Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), bir ajanın çevresiyle etkileşim kurarak karar vermeyi öğrendiği makine öğrenmesinin bir dalıdır. RL'de ajanın amacı, zaman içinde kümülatif ödülleri maksimize eden eylemleri seçmek için bir politika (strateji) öğrenmektir.
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), bir ajanın çevresiyle etkileşim kurarak karar vermeyi öğrendiği makine öğrenmesinin bir dalıdır. RL'de ajanın amacı, zaman içinde kümülatif ödülü maksimize eden eylemleri seçmek için bir politika (strateji) öğrenmektir.
Etiketli örnekler gerektiren denetimli öğrenmenin aksine, RL deneme-yanılma geri bildirimine dayanır: olumlu sonuçlar (ödüller) üreten eylemler pekiştirilirken, olumsuz sonuçlar (cezalar) doğuranlar kaçınılır.
RL temelde "hedefe yönelik öğrenme ve karar verme süreçlerini anlamak ve otomatikleştirmek için hesaplamalı bir yaklaşımdır" ve ajan, dış denetim veya tam bir dünya modeli olmadan doğrudan çevresiyle etkileşimden öğrenir.
— Sutton ve Barto, Pekiştirmeli Öğrenme Araştırmacıları
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 verici varlık), bir çevreyle (dış sistem veya problem alanı) ayrık zaman adımlarında eylemler gerçekleştirerek etkileşir.
Her adımda ajan, çevrenin mevcut durumunu gözlemler, bir eylem gerçekleştirir ve ardından çevreden bir ödül (sayısal geri bildirim sinyali) alır. Bu tür birçok etkileşim boyunca ajan, toplam (kümülatif) ödülünü maksimize etmeye çalışır.
Ajan
Çevre
Eylem
Durum
Ödül
Politika
Değer Fonksiyonu
Model (Opsiyonel)
Pekiştirmeli Öğrenme Nasıl Çalışır
RL genellikle Markov karar süreci (MDP) olarak biçimlendirilir. Her ayrık zaman adımında ajan bir durum St gözlemler ve bir eylem At seçer. Çevre daha sonra yeni bir durum St+1'ye 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 ödüllere yol açtığını analiz ederek ajan, politikasını kademeli olarak iyileştirir.
Örneğin, bir robotu kontrol eden pekiştirmeli öğrenme ajanı genellikle kanıtlanmış güvenli bir rotayı (sömürü) izler, ancak bazen daha hızlı bir rota keşfetmek için yeni bir yolu (keşif) deneyebilir. Bu dengeyi sağlamak, optimal politikayı bulmak için esastır.
RL "insanların kullandığı deneme-yanılma öğrenme sürecini taklit eder". Bir çocuk, evi temizlemenin övgü getirdiğini, oyuncakları fırlatmanın ise azarlama getirdiğini öğrenebilir; benzer şekilde, bir RL ajanı iyi eylemler için olumlu, kötü eylemler için olumsuz geri bildirim alarak hangi eylemlerin ödül getirdiğini öğrenir.
— AWS Makine Öğrenimi Dokümantasyonu
Zamanla ajan, uzun vadeli hedeflere ulaşmak için en iyi eylem dizisini yakalayan değer tahminleri veya politikalar oluşturur.
Pratikte, RL algoritmaları bölümler boyunca ödülleri toplar ve beklenen getiriyi (gelecekteki ödüllerin toplamı) maksimize etmeyi amaçlar. Yüksek gelecekteki ödüllere yol açan eylemleri tercih etmeyi öğrenirler, hatta bu eylemler en yüksek anlık ödülü vermese bile. Bu uzun vadeli kazanç için planlama 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 iki sınıfa ayrılır: model tabanlı ve model-siz yöntemler.
Planlama Yaklaşımı
Ajan önce çevrenin dinamiklerine (durumların nasıl değiştiği ve ödüllerin nasıl verildiği) dair bir modeli öğrenir veya bilir ve ardından sonuçları simüle ederek eylemleri planlar.
- Sınırlı veriyle verimli
- Etkili şekilde ileriye dönük planlama yapabilir
- Doğru çevre modeli gerektirir
Örnek: Bir robotun en kısa rotayı bulmak için bir binayı haritalaması model tabanlı yaklaşımdır.
Doğrudan Öğrenme
Ajanın çevreye dair açık bir modeli yoktur ve yalnızca gerçek (veya simüle edilmiş) ortamda deneme-yanılma yoluyla öğrenir.
- Çevre modeli gerekmez
- Karmaşık çevrelerde çalışır
- Daha fazla deneyim gerektirir
Örnek: Çoğu klasik RL algoritması (Q-öğrenme veya Zaman-Farkı öğrenme gibi) model-sizdir.
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"nin (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.
Derin RL'de, Derin Q-Ağları (DQN) veya Derin Politika Gradyanları gibi algoritmalar, RL'yi karmaşık gerçek dünya görevlerine ölçeklendirir.
Yaygın RL algoritmaları arasında Q-öğrenme, Monte Carlo yöntemleri, politika gradyanı yöntemleri ve Zaman-Farkı öğrenme bulunur; "Derin RL" ise bu yöntemlerde derin sinir ağlarının kullanımını ifade eder.
— AWS Makine Öğrenimi Dokümantasyonu
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 etti. DeepMind'ın AlphaGo ve AlphaZero'su, RL kullanarak Go ve Satranç'ta insanüstü seviyelere ulaştı.
- Video oyunları (Atari, StarCraft)
- Masa oyunları (Go, Satranç)
- Fizik simülasyonları
- Robotik simülatörleri
Robotik ve Kontrol
Otonom robotlar ve sürücüsüz araçlar, dinamik ortamlarda deneme-yanılma yoluyla öğrenen ajanlardır.
- Nesne kavrama ve manipülasyon
- Otonom navigasyon
- Sürücüsüz araçlar
- Endüstriyel otomasyon
Öneri Sistemleri
RL, kullanıcı etkileşimlerine dayalı içerik veya reklamları kişiselleştirebilir ve zamanla en uygun öğeleri sunmayı öğrenir.
- İçerik kişiselleştirme
- Reklam hedefleme optimizasyonu
- Ürün önerileri
- Kullanıcı etkileşimi optimizasyonu
Kaynak Optimizasyonu
RL, uzun vadeli hedeflere ve karmaşık kaynak tahsis zorluklarına sahip sistemlerin optimizasyonunda başarılıdır.
- Veri merkezi soğutma optimizasyonu
- Akıllı şebeke enerji depolaması
- Bulut bilişim kaynakları
- Tedarik zinciri yönetimi
Finans ve Ticaret
Finansal piyasalar dinamik ve ardışık olduğundan, RL ticaret stratejileri ve portföy yönetimi için uygundur.
- Algoritmik ticaret stratejileri
- Portföy optimizasyonu
- Risk yönetimi
- Piyasa yapıcılığı
Pekiştirmeli Öğrenme ve Diğer Makine Öğrenimi Türleri
Pekiştirmeli öğrenme, makine öğreniminin 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 veride desenler bulur.
| Özellik | Denetimli Öğrenme | Denetimsiz Öğrenme | Pekiştirmeli Öğrenme |
|---|---|---|---|
| Veri Türü | Etiketli giriş-çıkış çiftleri | Etiketsiz veri | Ardışık durum-eylem-ödül üçlüleri |
| Öğrenme Amacı | Doğru çıktıları tahmin etmek | Gizli desenleri bulmak | Kümülatif ödülü maksimize etmek |
| Geri Bildirim Türü | Doğrudan doğru cevaplar | Geri bildirim yok | Ödül/ceza sinyalleri |
| Öğrenme Yöntemi | Örneklerden öğrenme | Yapıyı keşfetme | Deneme-yanılma keşfi |
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 bağımlıdır, çünkü her eylem gelecekteki durumları etkiler.
Basitçe söylemek gerekirse, denetimli öğrenme bir modele neyi tahmin edeceğini söyler; pekiştirmeli öğrenme ise bir ajana nasıl davranacağını öğretir. RL, doğru cevaplar gösterilmek yerine "pozitif pekiştirme" (ödül) yoluyla öğrenir.
— IBM Makine Öğrenimi Genel Bakış
Bu, RL'yi karar verme ve kontrol içeren görevler için özellikle güçlü kılar. Ancak aynı zamanda RL'nin daha zor olabileceği anlamına gelir: etiketli geri bildirim olmadan ajan, iyi eylemleri kendi başına keşfetmeli ve genellikle çevreyi çokça keşfetmesi gerekir.
Pekiştirmeli Öğrenmenin Zorlukları
Gücüne rağmen, RL'nin pratikte bazı zorlukları vardır:
Örnek Verimliliği Düşüklüğü
Ödül Tasarımı
Stabilite ve Güvenlik
Yorumlanabilirlik
Sonuç
Özetle, pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşim kurarak ve kümülatif ödülü maksimize ederek hedeflere ulaşmayı 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 hedefe yönelik eylem arasındaki boşluğu kapatır.
