Pekiştirmeli Öğrenme (RL), bir ajanın çevre ile etkileşim kurarak karar vermeyi öğrendiği makine öğrenmesinin bir dalıdır. RL’de, ajanın hedefi, zaman içinde birikimli ödülü maksimize eden eylemleri seçmek için bir politika (strateji) öğrenmektir.

Etiketli örnekler gerektiren denetimli öğrenmenin aksine, RL deneme-yanılma geri bildirimi üzerine kuruludur: olumlu sonuçlar (ödüller) veren eylemler pekiştirilirken, olumsuz sonuçlar (cezalar) doğuranlar kaçınılır.

Sutton ve Barto’nun açıkladığı gibi, RL temelde “hedef odaklı öğrenme ve karar verme süreçlerini anlamak ve otomatikleştirmek için hesaplamalı bir yaklaşımdır” ve ajan, dış denetim veya eksiksiz bir dünya modeli olmadan, çevresiyle doğrudan etkileşim yoluyla öğrenir.

Pratikte bu, ajanın sürekli olarak durum-eylem alanını keşfetmesi, eylemlerinin sonuçlarını gözlemlemesi ve gelecekteki ödülleri artırmak için stratejisini ayarlaması anlamına gelir.

Temel Kavramlar ve Bileşenler

Pekiştirmeli öğrenme birkaç temel unsur içerir. Genel olarak, bir ajan (öğrenen veya karar veren varlık), bir çevre (dış sistem veya problem alanı) ile ayrık zaman adımlarında eylemler gerçekleştirerek etkileşir.

Her adımda ajan, çevrenin mevcut durumunu gözlemler, bir eylem uygular ve ardından çevreden bir ödül (sayısal geri bildirim sinyali) alır. Bu tür birçok etkileşim boyunca ajan, toplam (birikimli) ödülünü maksimize etmeye çalışır. Temel kavramlar şunlardır:

• Ajan: Karar veren otonom öğrenici (örneğin bir yapay zeka programı veya robot).
• Çevre: Ajanın etkileşimde bulunduğu dünya veya problem alanı. Çevre, ajana mevcut durumu sağlar ve ajanın eylemine göre ödülü hesaplar.
• Eylem: Ajanın çevreyi etkilemek için aldığı karar veya hamle. Farklı eylemler farklı durumlara ve ödüllere yol açabilir.
• Durum: Belirli bir zamandaki çevrenin temsili (örneğin, bir oyun tahtasındaki taşların konumu veya bir robotun sensör verileri). Ajan, bir sonraki eylemini belirlemek için durumu kullanır.
• Ödül: Her eylem sonrası çevre tarafından verilen skaler geri bildirim sinyali (pozitif, negatif veya sıfır). Eylemin anlık faydasını (veya maliyetini) ölçer. Ajanın hedefi, zaman içinde beklenen birikimli ödülü maksimize etmektir.
• Politika: Ajanın eylemleri seçme stratejisi, genellikle durumdan eyleme eşleme. Öğrenme yoluyla ajan, optimal veya optimale yakın bir politika bulmayı amaçlar.
• Değer fonksiyonu (veya getiri): Ajanın belirli bir durumdan (veya durum-eylem çiftinden) elde edeceği beklenen gelecekteki ödülün (birikimli ödülün) tahmini. Değer fonksiyonu, ajanın eylemlerin uzun vadeli sonuçlarını değerlendirmesine yardımcı olur.
• Model (isteğe bağlı): Model tabanlı RL’de ajan, çevrenin dinamiklerinin (eylemlerle durum geçişlerinin) içsel bir modelini oluşturur ve planlama için kullanır. Model tabanlı olmayan RL’de ise böyle bir model oluşturulmaz; ajan yalnızca deneme-yanılma deneyiminden öğrenir.

Pekiştirmeli Öğrenme Nasıl Çalışır

RL genellikle Markov karar süreci (MDP) olarak formüle edilir. Her ayrık zaman adımında ajan bir durum St gözlemler ve bir eylem At seçer. Çevre daha sonra yeni bir duruma St+1 geçer ve alınan eyleme bağlı olarak bir ödül Rt+1 verir.

Birçok bölüm boyunca ajan, durum-eylem-ödül dizileri şeklinde deneyim biriktirir. Hangi eylemlerin daha yüksek ödüller getirdiğini analiz ederek ajan, politikasını kademeli olarak iyileştirir.

Önemli olarak, RL problemleri keşif ve kullanım arasında bir denge gerektirir. Ajan, ödül kazanmak için en iyi bilinen eylemleri kullanmalı, ancak daha iyi sonuçlar getirebilecek yeni eylemleri de keşfetmelidir.

Örneğin, bir robotu kontrol eden pekiştirmeli öğrenme ajanı genellikle kanıtlanmış güvenli bir rotayı (kullanım) seçerken, bazen daha hızlı bir yol keşfetmek için yeni bir güzergahı (keşif) deneyebilir. Bu denge, optimal politikayı bulmak için hayati önemdedir.

Öğrenme süreci sıklıkla davranışsal koşullandırmaya benzetilir. Örneğin, AWS, RL’nin “insanların kullandığı deneme-yanılma öğrenme sürecini taklit ettiğini” belirtir. Bir çocuk, eşyaları toplamanın övgü getirdiğini, oyuncakları fırlatmanın ise azarlama getirdiğini öğrenebilir; benzer şekilde, bir RL ajanı da iyi eylemler için olumlu, kötü eylemler için olumsuz geri bildirim alarak hangi eylemlerin ödül getirdiğini öğrenir.

Zamanla ajan, uzun vadeli hedeflere ulaşmak için en iyi eylem dizilerini yakalayan değer tahminleri veya politikalar oluşturur.

Pratikte, RL algoritmaları bölümler boyunca ödülleri biriktirir ve beklenen getiriyi (gelecekteki ödüllerin toplamı) maksimize etmeyi hedefler. Yüksek gelecekteki ödüllere yol açan eylemleri tercih etmeyi öğrenirler; bu eylemler her zaman en yüksek anlık ödülü vermeyebilir. Uzun vadeli kazanç için planlama yapabilme yeteneği (bazen kısa vadeli fedakarlıkları kabul ederek) RL’yi karmaşık, ardışık karar görevleri için uygun kılar.

Pekiştirmeli Öğrenme Algoritma Türleri

Pekiştirmeli öğrenmeyi uygulamak için birçok algoritma vardır. Genel olarak, bunlar model tabanlı ve model tabanlı olmayan yöntemler olarak ikiye ayrılır.

• Model tabanlı RL: Ajan önce çevrenin dinamiklerinin (durumların nasıl değiştiği ve ödüllerin nasıl verildiği) bir modelini öğrenir veya bilir ve ardından sonuçları simüle ederek eylemleri planlar. Örneğin, bir robot en kısa rotayı bulmak için bir binayı haritalandırıyorsa model tabanlı bir yaklaşım kullanıyor demektir.

• Model tabanlı olmayan RL: Ajanın çevrenin açık bir modeli yoktur ve yalnızca gerçek (veya simüle edilmiş) ortamda deneme-yanılma yoluyla öğrenir. Modelle planlama yapmak yerine, deneyimden değer tahminlerini veya politikaları kademeli olarak günceller. Klasik RL algoritmalarının çoğu (Q-öğrenme veya Zaman-Farkı öğrenme gibi) model tabanlı olmayan yöntemlerdir.

Bu kategoriler içinde algoritmalar, politikayı veya değer fonksiyonunu nasıl temsil edip güncellediklerinde farklılık gösterir. Örneğin, Q-öğrenme (değer tabanlı bir yöntem) durum-eylem çiftleri için “Q-değerleri” (beklenen getiri) tahminlerini öğrenir ve en yüksek değere sahip eylemi seçer.

Politika gradyanı yöntemleri politikayı doğrudan parametreler ve beklenen ödül üzerinde gradyan yükselişi ile parametreleri ayarlar. Aktör-Kritik veya Güven Bölgesi Politika Optimizasyonu gibi birçok gelişmiş yöntem, değer tahmini ve politika optimizasyonunu birleştirir.

Son dönemde önemli bir gelişme Derin Pekiştirmeli Öğrenmedir. Burada derin sinir ağları, değer fonksiyonları veya politikalar için fonksiyon yaklaştırıcı olarak görev yapar ve RL’nin görüntüler gibi yüksek boyutlu girdilerle başa çıkmasını sağlar. DeepMind’ın Atari oyunları ve masa oyunlarındaki (örneğin Go’daki AlphaGo) başarısı, derin öğrenme ile RL’nin birleşiminden kaynaklanır. Derin RL’de, Derin Q-Ağları (DQN) veya Derin Politika Gradyanları gibi algoritmalar, RL’yi karmaşık gerçek dünya görevlerine ölçeklendirir.

Örneğin, AWS, yaygın RL algoritmaları arasında Q-öğrenme, Monte Carlo yöntemleri, politika gradyanı yöntemleri ve Zaman-Farkı öğrenmeyi saymakta ve “Derin RL”nin bu yöntemlerde derin sinir ağlarının kullanımını ifade ettiğini belirtmektedir.

Pekiştirmeli Öğrenmenin Uygulamaları

Pekiştirmeli öğrenme, belirsizlik altında ardışık karar vermenin kritik olduğu birçok alanda uygulanır. Önemli uygulamalar şunlardır:

• Oyunlar ve Simülasyon: RL, oyunlar ve simülatörlerde büyük başarılar elde etmiştir. Örneğin, DeepMind’ın AlphaGo ve AlphaZero’su, RL kullanarak Go ve Satranç’ta insanüstü seviyelere ulaşmıştır. Video oyunları (Atari, StarCraft) ve simülasyonlar (fizik, robotik simülatörleri) doğal RL test alanlarıdır çünkü çevre iyi tanımlıdır ve çok sayıda deneme yapılabilir.
• Robotik ve Kontrol: Otonom robotlar ve sürücüsüz araçlar dinamik ortamlarda ajanlardır. Deneme-yanılma yoluyla RL, bir robota nesneleri kavramayı veya bir araca trafik içinde gezinmeyi öğretebilir. IBM, robotlar ve sürücüsüz araçların çevreleriyle etkileşimde bulunarak öğrenen RL ajanlarının başlıca örnekleri olduğunu belirtmektedir.
• Öneri Sistemleri ve Pazarlama: RL, kullanıcı etkileşimlerine göre içerik veya reklamları kişiselleştirebilir. Örneğin, RL tabanlı bir öneri sistemi, kullanıcıların öğelere tıklaması veya atlamasıyla önerilerini günceller ve zamanla en alakalı reklamları veya ürünleri sunmayı öğrenir.
• Kaynak Optimizasyonu: RL, uzun vadeli hedefleri olan sistemlerin optimizasyonunda başarılıdır. Örnekler arasında veri merkezi soğutmasının enerji kullanımını minimize etmek, akıllı şebeke enerji depolamasını kontrol etmek veya bulut bilişim kaynaklarını yönetmek yer alır. AWS, “bulut harcama optimizasyonu” gibi kullanım durumlarını tanımlamakta ve burada RL ajanının en uygun maliyet etkinliği için hesaplama kaynaklarını tahsis etmeyi öğrendiğini belirtmektedir.
• Finans ve Ticaret: Finansal piyasalar dinamik ve ardışık yapıya sahiptir. RL, ticaret stratejilerini, portföy yönetimini ve riskten korunmayı optimize etmek için araştırılmıştır; işlemleri simüle ederek ve hangi eylemlerin piyasa değişimlerinde getiriyi maksimize ettiğini öğrenerek.

Bu örnekler, RL’nin uzun vadeli planlama konusundaki gücünü vurgular. Sadece anlık sonuçları tahmin eden yöntemlerin aksine, RL açıkça birikimli ödülleri maksimize eder ve eylemlerin gecikmeli sonuçlarının olduğu problemlere uygundur.

Pekiştirmeli Öğrenme ve Diğer Makine Öğrenmesi Yöntemleri

Pekiştirmeli öğrenme, makine öğrenmesinin üç ana paradigmasından biridir (denetimli ve denetimsiz öğrenme ile birlikte), ancak odak noktası oldukça farklıdır. Denetimli öğrenme, etiketli giriş-çıkış çiftleri üzerinde eğitim yaparken, denetimsiz öğrenme etiketlenmemiş verilerde desenler bulur.

Buna karşılık, RL doğru davranışın etiketli örneklerini gerektirmez. Bunun yerine, ödül sinyaliyle bir hedef tanımlar ve deneme-yanılma yoluyla öğrenir. RL’de “eğitim verisi” (durum-eylem-ödül üçlüleri) ardışık ve birbirine bağlıdır, çünkü her eylem gelecekteki durumları etkiler.

Basitçe söylemek gerekirse, denetimli öğrenme bir modele neyi tahmin edeceğini söyler; pekiştirmeli öğrenme ise bir ajana nasıl hareket edeceğini öğretir. IBM’in genel değerlendirmesinde belirtildiği gibi, RL “doğru cevaplar gösterilmek yerine olumlu pekiştirme (ödül) yoluyla öğrenir.”

Bu, RL’yi karar verme ve kontrol içeren görevler için özellikle güçlü kılar. Ancak aynı zamanda RL’nin daha zorlu olabileceği anlamına gelir: etiketli geri bildirim olmadan ajan, iyi eylemleri kendi başına keşfetmeli ve bu da genellikle çevrenin çok fazla keşfedilmesini gerektirir.

Pekiştirmeli Öğrenmenin Zorlukları

Güçlü olmasına rağmen, RL’nin pratikte bazı zorlukları vardır:

• Örnek Verimliliği Düşüklüğü: RL, etkili politikalar öğrenmek için genellikle çok büyük deneyim (deneme) gerektirir. Gerçek dünyada eğitim maliyetli veya yavaş olabilir (örneğin, bir robotun bir görevi ustalıkla yapması için milyonlarca deneme gerekebilir). Bu nedenle birçok RL sistemi, dağıtımdan önce simülasyonda eğitilir.
• Ödül Tasarımı: Uygun bir ödül fonksiyonu tanımlamak zordur. Kötü seçilmiş bir ödül, istenmeyen davranışlara yol açabilir (ajan, gerçek hedefle uyumlu olmayan şekilde ödülü “kandırabilir”). Uzun vadeli hedefleri yakalayan ve istenmeyen kestirmeleri önleyen ödüller tasarlamak, RL araştırmalarında bir sanattır.
• Stabilite ve Güvenlik: Gerçek dünya ortamlarında (robotik, sağlık, finans) güvensiz keşif eylemleri tehlikeli veya maliyetli olabilir. AWS, gerçek dünya deneylerinin (örneğin bir drone uçurmak) simülasyon olmadan pratik olmayabileceğini belirtir. Öğrenme ve dağıtım sırasında güvenliği sağlamak, RL araştırmalarının aktif bir alanıdır.
• Yorumlanabilirlik: Öğrenilen RL politikaları (özellikle derin RL modelleri) şeffaf olmayabilir. Bir ajanın neden belirli eylemleri seçtiğini anlamak genellikle zordur, bu da sistemi hata ayıklamayı veya güvenmeyi güçleştirir. Bu yorumlanabilirlik eksikliği, karmaşık RL sistemlerinin dağıtımında bir zorluk olarak görülür.

Bu zorlukların her biri devam eden araştırmaların konusudur. Engellere rağmen, RL’nin oyunlar, robotik, öneri sistemleri gibi alanlardaki pratik başarıları, dikkatli uygulandığında etkileyici sonuçlar elde edilebileceğini göstermektedir.

>>>Daha fazla bilgi için tıklayın:

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Neural Network nedir?

Özetle, pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşim kurarak hedeflere ulaşmayı ve birikimli ödülü maksimize etmeyi öğrendiği otonom öğrenme çerçevesidir. Optimal kontrol, dinamik programlama ve davranış psikolojisi fikirlerini birleştirir ve birçok modern yapay zeka atılımının temelini oluşturur.

Problemleri geri bildirimli ardışık karar verme görevleri olarak çerçeveleyerek, RL makinelerin karmaşık davranışları kendi başlarına öğrenmesini sağlar ve veri odaklı öğrenme ile hedef odaklı eylem arasındaki boşluğu kapatır.