann RL Behandlungspläne optimieren, klinische Studien verwalten und die Medizin personalisieren.RL kann auch Interventionen vorschlagen, die die Patientenergebnisse maximieren, indem kontinuierlich aus Patientendaten gelernt wird.
- Finanzen: Modellbasiertes RL eignet sich gut für die klaren Parameter und die komplexe Dynamik verschiedener Teile des Finanzbereichs, insbesondere derjenigen, die mit hochdynamischen Märkten interagieren.Zu den Einsatzmöglichkeiten zählen hier Portfoliomanagement, Risikobewertung und Handelsstrategien, die sich an neue Marktbedingungen anpassen.
- Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos nutzen RL-trainierte Modelle, um auf Hindernisse, Straßenbedingungen und dynamische Verkehrsmuster zu reagieren.Sie wenden diese Modelle sofort an, um sie an die aktuellen Fahrbedingungen anzupassen, und speisen die Daten gleichzeitig in einen zentralen kontinuierlichen Trainingsprozess zurück. Das kontinuierliche Feedback aus der Umwelt hilft diesen Fahrzeugen, ihre Sicherheit und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern.
Vorteile des Reinforcement Learning
- Adaptives Lernen: RL-Agenten lernen kontinuierlich von ihren Interaktionen mit der Umgebung und passen sich diesen an.Durch das spontane Lernen eignet sich RL besonders für dynamische und unvorhersehbare Umgebungen.
- Vielseitigkeit: RL eignet sich für ein breites Spektrum von Problemen, bei denen es um eine Abfolge von Entscheidungen geht, bei denen eine die Umgebung der nächsten beeinflusst, vom Spielen über die Robotik bis hin zum Gesundheitswesen.
- Optimale Entscheidungsfindung: RL konzentriert sich auf die Maximierung langfristiger Vorteile und stellt sicher, dass RL-Agenten Strategien entwickeln, die für die bestmöglichen Ergebnisse im Laufe der Zeit optimiert sind, und nicht nur für die nächste Entscheidung.
- Automatisierung komplexer Aufgaben: RL kann Aufgaben automatisieren, die schwer fest zu programmieren sind, wie z. B. die dynamische Ressourcenzuweisung, komplexe Steuerungssysteme wie das Stromnetzmanagement und präzise personalisierte Empfehlungen.
Nachteile des verstärkenden Lernens
- Daten- und Rechenanforderungen: RL erfordert häufig große Datenmengen und Rechenleistung, was beides recht teuer werden kann.
- Lange Schulungszeit: Die Schulung von RL-Agenten kann Wochen oder sogar Monate dauern, wenn der Prozess die Interaktion mit der realen Welt und nicht nur einem Modell beinhaltet.
- Komplexität: Das Entwerfen und Optimieren von RL-Systemen erfordert eine sorgfältige Prüfung der Belohnungsstruktur, der politischen Darstellung und des Gleichgewichts zwischen Exploration und Ausbeutung.Diese Entscheidungen müssen sorgfältig getroffen werden, um zu vermeiden, dass zu viel Zeit oder Ressourcen in Anspruch genommen werden.
- Sicherheit und Zuverlässigkeit: Bei kritischen Anwendungen wie dem Gesundheitswesen und dem autonomen Fahren können unerwartetes Verhalten und suboptimale Entscheidungen erhebliche Folgen haben.
- Geringe Interpretierbarkeit: In einigen RL-Prozessen, insbesondere in komplexen Umgebungen, ist es schwierig oder unmöglich, genau zu wissen, wie der Agent zu seinen Entscheidungen gekommen ist.
- Stichprobenineffizienz: Viele RL-Algorithmen erfordern eine große Anzahl von Interaktionen mit der Umgebung, um effektive Richtlinien zu erlernen.Dies kann ihre Nützlichkeit in Szenarien einschränken, in denen Interaktionen in der realen Welt kostspielig oder begrenzt sind.