Pekiştirmeli Öğrenme

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning), istenen davranışları ödüllendirmeye ve istenmeyenleri cezalandırmaya dayalı makine öğrenimi eğitim yöntemidir. Pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle eğitilen makine, çevresini algılayabilir, yorumlayabilir, harekete geçebilir ve deneme yanılma yoluyla öğrenebilir.

Pekiştirmeli öğrenme, geliştiricilerin makine öğrenimi sistemlerini eğitmek için kullandıkları çeşitli yaklaşımlardan biridir. Bu yaklaşımı önemli kılan şey, ister bir video oyunundaki bir özellik ister endüstriyel bir ortamdaki bir robot olsun, bir ajana, oluşturulduğu ortamın karmaşıklıklarında gezinmeyi öğrenmesi için güç vermesidir. Zamanla, tipik olarak ödül ve cezaları içeren bir geri bildirim sistemi aracılığıyla, ajan, çevresinden öğrenir ve davranışlarını optimize eder. Özetle pekiştirmeli öğrenme, karar verme bilimidir. Maksimum ödül elde etmek için bir ortamda en uygun davranışı öğrenmeyi içerir. Bu optimal davranış, çevrelerindeki dünyayı keşfeden ve bir hedefe ulaşmalarına yardımcı olan eylemleri öğrenen çocuklara benzer şekilde, çevre ile etkileşimler ve nasıl tepki verdiğine dair gözlemler yoluyla öğrenilir.

Bir süpervizörün yokluğunda, öğrenci, ödülü en üst düzeye çıkaran eylemlerin sırasını bağımsız olarak keşfetmelidir. Bu keşif süreci, deneme yanılma aramasına benzer. Eylemlerin kalitesi, yalnızca geri getirdikleri anlık ödülle değil, aynı zamanda getirebilecekleri gecikmiş ödülle de ölçülür. Görünmeyen bir ortamda nihai başarı ile sonuçlanan eylemleri bir süpervizörün yardımı olmadan öğrenebildiğinden, bu makine eğitim yöntemi, çok güçlü bir algoritmadır.

Pekiştirmeli Öğrenme Nasıl Çalışır?

Pekiştirmeli öğrenme, problemi, bir hedefe ulaşmak için bilinmeyen bir ortamı keşfeden ajanı içerir. Tüm hedeflerin beklenen kümülatif ödülün maksimize edilmesiyle tanımlanabileceği hipotezine dayanmaktadır. Ajan, maksimum ödül elde etmek için eylemlerini kullanarak çevrenin durumunu algılamayı ve bozmayı öğrenmelidir. Pekiştirmeli öğrenmenin resmi çerçevesi, Markov Karar Süreçlerinin (MDP) optimal kontrolü sorunundan ödünç almaktadır.

Pekiştirmeli öğrenme sisteminin ana unsurları şunlardır:

  1. Ajan veya öğrenci
  2. Aracının etkileşimde bulunduğu ortam
  3. Aracının eylem gerçekleştirmek için izlediği ilke
  4. Ajanın harekete geçtiğinde gözlemlediği ödül sinyali

Ödül sinyalinin yararlı bir soyutlaması, bir durumun iyiliğin, aslına uygun olarak yakalayan değer fonksiyonudur. Ödül sinyali, belirli bir durumda olmanın anlık faydasını temsil ederken, değer fonksiyonu, o durumdan sonra gelecekte toplanması beklenen kümülatif ödülü yakalar. Pekiştirmeli öğrenme algoritmasının amacı, sistemin her durumundan çıkarabileceği ortalama değeri en üst düzeye çıkaran eylem ilkesini keşfetmektir.

Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları genel olarak modelden bağımsız ve model tabanlı olarak kategorize edilebilir. Modelden bağımsız algoritmalar, ortamın açık bir modelini veya daha kesin bir şekilde MDP’yi oluşturmaz. Eylemleri kullanarak ortamla deneyler yapan ve en uygun politikayı doğrudan ondan türeten deneme yanılma algoritmalarına daha yakındırlar. Modelden bağımsız algoritmalar, değer tabanlı veya ilke tabanlıdır. Değere dayalı algoritmalar, optimal politikayı, her durumun değer fonksiyonunu doğru bir şekilde tahmin etmenin doğrudan bir sonucu olarak kabul eder. Bellman denklemi tarafından tanımlanan özyinelemeli bir ilişki kullanarak, ajan, durumların ve ödüllerin yörüngelerini örneklemek için çevre ile etkileşime girer. Yeterli yörünge verildiğinde, MDP’nin değer fonksiyonu tahmin edilebilir. Değer fonksiyonu bilindikten sonra, en uygun politikayı keşfetmek, sürecin her durumunda değer fonksiyonuna göre açgözlülükle hareket etme meselesidir. Bazı popüler değer tabanlı algoritmalar SARSA ve Q-learning’dir.

İlke tabanlı algoritmalar ise değer fonksiyonunu modellemeden en uygun politikayı doğrudan tahmin eder. Politikayı doğrudan öğrenilebilir ağırlıkları kullanarak parametre ederek, öğrenme problemini açık bir optimizasyon problemine dönüştürürler. Değere dayalı algoritmalar gibi, ajan da durumların ve ödüllerin yörüngelerini örnekler. Bu bilgiler, ortalama değer işlevini en üst düzeye çıkararak ilkeyi açıkça geliştirmek için kullanılır. Popüler ilke tabanlı RL algoritmaları arasında Monte Carlo ilke gradyanı (REINFORCE) ve deterministik politika gradyanı (DPG) bulunur.

Politika temelli yaklaşımlar, eğitim sürecinde istikrarsızlıklar olarak ortaya çıkan yüksek bir varyanstan muzdariptir. Değer tabanlı yaklaşımlar, daha kararlı olsa da sürekli eylem alanlarını modellemek için uygun değildir. Aktör-eleştirmen algoritması olarak adlandırılan en güçlü pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından biri, değer tabanlı ve politika tabanlı yaklaşımların birleştirilmesiyle oluşturulmuştur. Bu algoritmada, hem ilke (aktör) hem de değer işlevi (eleştirmen), eğitim verilerinin kararlı yakınsama ile etkin bir şekilde kullanılmasını sağlamak için parametre edilir.

Model tabanlı pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, durumları örnekleyerek, eylemlerde bulunarak ve ödülleri gözlemleyerek bir çevre modeli oluşturur. Model, her durum ve olası bir eylem için beklenen ödülü ve beklenen gelecekteki durumu tahmin eder. Birincisi bir regresyon problemi iken, ikincisi bir yoğunluk tahmin problemidir. Ortamın bir modeli verildiğinde, pekiştirmeli öğrenme aracısı ortamla doğrudan etkileşim kurmadan eylemlerini planlayabilir. Bu, bir insanın bir problemi çözmeye çalışırken yapabileceği düşünce deneyi gibidir. Planlama süreci, politika tahmini süreciyle iç içe geçtiğinde, pekiştirmeli öğrenme aracısının öğrenme yeteneğidir.

Pekiştirmeli Öğrenme Algoritmaları

Belirli bir algoritmaya atıfta bulunmak yerine, pekiştirmeli öğrenme alanı, biraz farklı yaklaşımlar benimseyen birkaç algoritmadan oluşur. Farklılıklar, temel olarak, çevrelerini keşfetmek için kullandıkları farklı stratejilerden kaynaklanmaktadır. Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarına göz atalım.

  • Durum-eylem-ödül-durum-eylem: Bu algoritması, aracıya ilke olarak bilinen şeyi vererek başlar. Optimal politika temelli yaklaşımın belirlenmesi, karar verme sürecine rehberlik etmek için belirli eylemlerin ödüllerle veya faydalı durumlarla sonuçlanma olasılığına bakmayı gerektirir.
  • Q-öğrenme: Pekiştirmeli öğrenmeye yönelik bu yaklaşım, tam tersi bir yaklaşım benimser. Aracı hiçbir ilke almaz ve ortamının keşfine dayalı olarak bir eylemin değerini öğrenir. Bu yaklaşım model tabanlı değildir, bunun yerine daha çok kendi kendine yönlendirilir. Q-learning’in gerçek dünyadaki uygulamaları genellikle Python programlama kullanılarak yazılır.
  • Derin Q-ağları: Derin Q-öğrenme ile birleştirilen bu algoritmalar, pekiştirmeli öğrenme tekniklerine ek olarak sinir ağlarını kullanır. Derin pekiştirmeli öğrenme olarak da adlandırılırlar ve pekiştirmeli öğrenmenin kendi kendini yöneten çevre keşfi yaklaşımını kullanırlar. Öğrenme sürecinin bir parçası olarak, bu ağlar gelecekteki eylemleri geçmişteki faydalı eylemlerin rastgele bir örneğine dayandırır.

Pekiştirmeli Öğrenme Örnekleri

Bir aracının belirli bir hedefe ulaşmak için belirsiz bir ortamla etkileşime girmesi gereken herhangi bir gerçek dünya sorunu, pekiştirmeli öğrenmenin potansiyel bir uygulamasıdır. Birkaç RL başarı öyküsünü inceleyelim.

  1. Robotik: Önceden programlanmış davranışa sahip robotlar, görevin doğası gereği tekrarlandığı bir otomobil üretim tesisinin montaj hattı gibi yapılandırılmış ortamlarda kullanışlıdır. Çevrenin robotun davranışına tepkisinin belirsiz olduğu gerçek dünyada, doğru eylemlerin önceden programlanması neredeyse imkansızdır. Bu tür senaryolarda pekiştirmeli öğrenme, genel amaçlı robotlar oluşturmak için verimli bir yol sağlar. Bir robotun iki konum arasında kısa, pürüzsüz ve gezilebilir bir yol bulması gereken, çarpışmasız ve robotun dinamikleri ile uyumlu robotik yol planlamasına başarıyla uygulanmıştır.
  2. AlphaGo: En karmaşık stratejik oyunlardan biri, AlphaGo adlı 3.000 yıllık bir Çin masa oyunudur. Karmaşıklığı, satranç oyunundan birkaç kat daha fazla olan 10^270 olası tahta kombinasyonunun olmasından kaynaklanmaktadır. 2016 yılında, AlphaGo adlı pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir Go ajanı, en büyük insan Go oyuncusunu yendi. Go ajanı, tıpkı bir insan oyuncu gibi oyunu, profesyonel oyuncularla binlerce oyun oynayarak deneyimleyerek öğrendi. En yeni pekiştirmeli öğrenme tabanlı Go ajanı, insan oyuncunun sahip olmadığı bir avantaj olan kendine karşı oynayarak öğrenme yeteneğine sahiptir.
  3. Otonom Sürüş: Otonom sürüş sistemi, belirsiz bir ortamda birden fazla algılama ve planlama görevini yerine getirmelidir. Pekiştirmeli öğrenmenin uygulama bulduğu bazı özel görevler arasında araç yolu planlaması ve hareket tahmini yer alır. Araç yolu planlaması, değişen zamansal ve mekansal ölçeklerde kararlar almak için birkaç düşük ve üst düzey politika gerektirir. Hareket tahmini, çevrenin mevcut durumuna bağlı olarak durumun nasıl gelişebileceğini anlamak için yayaların ve diğer araçların hareketini tahmin etme görevidir.

Pekiştirmeli Öğrenmenin Avantajları

Pekiştirmeli öğrenme, diğer makine öğrenimi algoritmalarıyla çözülemeyen çok çeşitli karmaşık sorunlara uygulanabilir. Çeşitli olasılıkları özerk bir şekilde keşfederken uzun vadeli bir hedef arama yeteneğine sahip olduğu için yapay genel zekaya daha yakındır. Pekiştirmeli öğrenmenin avantajları şunlardır:

  • Soruna bir bütün olarak odaklanır. Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları, büyük resim kavramı olmadan belirli alt görevlerde başarılı olacak şekilde tasarlanmıştır. Pekiştirmeli öğrenme ise problemi alt problemlere ayırmaz. Doğrudan uzun vadeli ödülü, en üst düzeye çıkarmak için çalışır. Açık bir amacı vardır, hedefi anlar ve uzun vadeli faydalar için kısa vadeli ödülleri takas edebilir.
  • Ayrı bir veri toplama adımına ihtiyaç duymaz. Pekiştirmeli öğrenmede eğitim verileri, aracının çevre ile doğrudan etkileşimi yoluyla elde edilir. Eğitim verileri, algoritmaya beslenmesi gereken ayrı bir veri koleksiyonu değil, öğrenme aracısının deneyimidir. Bu, eğitim sürecinden sorumlu süpervizörün yükünü önemli ölçüde azaltır.
  • Dinamik, belirsiz ortamlarda çalışır. Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, doğası gereği uyarlanabilir ve ortamdaki değişikliklere yanıt verecek şekilde oluşturulmuştur. Pekiştirmeli öğrenmede zaman önemlidir ve aracının topladığı deneyim, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının aksine bağımsız ve özdeş olarak dağıtılmaz. Zaman boyutu, pekiştirmeli öğrenmenin mekaniğine derinden gömüldüğünden, öğrenme doğası gereği uyarlanabilir.

Pekiştirmeli Öğrenmenin Dezavantajları

Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, çeşitli simüle edilmiş ortamlarda karmaşık problemleri çözmede başarılı olsa da gerçek dünyada benimsenmeleri yavaş olmuştur. Pekiştirmeli öğrenmenin dezavantajları şunlardır:

  • Pekiştirmeli öğrenme temsilcisinin kapsamlı deneyime ihtiyacı var: Pekiştirmeli öğrenme yöntemleri, ortamla etkileşime girerek otonom olarak eğitim verileri oluşturur. Bu nedenle, veri toplama hızı ortamın dinamikleri ile sınırlıdır. Yüksek gecikme süresine sahip ortamlar öğrenme eğrisini yavaşlatır. Ayrıca, yüksek boyutlu durum uzaylarına sahip karmaşık ortamlarda, iyi bir çözüm bulunmadan önce kapsamlı araştırmalara ihtiyaç vardır.
  • Gecikmiş ödüller: Öğrenme aracısı, uzun vadeli kazançlar için kısa vadeli ödülleri takas edebilir. Bu temel ilke Pekiştirmeli öğrenmeyi kullanışlı kılarken, aracının en uygun politikayı keşfetmesini de zorlaştırır. Bu, özellikle çok sayıda ardışık eylem gerçekleştirilene kadar sonucun bilinmediği ortamlarda geçerlidir. Bu senaryoda, nihai sonuç için önceki bir eyleme kredi atamak zordur ve eğitim sırasında büyük farklılıklara neden olabilir. Satranç oyunu, her iki oyuncu da tüm hamlelerini yapana kadar oyunun sonucunun bilinmediği ilgili bir örnektir.
  • Yorumlanabilirlik eksikliği: Bir pekiştirmeli öğrenme aracısı en uygun ilkeyi öğrendikten ve ortamda dağıtıldıktan sonra, deneyimine göre eylemler gerçekleştirir. Dışarıdan bir gözlemci için bu eylemlerin nedeni açık olmayabilir. Bu yorumlanabilirlik eksikliği, ajan ve gözlemci arasındaki güvenin gelişmesine müdahale eder. Bir gözlemci, pekiştirmeli öğrenme aracısının görevlendirdiği eylemleri açıklayabilirse, özellikle yüksek riskli ortamlarda sorunu daha iyi anlamasına ve modelin sınırlamalarını keşfetmesine yardımcı olacaktır.

Pekiştirmeli Öğrenmenin Geleceği

Pekiştirmeli öğrenmenin yapay zekanın geleceğinde daha büyük bir rol oynayacağı tahmin ediliyor. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmeye yönelik diğer yaklaşımlar, önceden var olan büyük miktarda eğitim verisi gerektirir. Öte yandan, pekiştirmeli öğrenme ajanları, çevreleriyle etkileşimler yoluyla nasıl çalışacaklarını kademeli olarak öğrenmek için zamana ihtiyaç duyar. Zorluklara rağmen, çeşitli endüstrilerin pekiştirmeli öğrenmenin potansiyelini keşfetmeye devam etmesi bekleniyor.

Pekiştirmeli öğrenme, çeşitli alanlarda şimdiden umut vaat etmektedir. Örneğin, pazarlama ve reklam firmaları, öneri motorları için bu şekilde eğitilmiş algoritmalar kullanıyor. Üreticiler, yeni nesil robotik sistemlerini eğitmek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanıyor.

Alphabet’in yapay zeka yan kuruluşu Google DeepMind’daki bilim adamları, pekiştirmeli öğrenmenin, genellikle dar yapay zeka olarak adlandırılan yapay zekanın mevcut durumunu, yapay genel zekanın teorik son biçimine getirebileceğini öne sürdüler. Pekiştirmeli öğrenme yoluyla öğrenen makinelerin sonunda duyarlı hale geleceğine ve insan denetiminden bağımsız olarak çalışacağına inanıyorlar.

BİR CEVAP BIRAK

Please enter your comment!
Please enter your name here