Aprendizagem por reforço: o que é e como funciona

No fascinante mundo da IA, a aprendizagem por reforço destaca-se como uma técnica poderosa que permite às máquinas aprender comportamentos ideais através de tentativa e erro, tal como os humanos e os animais adquirem competências no mundo real.

Índice

• O que é aprendizagem por reforço?
• RL vs. aprendizagem supervisionada e não supervisionada
• Como funciona a aprendizagem por reforço
• Tipos de aprendizagem por reforço
• Aplicações de aprendizagem por reforço
• Vantagens da aprendizagem por reforço
• Desvantagens da aprendizagem por reforço

O que é aprendizagem por reforço (RL)?

O aprendizado por reforço (RL) é um tipo de aprendizado de máquina (ML) no qual um agente aprende a tomar decisões interagindo com seu ambiente. Neste contexto, o agente é um programa que toma decisões sobre as ações a tomar, recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades e ajusta o seu comportamento para maximizar as recompensas cumulativas.

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que usa dados e métodos estatísticos para construir programas que imitam o raciocínio humano, em vez de depender de instruções codificadas. RL é diretamente inspirado em como as pessoas usam tentativa e erro para otimizar suas decisões.

Reforço vs. aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, os modelos são treinados usando dados rotulados, onde a saída correta é fornecida para cada entrada. Essa orientação ajuda o modelo a fazer previsões precisas quando se depara com dados novos e não vistos. O aprendizado supervisionado é útil para tarefas como detecção de spam, classificação de imagens e previsão do tempo.

Por outro lado,a aprendizagem não supervisionadatrabalha com dados não rotulados para encontrar padrões e agrupamentos. Ele pode agrupar pontos de dados semelhantes, encontrar associações entre itens e reduzir a complexidade dos dados para facilitar o processamento. Os exemplos incluem segmentação de clientes, sistemas de recomendação e detecção de anomalias.

A aprendizagem por reforçoé distinta de ambas. Na RL, um agente aprende interagindo com seu ambiente e recebendo feedback positivo ou negativo. Este ciclo de feedback permite ao agente ajustar as suas ações para alcançar os melhores resultados possíveis. RL é particularmente útil para tarefas onde o agente precisa aprender uma sequência de decisões, como em jogos, robótica e direção autônoma.

Como funciona a aprendizagem por reforço

Compreender os princípios da RL é crucial para compreender como os agentes inteligentes aprendem e tomam decisões. Abaixo, exploraremos os principais conceitos e o processo de RL em detalhes.

Conceitos-chave em RL

RL possui um vocabulário distinto que não se aplica a outros tipos de ML. As principais noções a serem compreendidas são:

1 Agente e ambiente:O agente é o programa de computador que toma decisões, enquanto o ambiente abrange tudo com o qual o agente interage. Isto inclui todos os estados e ações possíveis, incluindo decisões anteriores tomadas pelo agente. A interação entre o agente e o ambiente é o núcleo do processo de aprendizagem.

2 Estado e ação:O estado representa a situação atual do agente em um determinado momento, e uma ação é uma decisão que o agente pode tomar em resposta ao seu estado. O agente visa escolher ações que levem aos estados mais favoráveis.

3 Recompensa e punição:Após realizar uma ação, o agente recebe feedback do ambiente: se positivo é chamado de recompensa, se negativo, de punição. Esse feedback ajuda o agente a saber quais ações são benéficas e quais devem ser evitadas, orientando suas decisões futuras.

4 Política:Uma política é a estratégia do agente para decidir que ação tomar em cada estado. Mapeia estados em ações, servindo como guia do agente para alcançar os melhores resultados com base em experiências passadas.

5 Função de valor:A função de valor estima o benefício a longo prazo de estar em um determinado estado ou de realizar uma determinada ação. Ajuda o agente a compreender as potenciais recompensas futuras, mesmo que isso signifique suportar uma recompensa negativa de curto prazo para maximizar o ganho a longo prazo. A função de valor é essencial para a tomada de decisões que otimizam as recompensas cumulativas ao longo do tempo.

O processo de RL

Embora o propósito e o método de aprendizagem sejam bastante diferentes de outros tipos de ML, o processo é semelhante em termos de preparação de dados, escolha de parâmetros, avaliação e iteração.

Aqui está uma breve visão geral do processo de RL:

1 Definição do problema e estabelecimento de metas.Defina claramente o problema e determine as metas e objetivos do agente, incluindo a estrutura de recompensas. Isso o ajudará a decidir quais dados você precisa e qual algoritmo selecionar.

2 Coleta de dados e inicialização.Reúna os dados iniciais, defina o ambiente e configure os parâmetros necessários para o experimento RL.

3 Pré-processamento e engenharia de recursos.Limpe os dados: verifique, remova duplicatas, certifique-se de ter os rótulos de recursos adequados e decida como lidar com os valores ausentes. Em muitos casos, você desejará criar novos recursos para esclarecer aspectos importantes do ambiente, como a criação de um único ponto de dados de posicionamento a partir de diversas entradas de sensores.

4 Seleção de algoritmo.Com base no problema e no ambiente, escolha o algoritmo RL apropriado e defina as configurações principais, conhecidas como hiperparâmetros. Por exemplo, você precisará estabelecer o equilíbrio entre exploração (tentar novos caminhos) e exploração (seguir caminhos conhecidos).

5 Treinamento.Treine o agente permitindo que ele interaja com o ambiente, execute ações, receba recompensas e atualize sua política. Ajuste os hiperparâmetros e repita o processo. Continue monitorando e ajustando o equilíbrio entre exploração e exploração para garantir que o agente aprenda de forma eficaz.

6 Avaliação.Avalie o desempenho do agente através de métricas e observe o seu desempenho em cenários aplicáveis ​​para garantir que cumpre as metas e objetivos definidos.

7 Ajuste e otimização do modelo.Ajuste hiperparâmetros, refine o algoritmo e treine novamente o agente para melhorar ainda mais o desempenho.

8 Implantação e monitoramento.Quando estiver satisfeito com o desempenho do agente, implante o agente treinado em um ambiente real. Monitore continuamente seu desempenho e implemente um ciclo de feedback para aprendizado e melhoria contínuos.

9 Manutenção e atualização.Embora o aprendizado contínuo seja muito útil, ocasionalmente você pode precisar treinar novamente a partir das condições iniciais para aproveitar ao máximo os novos dados e técnicas. Atualize periodicamente a base de conhecimento do agente, treine-o novamente com novos dados e garanta que ele se adapte às mudanças no ambiente ou nos objetivos.

Tipos de aprendizagem por reforço

A aprendizagem por reforço pode ser amplamente categorizada em três tipos: livre de modelo, baseada em modelo e híbrida. Cada tipo tem seus casos de uso e métodos específicos.

Aprendizagem por reforço sem modelo

Com RL sem modelo, o agente aprende diretamente a partir das interações com o ambiente. Não tenta compreender ou prever o ambiente, mas simplesmente tenta maximizar o seu desempenho dentro da situação apresentada. Um exemplo de RL sem modelo é um aspirador robótico Roomba: à medida que avança, ele aprende onde estão os obstáculos e, gradativamente, esbarra menos neles enquanto limpa mais.

Exemplos:

• Métodos baseados em valor.O mais comum é o Q-learning, onde um valor Q representa as recompensas futuras esperadas pela realização de uma determinada ação em um determinado estado. Este método é ideal para situações com escolhas discretas, ou seja, opções limitadas e definidas, como o caminho a seguir num cruzamento. Você pode atribuir valores Q manualmente, usar um valor zero ou baixo para evitar distorções, randomizar valores para incentivar a exploração ou usar valores uniformemente altos para garantir uma exploração inicial completa. A cada iteração, o agente atualiza esses valores Q para refletir melhores estratégias. A aprendizagem baseada em valores é popular porque é simples de implementar e funciona bem em espaços de acção distintos, embora possa enfrentar demasiadas variáveis.
• Métodos de gradiente de políticas:Ao contrário do Q-learning, que tenta estimar o valor das ações em cada estado, os métodos de gradiente de políticas concentram-se diretamente na melhoria da estratégia (ou política) que o agente usa para escolher as ações. Em vez de estimar valores, estes métodos ajustam a política para maximizar a recompensa esperada. Os métodos de gradiente de política são úteis em situações em que as ações podem ter qualquer valor – seguindo a analogia acima, isso poderia significar caminhar em qualquer direção através de um campo – ou onde é difícil determinar o valor de diferentes ações. Eles podem lidar com tomadas de decisões mais complexas e um continuum de escolhas, mas geralmente precisam de mais poder computacional para funcionar de maneira eficaz.

Aprendizagem por reforço baseada em modelo

RL baseada em modelo envolve a criação de um modelo do ambiente para planejar ações e prever estados futuros. Estes modelos captam a interação entre ações e mudanças de estado, prevendo a probabilidade de uma ação afetar o estado do ambiente e as recompensas ou penalidades resultantes. Essa abordagem pode ser mais eficiente, pois o agente pode simular diferentes estratégias internamente antes de agir. Um carro autônomo usa essa abordagem para entender como responder às características do tráfego e a vários objetos. A técnica sem modelo do Roomba seria inadequada para tarefas tão complexas.

Exemplos:

• Dyna-Q:Dyna-Q é um algoritmo híbrido de aprendizagem por reforço que combina Q-learning com planejamento. O agente atualiza seus valores Q com base em interações reais com o ambiente e em experiências simuladas geradas por um modelo. Dyna-Q é particularmente útil quando as interações no mundo real são caras ou demoradas.
• Pesquisa em árvore de Monte Carlo (MCTS):MCTS simula muitas ações e estados futuros possíveis para construir uma árvore de pesquisa para representar as decisões que seguem cada escolha. O agente utiliza esta árvore para decidir sobre a melhor ação, estimando as recompensas potenciais de diferentes caminhos. MCTS se destaca em cenários de tomada de decisão com estrutura clara, como jogos de tabuleiro como xadrez, e pode lidar com planejamento estratégico complexo.

Os métodos baseados em modelos são apropriados quando o ambiente pode ser modelado com precisão e quando as simulações podem fornecer informações valiosas. Eles exigem menos amostras em comparação com métodos sem modelo, mas essas amostras devem ser precisas, o que significa que podem exigir mais esforço computacional para serem desenvolvidas.

Aprendizagem por reforço híbrido

A aprendizagem por reforço híbrido combina abordagens para aproveitar seus respectivos pontos fortes. Esta técnica pode ajudar a equilibrar as compensações entre a eficiência da amostra e a complexidade computacional.

Exemplos:

• Pesquisa guiada de políticas (GPS):GPS é uma técnica híbrida que alterna entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem por reforço. Ele usa aprendizagem supervisionada para treinar uma política baseada em dados gerados a partir de um controlador baseado em modelo. A política é então refinada usando aprendizagem por reforço para lidar com partes do espaço de estados onde o modelo é menos preciso. Esta abordagem ajuda a transferir conhecimentos do planeamento baseado em modelos para a aprendizagem política directa.
• Arquiteturas integradas:Algumas arquiteturas integram vários componentes baseados em modelos e sem modelos em uma única estrutura, adaptando-se a diferentes aspectos de um ambiente complexo, em vez de forçar uma abordagem para tudo. Por exemplo, um agente pode utilizar uma abordagem baseada em modelos para o planeamento a longo prazo e uma abordagem sem modelos para a tomada de decisões a curto prazo.
• Modelos mundiais:Os modelos mundiais são uma abordagem onde o agente constrói uma representação compacta e abstrata do ambiente, que utiliza para simular estados futuros. O agente usa uma abordagem sem modelo para aprender políticas dentro deste ambiente simulado interno. Essa técnica reduz a necessidade de interações no mundo real.

Aplicações de aprendizagem por reforço

RL tem uma ampla gama de aplicações em vários domínios:

• Jogabilidade:Os algoritmos RL alcançaram desempenho sobre-humano em casos como xadrez e videogames. Um exemplo notável é AlphaGo, que joga o jogo de tabuleiro Go usando um híbrido de redes neurais profundas e Monte Carlo Tree Search. Estes sucessos demonstram a capacidade da RL de desenvolver estratégias complexas e de se adaptar a ambientes dinâmicos.
• Robótica:Na robótica, RL auxilia no treinamento de robôs para realizar tarefas como agarrar objetos e navegar em obstáculos. O processo de aprendizagem por tentativa e erro permite que os robôs se adaptem às incertezas do mundo real e melhorem o seu desempenho ao longo do tempo, superando abordagens inflexíveis baseadas em regras.
• Cuidados de saúde:Ao responder aos dados específicos do paciente, a RL pode otimizar planos de tratamento, gerir ensaios clínicos e personalizar a medicina. RL também pode sugerir intervenções que maximizem os resultados dos pacientes, aprendendo continuamente com os dados dos pacientes.
• Finanças:A RL baseada em modelo é adequada aos parâmetros claros e à dinâmica complexa de várias partes do campo financeiro, especialmente aquelas que interagem com mercados altamente dinâmicos. Seus usos aqui incluem gerenciamento de portfólio, avaliação de risco e estratégias de negociação que se adaptam às novas condições de mercado.
• Veículos autônomos:os carros autônomos usam modelos treinados em RL para responder a obstáculos, condições da estrada e padrões de tráfego dinâmicos. Eles aplicam imediatamente esses modelos para se adaptarem às condições de condução atuais, ao mesmo tempo que alimentam os dados em um processo centralizado de treinamento contínuo. O feedback contínuo do ambiente ajuda estes veículos a melhorar a sua segurança e eficiência ao longo do tempo.

Vantagens da aprendizagem por reforço

• Aprendizagem adaptativa:os agentes de RL aprendem continuamente e se adaptam às suas interações com o ambiente. O aprendizado instantâneo torna o RL particularmente adequado para ambientes dinâmicos e imprevisíveis.
• Versatilidade:RL funciona para uma ampla gama de problemas que envolvem uma sequência de decisões onde uma influencia o ambiente do próximo, desde jogos até robótica e saúde.
• Tomada de decisão ideal:a RL está focada em maximizar recompensas a longo prazo, garantindo que os agentes da RL desenvolvam estratégias otimizadas para os melhores resultados possíveis ao longo do tempo, em vez de simplesmente tomarem a próxima decisão.
• Automação de tarefas complexas:RL pode automatizar tarefas difíceis de codificar, como alocação dinâmica de recursos, sistemas de controle complexos como gerenciamento de rede elétrica e recomendações personalizadas com precisão.

Desvantagens da aprendizagem por reforço

• Requisitos de dados e computacionais:a RL geralmente requer grandes quantidades de dados e poder de processamento, os quais podem ser bastante caros.
• Longo tempo de treinamento:O treinamento de agentes de RL pode levar semanas ou até meses quando o processo envolve interação com o mundo real e não simplesmente com um modelo.
• Complexidade:Projetar e ajustar sistemas RL envolve uma consideração cuidadosa da estrutura de recompensas, representação política e equilíbrio exploração-exploração. Essas decisões devem ser tomadas cuidadosamente para evitar consumir muito tempo ou recursos.
• Segurança e fiabilidade:Para aplicações críticas, como cuidados de saúde e condução autónoma, comportamentos inesperados e decisões subótimas podem ter consequências significativas.
• Baixa interpretabilidade:Em alguns processos de RL, especialmente em ambientes complexos, é difícil ou impossível saber exatamente como o agente tomou suas decisões.
• Exemplo de ineficiência:Muitos algoritmos RL requerem um grande número de interações com o ambiente para aprender políticas eficazes. Isto pode limitar a sua utilidade em cenários onde as interações no mundo real são dispendiosas ou limitadas.