強化学習: 強化学習とは何か、そしてどのように機能するのか

公開: 2024-07-17

AI の魅力的な世界では、強化学習は、現実世界で人間や動物がスキルを習得するのと同じように、機械が試行錯誤を通じて最適な動作を学習できるようにする強力な技術として際立っています。

強化学習とは何ですか?
RL と教師あり学習および教師なし学習の比較
強化学習の仕組み
強化学習の種類
強化学習の応用
強化学習の利点
強化学習のデメリット

強化学習 (RL) とは何ですか?

強化学習 (RL) は、エージェントが環境と対話することで意思決定を学習する機械学習 (ML) の一種です。この文脈において、エージェントは、取るべき行動を決定し、報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取り、累積報酬を最大化するように動作を調整するプログラムです。

機械学習は、ハードコーディングされた命令に依存するのではなく、データと統計的手法を使用して人間の推論を模倣するプログラムを構築する人工知能 (AI) のサブセットです。 RL は、人々が意思決定を最適化するために試行錯誤を行う方法から直接インスピレーションを得ています。

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強化学習と教師あり学習および教師なし学習の比較

教師あり学習では、ラベル付きデータを使用してモデルがトレーニングされ、各入力に対して正しい出力が提供されます。このガイダンスは、モデルが新しい未知のデータに直面したときに正確な予測を行うのに役立ちます。教師あり学習は、スパム検出、画像分類、天気予報などのタスクに役立ちます。

一方、教師なし学習は、ラベルのないデータを操作してパターンとグループを見つけます。類似したデータポイントをクラスター化し、項目間の関連性を見つけ、データの複雑さを軽減して処理を容易にすることができます。例には、顧客のセグメンテーション、推奨システム、異常検出などがあります。

強化学習は両方とは異なります。 RL では、エージェントは環境と対話し、肯定的または否定的なフィードバックを受け取ることによって学習します。このフィードバックループにより、エージェントはアクションを調整して最良の結果を達成できるようになります。 RL は、ゲームプレイ、ロボット工学、自動運転など、エージェントが一連の意思決定を学習する必要があるタスクに特に役立ちます。

強化学習の仕組み

RL の原則を理解することは、インテリジェントエージェントがどのように学習して意思決定を行うかを理解するために重要です。以下では、主要な概念と RL プロセスについて詳しく説明します。

RL の主要な概念

RL には、他のタイプの ML には適用されない独特の語彙があります。理解すべき主な概念は次のとおりです。

1エージェントと環境:エージェントは意思決定を行うコンピュータープログラムですが、環境にはエージェントが対話するすべてのものが含まれます。これには、エージェントによって行われた事前の決定を含む、考えられるすべての状態とアクションが含まれます。エージェントと環境の間の相互作用は、学習プロセスの中核です。

2状態とアクション:状態は、任意の瞬間におけるエージェントの現在の状況を表し、アクションは、その状態に応じてエージェントが行うことができる決定です。エージェントは、最も有利な状態につながるアクションを選択することを目的としています。

3報酬と罰:アクションを実行した後、エージェントは環境からフィードバックを受け取ります。肯定的な場合は報酬、否定的な場合は罰と呼ばれます。このフィードバックは、エージェントがどのアクションが有益でどのアクションを避けるべきかを学習するのに役立ち、今後の決定を導きます。

4ポリシー:ポリシーは、各状態でどのアクションを実行するかを決定するためのエージェントの戦略です。状態をアクションにマッピングし、過去の経験に基づいて最良の結果を達成するためのエージェントのガイドとして機能します。

5価値関数:価値関数は、特定の状態にあること、または特定の行動をとることによる長期的な利益を推定します。これは、長期的な利益を最大化するために短期的なマイナスの報酬に耐えることを意味する場合でも、エージェントが潜在的な将来の報酬を理解するのに役立ちます。価値関数は、長期にわたる累積報酬を最適化する意思決定を行うために不可欠です。

RL プロセス

目的と学習方法は他のタイプの ML とはまったく異なりますが、データの準備、パラメーターの選択、評価、反復という点ではプロセスは似ています。

RL プロセスの概要を次に示します。

1問題の定義と目標の設定。問題を明確に定義し、報酬構造を含むエージェントの目標と目的を決定します。これは、必要なデータと選択するアルゴリズムを決定するのに役立ちます。

2データの収集と初期化。初期データを収集し、環境を定義し、RL 実験に必要なパラメーターを設定します。

3前処理と特徴エンジニアリング。データをクリーンアップします。スポットチェック、重複の削除、適切な機能ラベルがあることの確認、欠損値の処理方法の決定を行います。多くの場合、複数のセンサー入力から単一の測位データポイントを作成するなど、環境の重要な側面を明確にするために新しい機能を作成する必要があります。

4アルゴリズムの選択。問題と環境に基づいて、適切な RL アルゴリズムを選択し、ハイパーパラメーターと呼ばれるコア設定を構成します。たとえば、探索 (新しいパスを試す) と活用 (既知のパスに従う) のバランスを確立する必要があります。

5トレーニング。エージェントが環境と対話し、アクションを実行し、報酬を受け取り、ポリシーを更新できるようにすることで、エージェントをトレーニングします。ハイパーパラメータを調整し、このプロセスを繰り返します。探索と活用のトレードオフを継続的に監視および調整して、エージェントが効果的に学習できるようにします。

6評価。メトリクスを使用してエージェントのパフォーマンスを評価し、該当するシナリオでのパフォーマンスを観察して、定義された目標と目的を確実に満たしていることを確認します。

7モデルのチューニングと最適化。ハイパーパラメータを調整し、アルゴリズムを改良し、エージェントを再トレーニングして、パフォーマンスをさらに向上させます。

8導入と監視。エージェントのパフォーマンスに満足したら、トレーニングされたエージェントを現実の環境に展開します。パフォーマンスを継続的に監視し、継続的な学習と改善のためのフィードバックループを実装します。

9メンテナンスとアップデート。継続的な学習は非常に便利ですが、新しいデータやテクニックを最大限に活用するために、初期状態から再トレーニングする必要がある場合があります。エージェントのナレッジベースを定期的に更新し、新しいデータで再トレーニングし、環境や目標の変化に確実に適応できるようにします。

強化学習の種類

強化学習は、モデルフリー、モデルベース、ハイブリッドの 3 つのタイプに大別できます。それぞれのタイプには、固有の使用例とメソッドがあります。

モデルフリーの強化学習

モデルフリー RL では、エージェントは環境との対話から直接学習します。環境を理解したり予測したりしようとするのではなく、単に提示された状況内でパフォーマンスを最大化しようとします。モデルフリー RL の例としては、ロボット掃除機ルンバが挙げられます。ロボット掃除機は、作業が進むにつれて、障害物がどこにあるのかを学習し、徐々に障害物にぶつかることを減らし、より多くの掃除を行っていきます。

例:

値ベースのメソッド。最も一般的なのは Q 学習です。Q 値は、特定の状態で特定のアクションを実行した場合に期待される将来の報酬を表します。この方法は、交差点でどの方向に曲がるかなど、選択肢が個別にある状況、つまり、選択肢が限定され定義されている状況に最適です。 Q 値を手動で割り当てることも、ゼロまたは低い値を使用してバイアスを回避することも、値をランダム化して探索を促進することも、均一に高い値を使用して初期探索を徹底することもできます。反復のたびに、エージェントはこれらの Q 値を更新して、より良い戦略を反映します。価値ベースの学習は、実装が簡単で離散的なアクション空間でうまく機能するため人気がありますが、変数が多すぎると苦労する可能性があります。
ポリシー勾配法:各状態でのアクションの価値を推定しようとする Q ラーニングとは異なり、ポリシー勾配法は、エージェントがアクションを選択するために使用する戦略 (またはポリシー) を改善することに直接焦点を当てています。これらのメソッドは、値を推定する代わりに、期待される報酬を最大化するようにポリシーを調整します。ポリシー勾配法は、アクションが任意の値になり得る状況 (上記のアナロジーに従って、これはフィールドを横切って任意の方向に歩く場合など) や、さまざまなアクションの値を決定するのが難しい状況で役立ちます。より複雑な意思決定や一連の選択を処理できますが、通常、効果的に機能するにはより多くのコンピューティング能力が必要です。

モデルベースの強化学習

モデルベースの RL には、アクションを計画し、将来の状態を予測するための環境モデルの作成が含まれます。これらのモデルは、アクションが環境の状態に影響を与える可能性と、その結果生じる報酬またはペナルティを予測することで、アクションと状態変化の間の相互作用を捕捉します。このアプローチは、エージェントが行動する前に内部でさまざまな戦略をシミュレーションできるため、より効率的です。自動運転車はこのアプローチを使用して、交通状況やさまざまな物体にどのように反応するかを理解します。ルンバのモデルを使用しない技術は、このような複雑なタスクには不十分です。

例:

Dyna-Q:Dyna-Q は、Q 学習と計画を組み合わせたハイブリッド強化学習アルゴリズムです。エージェントは、環境との実際の相互作用およびモデルによって生成されたシミュレートされたエクスペリエンスに基づいて Q 値を更新します。 Dyna-Q は、現実世界のインタラクションに費用や時間がかかる場合に特に役立ちます。
モンテカルロツリー検索 (MCTS): MCTS は、将来起こり得る多くのアクションと状態をシミュレートして、各選択に続く決定を表す検索ツリーを構築します。エージェントはこのツリーを使用して、さまざまなパスの潜在的な報酬を推定することで最適なアクションを決定します。 MCTS は、チェスのようなボードゲームなど、明確な構造を持つ意思決定シナリオに優れており、複雑な戦略計画を処理できます。

モデルベースの方法は、環境を正確にモデル化でき、シミュレーションで貴重な洞察が得られる場合に適しています。モデルフリーの手法に比べて必要なサンプルは少なくなりますが、それらのサンプルは正確である必要があるため、開発にはより多くの計算量が必要になる可能性があります。

ハイブリッド強化学習

ハイブリッド強化学習では、アプローチを組み合わせてそれぞれの強みを活用します。この手法は、サンプル効率と計算の複雑さの間のトレードオフのバランスをとるのに役立ちます。

例:

ガイド付きポリシー検索 (GPS): GPS は、教師あり学習と強化学習を交互に行うハイブリッド技術です。教師あり学習を使用して、モデルベースのコントローラーから生成されたデータに基づいてポリシーをトレーニングします。次に、モデルの精度が低い状態空間の部分を処理するために、強化学習を使用してポリシーが洗練されます。このアプローチは、モデルベースの計画から直接的なポリシー学習に知識を移すのに役立ちます。
統合アーキテクチャ:一部のアーキテクチャは、さまざまなモデルベースおよびモデルフリーのコンポーネントを単一のフレームワークに統合し、すべてに対して 1 つのアプローチを強制するのではなく、複雑な環境のさまざまな側面に適応します。たとえば、エージェントは長期計画にはモデルベースのアプローチを使用し、短期の意思決定にはモデルフリーのアプローチを使用する場合があります。
ワールドモデル:ワールドモデルは、エージェントが環境のコンパクトで抽象的な表現を構築し、それを使用して将来の状態をシミュレートするアプローチです。エージェントはモデルフリーのアプローチを使用して、この内部のシミュレートされた環境内でポリシーを学習します。この手法により、現実世界のインタラクションの必要性が軽減されます。

強化学習の応用

RL には、さまざまなドメインにわたる幅広いアプリケーションがあります。

ゲームのプレイ: RL アルゴリズムは、チェスやビデオゲームなどの場合に超人的なパフォーマンスを達成しました。注目すべき例は、ディープニューラルネットワークとモンテカルロツリー検索のハイブリッドを使用してボードゲームの囲碁をプレイする AlphaGo です。これらの成功は、複雑な戦略を開発し、動的な環境に適応する RL の能力を示しています。
ロボティクス:ロボティクスでは、RL は、物体の把握や障害物の移動などのタスクを実行するロボットのトレーニングに役立ちます。試行錯誤の学習プロセスにより、ロボットは現実世界の不確実性に適応し、柔軟性のないルールベースのアプローチを超えて、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。
ヘルスケア:患者固有のデータに対応することで、RL は治療計画を最適化し、臨床試験を管理し、医療を個別化できます。 RL は、患者データから継続的に学習することで、患者の転帰を最大化する介入を提案することもできます。
金融:モデルベースの RL は、金融分野のさまざまな部分、特に非常に動的な市場と相互作用する部分の明確なパラメーターと複雑なダイナミクスによく適しています。ここでの用途には、ポートフォリオ管理、リスク評価、新しい市場状況に適応する取引戦略が含まれます。
自動運転車:自動運転車は、RL でトレーニングされたモデルを使用して、障害物、道路状況、動的な交通パターンに対応します。これらのモデルをすぐに適用して現在の運転状況に適応させると同時に、集中化された継続的なトレーニングプロセスにデータをフィードバックします。環境からの継続的なフィードバックにより、これらの車両は時間の経過とともに安全性と効率が向上します。

強化学習の利点

適応学習: RL エージェントは、環境との相互作用から継続的に学習し、環境に適応します。オンザフライで学習することで、RL は動的で予測不可能な設定に特に適しています。
汎用性: RL は、ゲームプレイからロボット工学、ヘルスケアに至るまで、ある決定が次の環境に影響を与える一連の決定を伴う幅広い問題に対処します。
最適な意思決定: RL は長期的な報酬を最大化することに重点を置き、RL エージェントが単に次の意思決定ではなく、時間の経過とともに可能な限り最良の結果を得るために最適化された戦略を開発できるようにします。
複雑なタスクの自動化: RL は、動的なリソース割り当て、電力網管理などの複雑な制御システム、正確にパーソナライズされた推奨事項など、ハードコーディングが難しいタスクを自動化できます。

強化学習のデメリット

データと計算の要件: RL は多くの場合、大量のデータと処理能力を必要とし、どちらも非常に高価になる可能性があります。
長いトレーニング時間: RL エージェントのトレーニングには、プロセスに単なるモデルではなく現実世界との対話が含まれる場合、数週間、場合によっては数か月かかる場合があります。
複雑さ: RL システムの設計と調整には、報酬構造、ポリシー表現、探索と活用のバランスを注意深く考慮する必要があります。時間やリソースがかかりすぎないように、これらの決定は慎重に行う必要があります。
安全性と信頼性:医療や自動運転などの重要なアプリケーションでは、予期しない動作や最適とは言えない決定が重大な結果をもたらす可能性があります。
低い解釈可能性:一部の RL プロセス、特に複雑な環境では、エージェントがどのように決定を下したかを正確に知ることが困難または不可能です。
サンプルの非効率性:多くの RL アルゴリズムでは、効果的なポリシーを学習するために環境との大量の対話が必要です。これにより、現実世界のインタラクションにコストがかかる、または制限されているシナリオでは、その有用性が制限される可能性があります。