রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং কী?
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) হলো মেশিন লার্নিং-এর একটি শাখা যেখানে একটি এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে সিদ্ধান্ত নেওয়া শেখে। আরএল-এ, এজেন্টের লক্ষ্য হলো এমন একটি নীতি (কৌশল) শেখা যা সময়ের সাথে সঞ্চিত পুরস্কার সর্বাধিক করে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) হলো মেশিন লার্নিং-এর একটি শাখা যেখানে একটি এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে সিদ্ধান্ত নেওয়া শেখে। আরএল-এ, এজেন্টের লক্ষ্য হলো এমন একটি নীতি (একটি কৌশল) শেখা যা সময়ের সাথে সঞ্চিত পুরস্কার সর্বাধিক করে।
সুপারভাইজড লার্নিং-এর বিপরীতে, যা লেবেলযুক্ত উদাহরণ প্রয়োজন, আরএল নির্ভর করে ট্রায়াল-এন্ড-এরর ফিডব্যাক এর উপর: ইতিবাচক ফলাফল (পুরস্কার) দেয় এমন ক্রিয়াগুলোকে শক্তিশালী করা হয়, আর নেতিবাচক ফলাফল (শাস্তি) দেয় এমনগুলো এড়ানো হয়।
আরএল মূলত "লক্ষ্যনির্দিষ্ট শেখা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে বোঝার ও স্বয়ংক্রিয় করার একটি গণনামূলক পদ্ধতি" যেখানে এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে সরাসরি ইন্টারঅ্যাক্ট করে শেখে, বাইরের তত্ত্বাবধান বা সম্পূর্ণ বিশ্বের মডেল ছাড়াই।
— Sutton এবং Barto, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং গবেষক
প্রায়োগিকভাবে, এর অর্থ হলো এজেন্ট ক্রমাগত স্টেট-অ্যাকশন স্পেস অন্বেষণ করে, তার ক্রিয়ার ফলাফল পর্যবেক্ষণ করে এবং ভবিষ্যতের পুরস্কার উন্নত করতে তার কৌশল সামঞ্জস্য করে।
মূল ধারণা ও উপাদানসমূহ
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে কয়েকটি মূল উপাদান থাকে। সাধারণভাবে, একটি এজেন্ট (শিক্ষার্থী বা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী সত্তা) একটি পরিবেশ (বাহ্যিক সিস্টেম বা সমস্যা ক্ষেত্র) এর সাথে ক্রিয়া গ্রহণ করে নির্দিষ্ট সময়ে।
প্রতিটি ধাপে এজেন্ট পরিবেশের বর্তমান অবস্থা পর্যবেক্ষণ করে, একটি ক্রিয়া সম্পাদন করে, এবং তারপর পরিবেশ থেকে একটি পুরস্কার (সংখ্যাগত প্রতিক্রিয়া সংকেত) পায়। বহুবার এই ইন্টারঅ্যাকশনের মাধ্যমে, এজেন্ট তার মোট (সঞ্চিত) পুরস্কার সর্বাধিক করার চেষ্টা করে।
এজেন্ট
পরিবেশ
ক্রিয়া
অবস্থা
পুরস্কার
নীতি
মান ফাংশন
মডেল (ঐচ্ছিক)
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং কীভাবে কাজ করে
আরএল প্রায়শই মারকভ ডিসিশন প্রসেস (এমডিপি) হিসেবে ফরমালাইজ করা হয়। প্রতিটি নির্দিষ্ট সময়ে, এজেন্ট একটি অবস্থা St পর্যবেক্ষণ করে এবং একটি ক্রিয়া At নির্বাচন করে। এরপর পরিবেশ নতুন অবস্থা St+1 তে যায় এবং নেওয়া ক্রিয়ার ভিত্তিতে পুরস্কার Rt+1 প্রদান করে।
অনেক পর্বের মাধ্যমে, এজেন্ট অবস্থা-ক্রিয়া-পুরস্কার সিকোয়েন্সে অভিজ্ঞতা সঞ্চয় করে। কোন ক্রিয়াগুলো বেশি পুরস্কার দেয় তা বিশ্লেষণ করে, এজেন্ট ধীরে ধীরে তার নীতি উন্নত করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি রোবট নিয়ন্ত্রণকারী রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এজেন্ট সাধারণত একটি প্রমাণিত নিরাপদ পথ (শোষণ) অনুসরণ করতে পারে, কিন্তু মাঝে মাঝে নতুন একটি পথ (অন্বেষণ) চেষ্টা করে দ্রুততর পথ আবিষ্কার করতে পারে। এই সমঝোতা বজায় রাখা সর্বোত্তম নীতি খুঁজে পেতে অপরিহার্য।
আরএল "মানুষের ট্রায়াল-এন্ড-এরর শেখার প্রক্রিয়াকে অনুকরণ করে"। একটি শিশু শিখতে পারে যে পরিষ্কার করলে প্রশংসা পায় আর খেলনা ছুঁড়লে ডাণ্ডা পায়; অনুরূপভাবে, আরএল এজেন্ট শেখে কোন ক্রিয়াগুলো পুরস্কার দেয় ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া পেয়ে এবং কোনগুলো শাস্তি পেয়ে।
— AWS মেশিন লার্নিং ডকুমেন্টেশন
সময়ের সাথে, এজেন্ট মান অনুমান বা নীতি তৈরি করে যা দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য অর্জনের জন্য সেরা ক্রিয়ার সিকোয়েন্স ধারণ করে।
প্রায়োগিকভাবে, আরএল অ্যালগরিদমগুলো পর্বের মাধ্যমে পুরস্কার সঞ্চয় করে এবং প্রত্যাশিত রিটার্ন (ভবিষ্যতের পুরস্কারের যোগফল) সর্বাধিক করার চেষ্টা করে। তারা এমন ক্রিয়াগুলো পছন্দ করতে শেখে যা ভবিষ্যতে বেশি পুরস্কার দেয়, যদিও তাৎক্ষণিক পুরস্কার সর্বোচ্চ নাও হতে পারে। দীর্ঘমেয়াদী লাভের জন্য পরিকল্পনা করার এই ক্ষমতা (কখনও কখনও স্বল্পমেয়াদী ত্যাগ স্বীকার করে) আরএল-কে জটিল, ধারাবাহিক সিদ্ধান্তমূলক কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমের প্রকারভেদ
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বাস্তবায়নের জন্য অনেক অ্যালগরিদম আছে। সাধারণভাবে, এগুলো দুই শ্রেণিতে বিভক্ত: মডেল-ভিত্তিক এবং মডেল-ফ্রি পদ্ধতি।
পরিকল্পনা পদ্ধতি
এজেন্ট প্রথমে পরিবেশের গতিবিদ্যার একটি মডেল শেখে বা জানে (কিভাবে অবস্থা পরিবর্তিত হয় এবং পুরস্কার দেওয়া হয়) এবং তারপর ফলাফল সিমুলেট করে ক্রিয়া পরিকল্পনা করে।
- সীমিত ডেটার সাথে কার্যকর
- আগাম পরিকল্পনা করতে পারে
- সঠিক পরিবেশ মডেল প্রয়োজন
উদাহরণ: একটি রোবট একটি ভবনের মানচিত্র তৈরি করে সবচেয়ে ছোট পথ খুঁজে বের করা মডেল-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করছে।
সরাসরি শেখা
এজেন্টের কাছে পরিবেশের কোনো স্পষ্ট মডেল নেই এবং এটি শুধুমাত্র বাস্তব (বা সিমুলেটেড) পরিবেশে ট্রায়াল-এন্ড-এরর থেকে শেখে।
- পরিবেশ মডেল প্রয়োজন নেই
- জটিল পরিবেশে কাজ করে
- বেশি অভিজ্ঞতা প্রয়োজন
উদাহরণ: বেশিরভাগ ক্লাসিক আরএল অ্যালগরিদম (যেমন কিউ-লার্নিং বা টেম্পোরাল-ডিফারেন্স লার্নিং) মডেল-ফ্রি।
এই শ্রেণিগুলোর মধ্যে, অ্যালগরিদমগুলো নীতি বা মান ফাংশন কিভাবে উপস্থাপন ও আপডেট করে তার দিক থেকে ভিন্ন। উদাহরণস্বরূপ, কিউ-লার্নিং (একটি মান-ভিত্তিক পদ্ধতি) "কিউ-ভ্যালু" (প্রত্যাশিত রিটার্ন) অনুমান শেখে এবং সর্বোচ্চ মানের ক্রিয়া নির্বাচন করে।
নীতি-গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতিগুলো সরাসরি নীতির প্যারামিটার নির্ধারণ করে এবং প্রত্যাশিত পুরস্কারের উপর গ্রেডিয়েন্ট অ্যাসেন্টের মাধ্যমে প্যারামিটার সামঞ্জস্য করে। অনেক উন্নত পদ্ধতি (যেমন অ্যাক্টর-ক্রিটিক বা ট্রাস্ট রিজিয়ন পলিসি অপটিমাইজেশন) মান অনুমান ও নীতি অপ্টিমাইজেশন একত্রিত করে।
ডিপ আরএল-এ, ডিপ কিউ-নেটওয়ার্ক (ডিকিউএন) বা ডিপ পলিসি গ্রেডিয়েন্টসের মতো অ্যালগরিদম জটিল বাস্তব কাজের জন্য আরএলকে স্কেল করে।
সাধারণ আরএল অ্যালগরিদমের মধ্যে রয়েছে কিউ-লার্নিং, মন্টে কার্লো পদ্ধতি, নীতি-গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতি, এবং টেম্পোরাল-ডিফারেন্স লার্নিং; "ডিপ আরএল" বলতে এই পদ্ধতিগুলিতে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের কথা বোঝায়।
— AWS মেশিন লার্নিং ডকুমেন্টেশন
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের প্রয়োগসমূহ
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অনেক ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় যেখানে অনিশ্চয়তার মধ্যে ধারাবাহিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ গুরুত্বপূর্ণ। প্রধান প্রয়োগগুলো হলো:
গেমস ও সিমুলেশন
আরএল বিখ্যাত গেমস ও সিমুলেটরগুলোতে দক্ষতা অর্জন করেছে। ডিপমাইন্ডের আলফাগো ও আলফাজিরো গো ও দাবা সুপারহিউম্যান স্তরে শিখেছে আরএল ব্যবহার করে।
- ভিডিও গেমস (অ্যাটারি, স্টারক্রাফট)
- বোর্ড গেমস (গো, দাবা)
- ফিজিক্স সিমুলেশন
- রোবোটিক্স সিমুলেটর
রোবোটিক্স ও নিয়ন্ত্রণ
স্বয়ংক্রিয় রোবট ও স্বচালিত গাড়ি হলো গতিশীল পরিবেশের এজেন্ট যারা ট্রায়াল-এন্ড-এরর মাধ্যমে শেখে।
- বস্তু ধরার ও নিয়ন্ত্রণ
- স্বয়ংক্রিয় নেভিগেশন
- স্বচালিত যানবাহন
- শিল্প অটোমেশন
রেকমেন্ডেশন সিস্টেম
আরএল ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের ভিত্তিতে কন্টেন্ট বা বিজ্ঞাপন ব্যক্তিগতকরণ করতে পারে, সময়ের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক আইটেম উপস্থাপন শেখে।
- কন্টেন্ট ব্যক্তিগতকরণ
- বিজ্ঞাপন লক্ষ্যকরণ অপ্টিমাইজেশন
- পণ্য রেকমেন্ডেশন
- ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা উন্নয়ন
সম্পদ অপ্টিমাইজেশন
আরএল দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য ও জটিল সম্পদ বরাদ্দ চ্যালেঞ্জে সিস্টেম অপ্টিমাইজেশনে দক্ষ।
- ডেটা সেন্টার কুলিং অপ্টিমাইজেশন
- স্মার্ট গ্রিড এনার্জি স্টোরেজ
- ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পদ
- সরবরাহ শৃঙ্খল ব্যবস্থাপনা
অর্থনীতি ও ট্রেডিং
আর্থিক বাজার গতিশীল ও ধারাবাহিক, যা আরএল-কে ট্রেডিং কৌশল ও পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনার জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
- অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল
- পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
- মার্কেট মেকিং
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বনাম অন্যান্য মেশিন লার্নিং
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হলো মেশিন লার্নিং-এর তিনটি প্রধান প্যারাডাইমের একটি (সুপারভাইজড ও আনসুপারভাইজড লার্নিংয়ের পাশাপাশি), তবে এটি ফোকাসে ভিন্ন। সুপারভাইজড লার্নিং লেবেলযুক্ত ইনপুট-আউটপুট জোড়ায় প্রশিক্ষণ দেয়, আর আনসুপারভাইজড লার্নিং লেবেলবিহীন ডেটায় প্যাটার্ন খুঁজে বের করে।
| পক্ষ | সুপারভাইজড লার্নিং | আনসুপারভাইজড লার্নিং | রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং |
|---|---|---|---|
| ডেটার ধরন | লেবেলযুক্ত ইনপুট-আউটপুট জোড়া | লেবেলবিহীন ডেটা | ধারাবাহিক অবস্থা-ক্রিয়া-পুরস্কার টুপল |
| শেখার লক্ষ্য | সঠিক আউটপুট পূর্বাভাস | গোপন প্যাটার্ন আবিষ্কার | সঞ্চিত পুরস্কার সর্বাধিক |
| ফিডব্যাকের ধরন | সরাসরি সঠিক উত্তর | কোনো ফিডব্যাক নেই | পুরস্কার/শাস্তি সংকেত |
| শেখার পদ্ধতি | উদাহরণ থেকে শেখা | গঠন আবিষ্কার | ট্রায়াল-এন্ড-এরর অন্বেষণ |
এর বিপরীতে, আরএল-এ সঠিক আচরণের লেবেলযুক্ত উদাহরণ প্রয়োজন হয় না। বরং এটি পুরস্কার সংকেতের মাধ্যমে একটি লক্ষ্য নির্ধারণ করে এবং ট্রায়াল-এন্ড-এরর দ্বারা শেখে। আরএল-এ "প্রশিক্ষণ ডেটা" (অবস্থা-ক্রিয়া-পুরস্কার টুপল) ধারাবাহিক এবং আন্তঃনির্ভর, কারণ প্রতিটি ক্রিয়া ভবিষ্যতের অবস্থাকে প্রভাবিত করে।
সহজভাবে বলতে গেলে, সুপারভাইজড লার্নিং একটি মডেলকে কী পূর্বাভাস দিতে হবে বলে শেখায়; রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং একটি এজেন্টকে কীভাবে কাজ করতে হয় শেখায়। আরএল "ইতিবাচক রিইনফোর্সমেন্ট" (পুরস্কার) দ্বারা শেখে, সঠিক উত্তর দেখিয়ে নয়।
— আইবিএম মেশিন লার্নিং ওভারভিউ
এটি আরএল-কে বিশেষভাবে শক্তিশালী করে এমন কাজের জন্য যা সিদ্ধান্ত গ্রহণ ও নিয়ন্ত্রণ জড়িত। তবে এর মানে হলো আরএল কিছুটা চ্যালেঞ্জিংও: লেবেলযুক্ত ফিডব্যাক ছাড়া, এজেন্টকে নিজেরাই ভালো ক্রিয়া আবিষ্কার করতে হয়, যা প্রায়শই পরিবেশের ব্যাপক অন্বেষণ প্রয়োজন।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের চ্যালেঞ্জসমূহ
তার শক্তি সত্ত্বেও, আরএল-এর কিছু ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জ রয়েছে:
নমুনা অকার্যকারিতা
পুরস্কার ডিজাইন
স্থিতিশীলতা ও নিরাপত্তা
ব্যাখ্যাযোগ্যতা
উপসংহার
সারসংক্ষেপে, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হলো একটি স্বয়ংক্রিয় শেখার কাঠামো যেখানে একটি এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে লক্ষ্য অর্জন শেখে এবং সঞ্চিত পুরস্কার সর্বাধিক করে। এটি অপ্টিমাল কন্ট্রোল, ডায়নামিক প্রোগ্রামিং, এবং আচরণগত মনোবিজ্ঞানের ধারণাগুলো একত্রিত করে, এবং আধুনিক এআই-এর অনেক অগ্রগতির ভিত্তি।
সমস্যাগুলোকে ধারাবাহিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজ হিসেবে ফ্রেম করে এবং ফিডব্যাক প্রদান করে, আরএল মেশিনগুলোকে জটিল আচরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখার সুযোগ দেয়, ডেটা-চালিত শেখা ও লক্ষ্যনির্দিষ্ট ক্রিয়ার মধ্যে সেতুবন্ধন রচনা করে।
