Bir robota yürümeyi öğretmeye çalıştığınızı düşünelim. Bir bilgisayara hisse senedi fiyatlarının nasıl tahmin edileceğini veya görüntülerin nasıl kategorize edileceğini öğretmekten farklı olarak, robotumuzu eğitmek için kullanabileceğimiz büyük bir veri kümemiz yok.
Size doğal gelse de, yürümek aslında çok karmaşık bir eylemdir. Bir adım yürümek tipik olarak birlikte çalışan düzinelerce farklı kas içerir. Bir yerden başka bir yere yürümek için kullanılan çaba ve teknikler, bir şey taşıyıp taşımadığınız veya bir eğim veya başka türde engel olup olmadığı da dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır.
Bunun gibi senaryolarda, pekiştirmeli öğrenme veya RL olarak bilinen bir yöntemi kullanabiliriz. RL ile, modelinizin çözmesini istediğiniz belirli bir hedefi tanımlayabilir ve kademeli olarak modelin bunu nasıl başaracağını kendi kendine öğrenmesini sağlayabilirsiniz.
Bu makalede, takviyeli öğrenmenin temellerini ve RL çerçevesini gerçek dünyadaki çeşitli farklı problemlere nasıl uygulayabileceğimizi keşfedeceğiz.
Takviyeli öğrenme nedir?
Takviyeli öğrenme, öğrenmenin belirli bir alt kümesini ifade eder. makine öğrenme istenen davranışları ödüllendirerek ve istenmeyen davranışları cezalandırarak çözüm bulmaya odaklanır.
Denetimli öğrenmeden farklı olarak, takviyeli öğrenme yöntemi tipik olarak belirli bir girdi için doğru çıktıyı sağlayan bir eğitim veri setine sahip değildir. Eğitim verilerinin yokluğunda, algoritma çözümü deneme yanılma yoluyla bulmalıdır. Genellikle bir algoritma olarak adlandırdığımız algoritma ajanile etkileşime girerek çözümü kendisi bulmalıdır. çevre.
Araştırmacılar hangi belirli sonuçların elde edileceğine karar verirler. ödüllendirmek ve algoritmanın neler yapabileceği. Her aksiyon Algoritma, algoritmanın ne kadar iyi çalıştığını puanlayan bir tür geri bildirim alacaktır. Eğitim sürecinde, algoritma belirli bir sorunu çözmek için en uygun çözümü bulacaktır.
Basit Bir Örnek: 4×4 Izgara
Takviyeli öğrenme ile çözebileceğimiz basit bir problem örneğine bakalım.
Ortamımız olarak 4×4 ızgaraya sahip olduğumuzu varsayalım. Temsilcimiz birkaç engel ile birlikte rastgele bir kareye yerleştiriliyor. Izgara, kaçınılması gereken üç "çukur" engeli ve temsilcinin bulması gereken tek bir "elmas" ödülü içerecektir. Çevremizin tam tanımı, çevrenin tanımı olarak bilinir. belirtmek, bildirmek.
RL modelimizde aracımız, önlerini kapatan herhangi bir engel olmadığı sürece bitişikteki herhangi bir kareye gidebilir. Belirli bir ortamdaki tüm geçerli eylemlerin kümesi, aksiyon alanı. Temsilcimizin amacı, ödüle giden en kısa yolu bulmaktır.
Temsilcimiz, en az adım gerektiren elmasa giden yolu bulmak için pekiştirmeli öğrenme yöntemini kullanacaktır. Her doğru adım robota bir ödül verecek ve her yanlış adım robotun ödülünü eksiltecektir. Temsilci elmasa ulaştığında model toplam ödülü hesaplar.
Aracıyı ve ortamı tanımladığımıza göre, aracının mevcut durumu ve ortamı göz önünde bulundurarak bir sonraki eylemini belirlemek için kullanılacak kuralları da tanımlamamız gerekir.
Politikalar ve Ödüller
Takviyeli öğrenme modelinde, politika bir ajanın hedeflerine ulaşmak için kullandığı stratejiyi ifade eder. Aracının politikası, aracının ve çevresinin mevcut durumu göz önüne alındığında, aracının bundan sonra ne yapması gerektiğine karar veren şeydir.
Ajan, hangi politikanın en uygun olduğunu görmek için olası tüm politikaları değerlendirmelidir.
Basit örneğimizde, boş bir alana iniş -1 değerini döndürür. Temsilci, elmas ödüllü bir alana indiğinde 10 değerini alacak. Bu değerleri kullanarak, farklı politikaları karşılaştırabiliriz. yardımcı fonksiyon U.
Şimdi yukarıda görülen iki politikanın faydasını karşılaştıralım:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
Sonuçlar, Politika A'nın ödülü bulmanın daha iyi yolu olduğunu gösteriyor. Böylece aracı, Politika B yerine Yol A'yı kullanacaktır.
Keşif ve Sömürü
Takviyeli öğrenmede keşif ve sömürü değiş tokuşu sorunu, bir aracının karar sürecinde karşılaşması gereken bir ikilemdir.
Temsilciler yeni yollar veya seçenekler keşfetmeye mi odaklanmalı yoksa zaten bildikleri seçeneklerden yararlanmaya devam mı etmeliler?
Temsilci keşfetmeyi seçerse, aracının daha iyi bir seçenek bulma olasılığı vardır, ancak bu aynı zamanda zaman ve kaynak israfı riskini de beraberinde getirebilir. Öte yandan, aracı zaten bildiği çözümden yararlanmayı seçerse, daha iyi bir seçeneği kaçırabilir.
Pratik uygulamalar
İşte bazı yollar yapay zeka araştırmacıları gerçek dünya problemlerini çözmek için pekiştirmeli öğrenme modelleri uygulamıştır:
Sürücüsüz Arabalarda Takviyeli Öğrenim
Güvenli ve verimli bir şekilde araç kullanma becerilerini geliştirmek için sürücüsüz arabalara pekiştirmeli öğrenme uygulanmıştır. Teknoloji, otonom arabaların hatalarından ders almasını ve performanslarını optimize etmek için davranışlarını sürekli olarak ayarlamasını sağlıyor.
Örneğin, Londra merkezli AI şirketi yol otonom sürüş için derin pekiştirmeli öğrenme modelini başarıyla uygulamıştır. Deneylerinde, aracın sürücü girdi sağlamadan çalıştığı süreyi en üst düzeye çıkaran bir ödül işlevi kullandılar.
RL modelleri ayrıca arabaların engellerden kaçınma veya trafiğe çıkma gibi çevreye dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Bu modeller, bir arabayı çevreleyen karmaşık ortamı, modelin anlayabileceği temsili bir durum uzayına dönüştürmenin bir yolunu bulmalıdır.
Robotikte Takviyeli Öğrenim
Araştırmacılar, karmaşık görevleri öğrenebilen robotlar geliştirmek için pekiştirmeli öğrenmeyi de kullanıyor. Bu RL modelleri sayesinde robotlar, çevrelerini gözlemleyebilmekte ve gözlemlerine dayalı olarak kararlar verebilmektedir.
Örneğin, iki ayaklı robotların nasıl yapılacağını öğrenmelerine olanak sağlamak için pekiştirmeli öğrenme modellerinin kullanılması üzerine araştırmalar yapılmıştır. yürümek kendi başlarına.
Araştırmacılar, RL'yi robotik alanında önemli bir yöntem olarak görüyor. Takviyeli öğrenme, robotik aracılara başka türlü mühendisliği zor olabilecek karmaşık eylemleri öğrenmeleri için bir çerçeve sağlar.
Oyunda Takviyeli Öğrenim
RL modelleri, video oyunlarının nasıl oynanacağını öğrenmek için de kullanılmıştır. Temsilciler, hatalarından ders çıkaracak ve oyundaki performanslarını sürekli iyileştirecek şekilde ayarlanabilir.
Araştırmacılar zaten satranç, Go ve poker gibi oyunları oynayabilen ajanlar geliştirdiler. 2013 yılında, DeepMind bir modelin Atari oyunlarını sıfırdan oynamayı öğrenmesini sağlamak için Derin Güçlendirmeli Öğrenmeyi kullandı.
Birçok masa oyunu ve video oyununun sınırlı bir hareket alanı ve iyi tanımlanmış somut bir amacı vardır. Bu özellikler, RL modelinin avantajına çalışır. RL yöntemleri, zafere ulaşmak için en uygun stratejileri öğrenmek üzere milyonlarca simüle edilmiş oyunu hızla yineleyebilir.
Sonuç
Yürümeyi öğrenmek veya video oyunları oynamayı öğrenmek olsun, RL modellerinin karmaşık karar vermeyi gerektiren sorunları çözmek için yararlı AI çerçeveleri olduğu kanıtlanmıştır.
Teknoloji gelişmeye devam ederken, hem araştırmacılar hem de geliştiriciler, modelin kendi kendine öğretme yeteneğinden yararlanan yeni uygulamalar bulmaya devam edecek.
Takviyeli öğrenmenin hangi pratik uygulamalarla yardımcı olabileceğini düşünüyorsunuz?
Yorum bırak