Takviyeli Öğrenme: Nedir ve Nasıl Çalışır?

Yapay zekanın büyüleyici dünyasında, takviyeli öğrenme, tıpkı insanların ve hayvanların gerçek dünyada beceri kazanmaları gibi, makinelerin deneme yanılma yoluyla en uygun davranışları öğrenmesini sağlayan güçlü bir teknik olarak öne çıkıyor.

İçindekiler

• Takviyeli öğrenme nedir?
• RL ve denetimli ve denetimsiz öğrenme karşılaştırması
• Takviyeli öğrenme nasıl çalışır?
• Takviyeli öğrenme türleri
• Takviyeli öğrenmenin uygulamaları
• Takviyeli öğrenmenin avantajları
• Takviyeli öğrenmenin dezavantajları

Takviyeli öğrenme (RL) nedir?

Takviyeli öğrenme (RL), bir aracının çevresiyle etkileşime girerek karar vermeyi öğrendiği bir tür makine öğrenimidir (ML). Bu bağlamda temsilci, gerçekleştirilecek eylemler hakkında kararlar veren, ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alan ve kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkarmak için davranışını ayarlayan bir programdır.

Makine öğrenimi, sabit kodlanmış talimatlara dayanmak yerine insan muhakemesini taklit eden programlar oluşturmak için verileri ve istatistiksel yöntemleri kullanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. RL, insanların kararlarını optimize etmek için deneme yanılma yönteminden doğrudan ilham alıyor.

Takviye ve denetimli ve denetimsiz öğrenme

Denetimli öğrenmedemodeller, her giriş için doğru çıktının sağlandığı etiketli veriler kullanılarak eğitilir. Bu rehberlik, modelin yeni, görülmemiş verilerle karşılaştığında doğru tahminler yapmasına yardımcı olur. Denetimli öğrenme, spam tespiti, görüntü sınıflandırması ve hava durumu tahmini gibi görevler için kullanışlıdır.

Öte yandan,denetimsiz öğrenme,kalıpları ve gruplamaları bulmak için etiketlenmemiş verilerle çalışır. Benzer veri noktalarını kümeleyebilir, öğeler arasındaki ilişkileri bulabilir ve daha kolay işleme için veri karmaşıklığını azaltabilir. Örnekler arasında müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve anormallik tespiti yer alır.

Takviyeli öğrenmeher ikisinden de farklıdır. RL'de bir etmen, çevresi ile etkileşime girerek ve olumlu ya da olumsuz geri bildirim alarak öğrenir. Bu geri bildirim döngüsü, temsilcinin eylemlerini mümkün olan en iyi sonuçları elde edecek şekilde ayarlamasına olanak tanır. RL özellikle oyun oynama, robot bilimi ve otonom sürüş gibi temsilcinin bir dizi kararı öğrenmesi gereken görevler için kullanışlıdır.

Takviyeli öğrenme nasıl çalışır?

RL ilkelerini anlamak, akıllı etmenlerin nasıl öğrendiğini ve karar verdiğini anlamak için çok önemlidir. Aşağıda temel kavramları ve RL sürecini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

RL'deki temel kavramlar

RL'nin diğer ML türleri için geçerli olmayan farklı bir kelime dağarcığı vardır. Anlaşılması gereken temel kavramlar şunlardır:

1 Etmen ve çevre:Etmen karar veren bilgisayar programıdır, çevre ise etmenin etkileşimde bulunduğu her şeyi kapsar. Bu, temsilci tarafından verilen önceki kararlar da dahil olmak üzere tüm olası durumları ve eylemleri içerir. Etmen ve çevre arasındaki etkileşim, öğrenme sürecinin özüdür.

2 Durum ve eylem:Durum, aracının herhangi bir andaki mevcut durumunu temsil eder ve eylem, aracının durumuna yanıt olarak verebileceği bir karardır. Ajan, en uygun durumlara yol açacak eylemleri seçmeyi amaçlar.

3 Ödül ve Ceza:Bir eylemi gerçekleştirdikten sonra, kişi çevreden geri bildirim alır: olumluysa ödül, olumsuzsa ceza denir. Bu geri bildirim, temsilcinin hangi eylemlerin faydalı olduğunu ve hangilerinden kaçınılması gerektiğini öğrenmesine yardımcı olarak gelecekteki kararlarına yol gösterir.

4 Politika:Politika, temsilcinin her eyalette hangi eylemin gerçekleştirileceğine karar verme stratejisidir. Durumları eylemlerle eşleştirir ve geçmiş deneyimlere dayanarak en iyi sonuçları elde etmek için aracının rehberi olarak hizmet eder.

5 Değer fonksiyonu:Değer fonksiyonu, belirli bir durumda olmanın veya belirli bir eylemde bulunmanın uzun vadeli faydasını tahmin eder. Uzun vadeli kazancı en üst düzeye çıkarmak için kısa vadeli olumsuz bir ödüle katlanmak anlamına gelse bile, temsilcinin gelecekteki potansiyel ödülleri anlamasına yardımcı olur. Değer işlevi, zaman içinde kümülatif ödülleri optimize eden kararlar almak için gereklidir.

RL süreci

Amaç ve öğrenme yöntemi diğer makine öğrenimi türlerinden oldukça farklı olsa da süreç, verilerin hazırlanması, parametrelerin seçilmesi, değerlendirilmesi ve yinelenmesi açısından benzerdir.

RL sürecine kısa bir genel bakış:

1 Problem tanımı ve hedef belirleme.Sorunu açıkça tanımlayın ve ödül yapısı da dahil olmak üzere temsilcinin amaç ve hedeflerini belirleyin. Bu, hangi verilere ihtiyacınız olduğuna ve hangi algoritmayı seçeceğinize karar vermenize yardımcı olacaktır.

2 Veri toplama ve başlatma.İlk verileri toplayın, ortamı tanımlayın ve RL deneyi için gerekli parametreleri ayarlayın.

3 Ön işleme ve özellik mühendisliği.Verileri temizleyin: nokta kontrolü yapın, kopyaları kaldırın, uygun özellik etiketlerine sahip olduğunuzdan emin olun ve eksik değerleri nasıl ele alacağınıza karar verin. Çoğu durumda, çeşitli sensör girişlerinden tek bir konumlandırma veri noktası oluşturmak gibi ortamın önemli yönlerini açıklığa kavuşturmak için yeni özellikler oluşturmak isteyeceksiniz.

4 Algoritma seçimi.Soruna ve ortama bağlı olarak uygun RL algoritmasını seçin ve hiper parametreler olarak bilinen temel ayarları yapılandırın. Örneğin, keşif (yeni yollar denemek) ile sömürü (bilinen yolları takip etmek) arasındaki dengeyi kurmanız gerekecek.

5 Eğitim.Aracıyı çevreyle etkileşime girmesine, eylemde bulunmasına, ödül almasına ve politikasını güncellemesine izin vererek eğitin. Hiperparametreleri ayarlayın ve işlemi tekrarlayın. Temsilcinin etkili bir şekilde öğrenmesini sağlamak için keşif-kullanım dengesini izlemeye ve ayarlamaya devam edin.

6 Değerlendirme.Metrikleri kullanarak aracının performansını değerlendirin ve tanımlanan amaç ve hedefleri karşıladığından emin olmak için uygulanabilir senaryolardaki performansını gözlemleyin.

7 Model ayarlama ve optimizasyon.Performansı daha da artırmak için hiperparametreleri ayarlayın, algoritmayı iyileştirin ve aracıyı yeniden eğitin.

8 Dağıtım ve izleme.Aracının performansından memnun kaldığınızda, eğitimli aracıyı gerçek dünya ortamında dağıtın. Performansını sürekli izleyin ve sürekli öğrenme ve iyileştirme için bir geri bildirim döngüsü uygulayın.

9 Bakım ve güncelleme.Sürekli öğrenme çok yararlı olsa da, bazen yeni veri ve tekniklerden en iyi şekilde yararlanmak için başlangıç ​​koşullarından yeniden eğitim almanız gerekebilir. Temsilcinin bilgi tabanını periyodik olarak güncelleyin, yeni verilerle yeniden eğitin ve ortamdaki veya hedeflerdeki değişikliklere uyum sağlamasını sağlayın.

Takviyeli öğrenme türleri

Takviyeli öğrenme genel olarak üç türe ayrılabilir: modelsiz, model tabanlı ve hibrit. Her türün kendine özgü kullanım durumları ve yöntemleri vardır.

Modelden bağımsız takviyeli öğrenme

Modelsiz RL ile aracı, doğrudan çevreyle olan etkileşimlerden öğrenir. Ortamı anlamaya veya tahmin etmeye çalışmaz, yalnızca sunulan durum dahilinde performansını en üst düzeye çıkarmaya çalışır. Modelsiz RL'ye bir örnek, Roomba robotik süpürgesidir: ilerledikçe engellerin nerede olduğunu öğrenir ve daha fazla temizlerken giderek daha az sayıda engele çarpar.

Örnekler:

• Değere dayalı yöntemler.En yaygın olanı, Q değerinin, belirli bir durumda belirli bir eylemi gerçekleştirmenin beklenen gelecekteki ödüllerini temsil ettiği Q-öğrenmedir. Bu yöntem, ayrık seçimlerin olduğu, yani bir kavşakta hangi yöne dönüleceği gibi sınırlı ve tanımlanmış seçeneklerin olduğu durumlar için idealdir. Q değerlerini manuel olarak atayabilir, önyargıyı önlemek için sıfır veya düşük bir değer kullanabilir, keşfi teşvik etmek için değerleri rastgele hale getirebilir veya ilk keşfin kapsamlı olmasını sağlamak için eşit derecede yüksek değerler kullanabilirsiniz. Her yinelemede aracı, daha iyi stratejileri yansıtacak şekilde bu Q değerlerini günceller. Değer temelli öğrenme popülerdir çünkü uygulanması basittir ve çok fazla değişkenle mücadele etmesine rağmen ayrık eylem alanlarında iyi çalışır.
• Politika gradyan yöntemleri:Her durumdaki eylemlerin değerini tahmin etmeye çalışan Q-öğrenmenin aksine, politika gradyan yöntemleri doğrudan aracının eylemleri seçmek için kullandığı stratejiyi (veya politikayı) geliştirmeye odaklanır. Değerleri tahmin etmek yerine, bu yöntemler politikayı beklenen ödülü en üst düzeye çıkaracak şekilde ayarlar. Politika eğimi yöntemleri, eylemlerin herhangi bir değere sahip olabileceği (yukarıdaki analojiyi takip edersek, bu bir alanda herhangi bir yöne yürümek olabilir) veya farklı eylemlerin değerini belirlemenin zor olduğu durumlarda faydalıdır. Daha karmaşık karar verme süreçlerini ve sürekli seçimleri yönetebilirler ancak genellikle etkili bir şekilde çalışmak için daha fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyarlar.

Model tabanlı takviyeli öğrenme

Model tabanlı RL, eylemleri planlamak ve gelecekteki durumları tahmin etmek için bir ortam modeli oluşturmayı içerir. Bu modeller, bir eylemin çevrenin durumunu ve sonuçta ortaya çıkan ödül veya cezaları etkileme olasılığını tahmin ederek eylemler ile durum değişiklikleri arasındaki etkileşimi yakalar. Temsilci harekete geçmeden önce dahili olarak farklı stratejileri simüle edebildiğinden bu yaklaşım daha verimli olabilir. Kendi kendini süren bir araba, trafik özelliklerine ve çeşitli nesnelere nasıl tepki vereceğini anlamak için bu yaklaşımı kullanır. Roomba'nın modelsiz tekniği bu tür karmaşık görevler için yetersiz kalacaktır.

Örnekler:

• Dyna-Q:Dyna-Q, Q-öğrenmeyi planlamayla birleştiren hibrit bir takviyeli öğrenme algoritmasıdır. Aracı, çevreyle olan gerçek etkileşimlere ve bir model tarafından oluşturulan simüle edilmiş deneyimlere dayanarak Q değerlerini günceller. Dyna-Q, gerçek dünyadaki etkileşimlerin pahalı veya zaman alıcı olduğu durumlarda özellikle kullanışlıdır.
• Monte Carlo Ağaç Araması (MCTS):MCTS, her seçeneğin ardından gelen kararları temsil edecek bir arama ağacı oluşturmak için gelecekteki birçok olası eylemi ve durumu simüle eder. Temsilci, farklı yolların potansiyel ödüllerini tahmin ederek en iyi eyleme karar vermek için bu ağacı kullanır. MCTS, satranç gibi masa oyunları gibi net bir yapıya sahip karar verme senaryolarında başarılıdır ve karmaşık stratejik planlamayı yönetebilir.

Model tabanlı yöntemler, ortamın doğru bir şekilde modellenebildiği ve simülasyonların değerli bilgiler sağlayabildiği durumlarda uygundur. Modelsiz yöntemlere kıyasla daha az örnek gerektirirler, ancak bu örneklerin doğru olması gerekir; bu da geliştirilmeleri için daha fazla hesaplama çabası gerektirebilecekleri anlamına gelir.

Hibrit takviyeli öğrenme

Hibrit takviyeli öğrenme, kendi güçlü yanlarından yararlanacak yaklaşımları birleştirir. Bu teknik, örnek verimliliği ile hesaplama karmaşıklığı arasındaki dengeyi sağlamaya yardımcı olabilir.

Örnekler:

• Kılavuzlu politika araması (GPS):GPS, denetimli öğrenme ve takviyeli öğrenme arasında geçiş yapan hibrit bir tekniktir. Model tabanlı bir denetleyiciden oluşturulan verilere dayalı bir politikayı eğitmek için denetimli öğrenmeyi kullanır. Daha sonra politika, durum alanının modelin daha az doğru olduğu kısımlarını ele almak için takviyeli öğrenme kullanılarak hassaslaştırılır. Bu yaklaşım, bilginin modele dayalı planlamadan doğrudan politika öğrenmeye aktarılmasına yardımcı olur.
• Entegre mimariler:Bazı mimariler, her şeye tek bir yaklaşımı dayatmak yerine, karmaşık bir ortamın farklı yönlerine uyum sağlayarak, çeşitli model tabanlı ve modelden bağımsız bileşenleri tek bir çerçevede birleştirir. Örneğin, bir etmen uzun vadeli planlama için modele dayalı bir yaklaşım, kısa vadeli karar verme için ise modelden bağımsız bir yaklaşım kullanabilir.
• Dünya modelleri:Dünya modelleri, aracının gelecekteki durumları simüle etmek için kullandığı çevrenin kompakt ve soyut bir temsilini oluşturduğu bir yaklaşımdır. Aracı, bu dahili simüle edilmiş ortamdaki politikaları öğrenmek için modelden bağımsız bir yaklaşım kullanır. Bu teknik, gerçek dünya etkileşimlerine olan ihtiyacı azaltır.

Takviyeli öğrenmenin uygulamaları

RL'nin çeşitli alanlarda geniş bir uygulama yelpazesi vardır:

• Oyun oynama:RL algoritmaları satranç ve video oyunları gibi durumlarda insanüstü performans elde etti. Dikkate değer bir örnek, derin sinir ağları ve Monte Carlo Ağacı Arama'nın bir karışımını kullanarak masa oyunu Go'yu oynayan AlphaGo'dur. Bu başarılar, RL'nin karmaşık stratejiler geliştirme ve dinamik ortamlara uyum sağlama yeteneğini göstermektedir.
• Robotik:Robotikte RL, robotların nesneleri kavrama ve engelleri aşma gibi görevleri yerine getirmesine yardımcı olur. Deneme yanılma yoluyla öğrenme süreci, robotların gerçek dünyadaki belirsizliklere uyum sağlamasına ve zaman içinde performanslarını artırmasına, esnek olmayan kural tabanlı yaklaşımları aşmasına olanak tanır.
• Sağlık Hizmetleri:RL, hastaya özel verilere yanıt vererek tedavi planlarını optimize edebilir, klinik deneyleri yönetebilir ve ilacı kişiselleştirebilir. RL ayrıca hasta verilerinden sürekli olarak öğrenerek hasta sonuçlarını en üst düzeye çıkaran müdahaleler önerebilir.
• Finans:Model tabanlı RL, finans alanının çeşitli bölümlerinin, özellikle de son derece dinamik pazarlarla etkileşimde bulunanların net parametrelerine ve karmaşık dinamiklerine çok uygundur. Buradaki kullanımları arasında portföy yönetimi, risk değerlendirmesi ve yeni piyasa koşullarına uyum sağlayan ticaret stratejileri yer alır.
• Otonom araçlar:Kendi kendine giden arabalar, engellere, yol koşullarına ve dinamik trafik düzenlerine yanıt vermek için RL tarafından eğitilmiş modelleri kullanır. Mevcut sürüş koşullarına uyum sağlamak için bu modelleri hemen uyguluyorlar ve aynı zamanda verileri merkezi bir sürekli eğitim sürecine geri besliyorlar. Çevreden gelen sürekli geri bildirim, bu araçların zaman içinde güvenliklerini ve verimliliklerini artırmalarına yardımcı olur.

Takviyeli öğrenmenin avantajları

• Uyarlanabilir öğrenme:RL temsilcileri sürekli olarak çevreyle olan etkileşimlerinden öğrenir ve bunlara uyum sağlar. Anında öğrenme, RL'yi özellikle dinamik ve öngörülemeyen ayarlar için uygun hale getirir.
• Çok yönlülük:RL, oyun oynamaktan robotiğe ve sağlık hizmetlerine kadar birinin diğerinin ortamını etkilediği bir dizi kararı içeren çok çeşitli problemler için çalışır.
• Optimum karar verme:RL, uzun vadeli ödülleri en üst düzeye çıkarmaya odaklanır ve RL temsilcilerinin yalnızca bir sonraki karar yerine zaman içinde mümkün olan en iyi sonuçlar için optimize edilmiş stratejiler geliştirmesini sağlar.
• Karmaşık görevlerin otomasyonu:RL, dinamik kaynak tahsisi, elektrik şebekesi yönetimi gibi karmaşık kontrol sistemleri ve tam olarak kişiselleştirilmiş öneriler gibi sabit kodlanması zor görevleri otomatikleştirebilir.

Takviyeli öğrenmenin dezavantajları

• Veri ve hesaplama gereksinimleri:RL genellikle büyük miktarlarda veri ve işlem gücü gerektirir ve bunların her ikisi de oldukça pahalı olabilir.
• Uzun eğitim süresi:RL temsilcilerinin eğitimi, süreç yalnızca bir modelle değil, gerçek dünyayla etkileşimi içerdiğinde haftalar, hatta aylar sürebilir.
• Karmaşıklık:RL sistemlerinin tasarlanması ve ayarlanması, ödül yapısının, politika temsilinin ve keşif-kullanım dengesinin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Çok fazla zaman veya kaynak harcamaktan kaçınmak için bu kararlar dikkatli bir şekilde alınmalıdır.
• Güvenlik ve güvenilirlik:Sağlık hizmetleri ve otonom sürüş gibi kritik uygulamalar için beklenmedik davranışlar ve optimal olmayan kararlar önemli sonuçlar doğurabilir.
• Düşük yorumlanabilirlik:Bazı RL süreçlerinde, özellikle karmaşık ortamlarda, temsilcinin kararlarını tam olarak nasıl aldığını bilmek zor veya imkansızdır.
• Örnek verimsizliği:Birçok RL algoritması, etkili politikaları öğrenmek için çevreyle çok sayıda etkileşim gerektirir. Bu, gerçek dünya etkileşimlerinin maliyetli veya sınırlı olduğu senaryolarda bunların kullanışlılığını sınırlayabilir.