Pekiştirmeli öğrenme, bilgisayarları çevreleriyle etkileşime girerek en uygun kararları vermeleri için eğitmeye odaklanan bir makine öğrenimi dalıdır. Bilgisayar, bu öğrenme şeklinde açık talimatlar yerine çevreyi keşfederek ve eylemleri için ödüller veya cezalar alarak deneme yanılma yoluyla öğrenir.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme ile birlikte pekiştirmeli öğrenme, üç temel makine öğrenimi yaklaşımından biridir. Pekiştirmeli öğrenmenin robotik, oyun oynama ve nadir hastalıkların teşhisi dahil olmak üzere çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları vardır.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) Nedir?
Pekiştirmeli öğrenme yani reinforcement learning, bilgisayarların bir dizi karar vererek ve sonuçlardan öğrenerek bağımsız olarak öğrenmelerinin bir yoludur. Bu öğrenme şeklinde bilgisayar programları, deneme yanılma yoluyla belirli bir bağlamda en iyi eylemleri belirler ve performanslarını optimize eder.
Bilgisayar, eylemlerine göre olumlu veya olumsuz geri bildirim alır ve bir görevi nasıl tamamlayacağını kademeli olarak öğrenir. Başka bir deyişle RL, maksimum ödül elde etmek için bir ortamda en uygun davranışı öğrenmekle ilgilidir.
Örneğin bir bilgisayarı tavlada kazanması için eğitmek, sadece bir değil, bir dizi olumlu kararı içerir. Bu gibi oyunlarda, birçok olası eylem ve senaryo vardır ve kısa vadeli eylemlerin uzun vadede nasıl sonuç vereceğine ilişkin çok fazla belirsizlik bulunur.
RL ayrıca yürüyen robotlar veya sürücüsüz arabalar gibi karmaşık kontrol sorunlarının çözülmesine de yardımcı olabilir.
Mevcut bir veri kümesi temelinde çalışan diğer iki öğrenme çerçevesinden farklı olarak RL, çevresiyle etkileşime girdikçe veri toplar. Bir yazılım parçasının çevreyi keşfederek, çevreyle etkileşime girerek ve nihayetinde çevreden öğrenerek en uygun çözümü bulmasını sağlar.
Pekiştirmeli Öğrenme Nasıl Ortaya Çıktı?
Pekiştirmeli öğrenmenin (RL) kökleri davranış psikolojisine ve öğrenme teorileri üzerine yapılan ilk çalışmalara dayanmaktadır, ancak modern gelişimi 1950’lerde Arthur Samuel ve 1980’lerde Richard Sutton gibi araştırmacıların öncü çalışmaları ile başlamıştır. Arthur Samuel’in kendi kendine öğrenen bir dama oyunu programı geliştirmeye yönelik öncü çalışması, RL’deki etkileşimlerden öğrenmenin temelini atmıştır. Sutton’ın zaman farkı öğrenme ve Q-learning algoritmaları üzerine yaptığı araştırmalarla, RL yöntemlerini daha da geliştirmiştir.
1990’larda sinir ağlarının entegrasyonu ve 2010’ların başında derin pekiştirmeli öğrenme alanındaki önemli atılımlarla birlikte, DeepMind’ın DQN algoritmasının atari oyunlarını öğrenmedeki başarısının da gösterdiği gibi, alan gelişmeye devam etmiştir.
İlerleyen dönemlerde hesaplama gücü ve veri kullanılabilirliği arttıkça, RL çeşitli iş alanlarında uygulamalar buldu. RL algoritmalarının çevrimiçi reklamcılık, tavsiye sistemleri, dinamik fiyatlandırma, envanter yönetimi ve karmaşık ve belirsiz ortamlara sahip diğer karar verme problemlerini optimize etmede etkileyici yetenekler göstermesiyle birlikte iş kullanım durumlarındaki faydası netleşti ve çok sayıda iş ortamında benimsenmesine ve araştırılmasına yol açtı.
Pekiştirmeli Öğrenmenin Unsurları
Pekiştirmeli öğrenme aşağıdaki temel unsurları içerir:
- Ortam (environment), bir bilgisayar programının içinde çalıştığı bağlamdır. Bu bir video oyunu gibi sanal ya da bir ev gibi fiziksel olabilir.
- Ajan (agent), ortamdaki öğrenen veya karar vericiyi (yani bilgisayar programını) ifade eder. Ajan çevreyi keşfeder ve çevreyle etkileşime girer.
- Eylem (action), çevre içinde bir ajan tarafından gerçekleştirilen hareketleri ifade eder.
- Durum (action), ajanın belirli bir zamandaki mevcut durumudur. Her eylem bir durum değişikliğine yol açar.
- Ödül (reward), iyi davranışı pekiştirmek için pozitif veya istenmeyen davranışı caydırmak için negatif olabilir. Ajanın belirli bir eylem için çevreden aldığı geri bildirimdir.
- Politika (policy), bir ajanın belirli bir zamanda nasıl davranacağını belirler. Farklı durum ve eylemler arasındaki eşlemeyi veya yolu tanımlar ve ajana mevcut duruma göre bir sonraki eylemin ne olacağı konusunda rehberlik eder.
- Değer (value), belirli bir durumun uzun vadede ne kadar faydalı olduğunu temsil eder ve ajanın farklı durumların veya eylemlerin arzu edilebilirliğini değerlendirmesine yardımcı olur. Değer, bir durum veya eylemle ilişkili potansiyel ödüller veya cezalara göre belirlenir. Ajan, farklı durum veya eylemlerin değerini tahmin ederek beklenen uzun vadeli faydaları daha yüksek olan eylemlere ve durumlara öncelik veren bir politika tanımlayabilir.
Ek olarak, algoritmalar da RL sürecinin ayrılmaz bir parçasıdır ve çeşitli adımlarda devreye girer. Öğrenen ajanın, karar verme sürecini, politikasını nasıl güncelleyeceğini ve aldığı geri bildirimlerden nasıl öğreneceğini tasarlamak için kullanılır.
Pekiştirmeli Öğrenme Nasıl Çalışır?
Pekiştirmeli öğrenmenin temelinde, bir ödül sistemi aracılığıyla en uygun davranışı veya eylemi pekiştirme kavramı yatar. Mühendisler istenen davranışları ödüllendirmek ve istenmeyen davranışları cezalandırmak için bir yöntem bulurlar.
Ayrıca, kısa vadeli ödüllerin ajanı oyalamasını ve genel hedefe ulaşılmasını geciktirmesini önlemek için çeşitli teknikler de kullanılır. Bu, uzun vadeli hedefle uyumlu ödüller tanımlamak anlamına gelir, böylece ajan istenen sonuca götüren eylemlere öncelik vermeyi öğrenir.
Pekiştirmeli öğrenme yinelemeli bir keşif, geri bildirim ve iyileştirme döngüsüdür. Süreç aşağıdaki iş akışı aracılığıyla daha iyi anlaşılabilir:
- Problemi tanımlayın
- Ortamı ayarlayın
- Bir ajan oluşturun
- Öğrenmeye başlayın
- Geri bildirim alın
- Politikayı güncelleyin
- İyileştirme yapın
- Dağıtım sağlayın
Aşağıdaki örnekte RL iş akışını robotik bir elektrikli süpürgeye uygulayalım:
1. Problemi tanımlayın
Bir odayı kendi başına etkili bir şekilde temizlemesi için robotik bir elektrikli süpürgeyi eğitmek istediğimizi varsayalım.
2. Ortamı ayarlayın
Mobilya ve odadaki diğer her şey dahil olmak üzere robotik elektrikli süpürgenin çalışacağı odayı temsil eden simüle edilmiş bir ortam oluşturulur.
3. Bir ajan oluşturun
Robotik elektrikli süpürge öğrenen veya ajandır. Çevreyi algılaması ve hareket etmesi için onu doğru teknoloji ile donatmak gerekir.
4. Öğrenmeye başlayın
Başlangıçta robotik elektrikli süpürge odayı rastgele keşfeder, mobilyalara veya engellere çarpar ve belirli bir strateji olmadan odanın bazı kısımlarını temizler. Oda ve eylemlerinin temizliği nasıl etkilediği hakkında bilgi toplar.
5. Geri bildirim alın
Her eylemden sonra elektrikli süpürge olumlu ya da olumsuz bir ödül alır ve zaman içinde karar verme sürecini şekillendirir. Örneğin, mobilyalara çarpmaktan başarıyla kaçınırsa olumlu bir ödül verilirken, süpürge amaçsızca hareket ettiğinde veya aynı noktayı tekrar tekrar süpürdüğünde olumsuz bir ödül verilir.
6. Politikayı güncelleyin
Alınan ödüllere dayanarak robotik elektrikli süpürge karar verme stratejisini veya politikasını negatif ödüllerden ziyade pozitif ödüllere yol açan eylemlere daha fazla odaklanacak şekilde günceller.
7. İyileştirme
Robotik elektrikli süpürge odayı keşfetmeye, eylemlerde bulunmaya, geri bildirim almaya ve politikayı güncellemeye devam eder. Her yinelemede, hangi eylemlerin temizlik verimliliğini en üst düzeye çıkardığı ve engellerden kaçındığı konusundaki bilgisini geliştirir. Yavaş yavaş, farklı oda düzenlerine de uyum sağlar.
8. Dağıtma
Robotik vakum etkili bir politika öğrendikten sonra odayı otonom olarak temizlemek için bunu uygular.
Pekiştirmeli Öğrenme Uygulamaları
1. Sağlık Hizmetleri
Hasta verilerini ve geçmiş ziyaret bilgilerini inceleyen pekiştirmeli öğrenme, her hastanın ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılayan bir tedavi bulabilir ve aynı zamanda iyileşme için zaman çizelgelerini de hesaba katabilir. Bu, tıbbi teşhisleri hızlandırır ve hastaların daha hızlı, kişiselleştirilmiş tedaviler almasını sağlar.
2. Enerji
Öğrenme modelleri sensörlerden toplanan verileri analiz edebilir ve farklı değişkenleri karıştırıp eşleştirirken ne kadar enerji harcanacağını tahmin edebilir. Pekiştirmeli öğrenme daha sonra ekipler veri merkezlerini soğutmaya çalışırken enerji ve maliyetleri en aza indiren ideal koşulları belirler.
3. Üretim
Fabrikalarda ve depolarda pekiştirmeli öğrenme, robotların bilgisayar görüş sistemlerine güç verir. Mobil robotlar ayrıca depo koridorlarında gezinmeyi, kazalardan kaçınırken envanteri taşımayı öğrenebilir.
4. Otomotiv
Pekiştirmeli öğrenme, gerçekçi ortamlarda eğitim vererek sürücüsüz araçların nasıl güvenli bir şekilde çalışacağını öğretebilir. Test sırasında algoritmalar şeritte kalma, hız sınırına uyma ve diğer sürücü ve yayaların farkında olma gibi faktörleri nasıl dikkate alacaklarını öğrenirler.
5. Ulaşım
Kentsel ortamlardaki trafik sıkışıklığıyla mücadele etmek için şehirler trafik sinyallerini kontrol etmek üzere pekiştirmeli öğrenmeye yönelmektedir. Algoritmalar, günün saati ve bir kavşaktan geçen araç sayısı gibi değişkenleri göz önünde bulundurarak trafik ışıklarını çalıştırmanın en iyi yollarını bulma konusunda eğitilir.
6. Müşteri Hizmetleri (NLP)
Pekiştirmeli öğrenme, doğal dil işlemenin önemli bir parçasıdır ve müşteri hizmetleri temsilcilerinin cümleleri anlamasına ve yanıtlamasına yardımcı olur. Bu yaklaşımlar, sohbet robotları ve sanal asistanlar da dahil olmak üzere çeşitli müşteri hizmetleri teknolojilerini mümkün kılmaktadır.
7. Pazarlama
Pazarlama ekipleri genellikle kişiselleştirilmiş önerilerle müşterileri hedeflemeye çalışır ve bu süreç pekiştirmeli öğrenme ile daha kolay hale gelir. Pekiştirmeli öğrenme modelleri, bir müşterinin en çok hangi ürünleri ve web sayfalarını görüntülemek için zaman harcadığını analiz ederek müşterinin ilgisini çekebilecek diğer ürünleri belirleyebilir.
8. Oyun
Pekiştirmeli öğrenme, video oyunlarında oyuncu olmayan karakterleri kontrol etmek için kullanılan yapay zekayı geliştirir. Yapay zeka karakterleri, pekiştirmeli öğrenimi uygulayarak farklı saldırı ve savunma taktikleri benimseyebilir ve oyunun manzarasında gezinmenin yeni yollarını bulabilir.
9. Robotik
Derin öğrenme ve takviyeli öğrenme, daha önce hiç karşılaşmadıkları nesneler de dahil olmak üzere çeşitli nesneleri kavrama yeteneğine sahip robotları eğitmek için kullanılabilir. Bu, örneğin bir montaj hattı bağlamında kullanılabilir.
10. Doğal dil işleme (NLP)
Metin özetleme, soru yanıtlama, makine çevirisi ve tahmini metin, pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan NLP uygulamalarıdır.
11. Eğitim
Pekiştirmeli öğrenme, öğrenciler için kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturmak için kullanılabilir. Bu, öğrenci ihtiyaçlarına uyum sağlayan, bilgi boşluklarını belirleyen ve eğitim sonuçlarını geliştirmek için özelleştirilmiş öğrenme yörüngeleri öneren özel ders sistemlerini içerir.
12. Ticaret ve Finans
Pekiştirmeli öğrenme, bilgisayarları karar vermeleri için eğiten bir bilimdir ve bu nedenle ticaret ve finans alanında yeni bir kullanıma sahiptir. Tüm zaman serisi modelleri, bir ürünün veya bir hisse senedinin fiyatlarını, hacmini ve gelecekteki satışlarını tahmin etmede yardımcı olur. Pekiştirme tabanlı otomatik ajanlar bir hisse senedini satmaya, almaya veya tutmaya karar verebilir. Yapay zekanın bu alandaki etkisini sadece fiyat tahmininden ziyade gerçek zamanlı karar vermeye kaydırır.
Pekiştirmeli Öğrenme Ne Tür Problemleri Çözebilir?
Pekiştirmeli öğrenme, beklenen ve olasılıklı ortamlardaki problemlerin çözülmesine yardımcı olur.
Beklenen ortamlarda, bir ödül üretmek için bir eylemin belirli bir sırayla gerçekleştirilmesi gerekir, diğer sıralar takip edilirse cezalandırılır.
Olasılıklı ortamlardaki ödülleri belirlemek ise olasılığın dahil edilmesi nedeniyle daha zordur ve buna göre tanımlanmış bir politika aracılığıyla yapılması gereken eylemi belirler. Bir politika olasılığı hesaba katar ve ajanın ortamın koşullarına göre yapması gereken eylemi belirler.
Pekiştirmeli Öğrenmenin Faydaları
Pekiştirmeli öğrenmenin bir eğitim yöntemi olarak çeşitli faydaları vardır. Bunlar aşağıdaki şekildedir:
- Karmaşıklık: RL, yüksek belirsizlik içeren çok karmaşık problemleri çözmek için kullanılabilir ve çoğu durumda insan performansını aşar. Örneğin, AlphaGo adlı bir yapay zeka programı, antik Çin oyunu Go’da bir insan dünya şampiyonunu yenen ilk bilgisayar programıdır ve tarihteki en güçlü Go oyuncusudur.
- Uyarlanabilirlik: RL, eylemlerin sonuçlarının her zaman öngörülebilir olmadığı ortamları idare edebilir. Bu, ortamın zaman içinde değişebileceği veya belirsiz olduğu gerçek dünya uygulamaları için kullanışlıdır.
- Bağımsız karar verme: Pekiştirmeli öğrenme ile akıllı sistemler insan müdahalesi olmadan kendi başlarına karar verebilir. Deneyimlerinden öğrenebilir ve davranışlarını belirli hedeflere ulaşmak için uyarlayabilir.
Pekiştirmeli Öğrenmenin Sınırlamaları
Pekiştirmeli öğrenme çeşitli alanlarda birçok avantaj sunsa da bazı dezavantajları da vardır:
- Zaman alıcıdır: Pekiştirmeli öğrenme, bir deneme-yanılma sürecinden geçerken bir eylemi öğrenmek için çok sayıda veriye ihtiyaç duyar.
- Çok karmaşıktır: Pekiştirmeli öğrenme daha karmaşık sorunları ele almak için tasarlanmıştır ve basit sorunlar için pek uygun değildir.
- Deneyim eksikliği: Pekiştirmeli öğrenme için eğitim genellikle kontrollü ortamlarda gerçekleşir. Bu, bir aracı veya algoritmanın gerçek dünyada meydana gelebilecek benzersiz koşul ve olaylar için hazırlıklı olmayabileceği anlamına gelir.
- Anlaşılması zordur: Pekiştirmeli öğrenme genellikle analiz edilmesi zor olan karmaşık sinir ağlarını içerir.
- Potansiyel olarak zararlıdır: Pekiştirmeli öğrenme zorlu etik soruları gündeme getirebilir. Bir model kendi kestirme yollarını geliştirirse veya insanları zarara sokacak kararlar alırsa ne olacağı hakkında tahminde bulunmak zordur.
- Kolayca etkilenir: Gürültülü veriler, insan etkileşimleri ve dinamik ortamların hepsi aracıların performansını etkileyebilir ve onları daha az etkili hale getirebilir.
Denetimli Öğrenme vs Pekiştirmeli Öğrenme
Denetimli öğrenme, bir dizi benzer örnekten öğrenerek kendi başına bir işlev geliştirme pratiğini öğrenme süreci anlamına gelen makine öğrenimi kavramıdır. Bu, genelleştirilmiş bir kavramın benzerlerinden sağlanan birkaç örnekten öğrenilmesi sürecidir.
Öğrenme ajanı, bir öğretmen gibi doğru cevapları veren bir danışmana sahiptir. Bu etiketli veri kümesi ile yapılan eğitim sayesinde ajan geri bildirim alır ve gelecekte yeni, görülmemiş verileri (örneğin araba fotoğrafları) nasıl sınıflandıracağını öğrenir.
Pekiştirmeli öğrenmede veriler girdinin bir parçası değildir, ancak çevreyle etkileşime girilerek biriktirilir. Pekiştirmeli öğrenme, sisteme bir görevi yerine getirmek için hangi eylemlerin en uygun olduğunu önceden söylemek yerine ödül ve cezalar kullanır. Böylece ajan bir eylem gerçekleştirdiğinde geri bildirim alır.
Denetimsiz Öğrenme vs Pekiştirmeli Öğrenme
Denetimli öğrenmede veri kümesi düzgün bir şekilde etiketlenir, yani algoritmayı eğitmek için bir dizi veri sağlanır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki en büyük fark, denetimsiz öğrenmede tam ve temiz etiketli veri kümesinin olmamasıdır.
Denetimsiz öğrenme, önceden var olan etiketler olmadan veri kümelerinde önceden bilinmeyen örüntüleri bulmaya yardımcı olan bir tür kendi kendini organize eden öğrenmedir.
Öte yandan pekiştirmeli öğrenme, bir veri kümesinin değil çevrenin keşfedilmesini içerir ve nihai hedef farklıdır: ajan, toplam ödülü en üst düzeye çıkarmak için belirli bir durumda mümkün olan en iyi eylemi gerçekleştirmeye çalışır. RL problemi, eğitim veri kümesi olmadan, çevreden gelen girdilerle ajanın kendi eylemleriyle çözülür.
Derin Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?
Derin pekiştirmeli öğrenme, derin öğrenme ve takviyeli öğrenmenin birleşimidir.
Derin öğrenme, insan beyninin yapısını taklit eden yapay sinir ağlarını kullanan bir teknikler bütünüdür. Derin öğrenme ile bilgisayarlar, açıkça programlanmadan büyük miktarda verideki karmaşık örüntüleri tanıyabilir, içgörüleri çıkarabilir veya tahminlerde bulunabilir. Eğitim, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme veya pekiştirmeli öğrenmeden oluşabilir.
Pekiştirmeli öğrenme (RL), bir bilgisayarın bir ortamla etkileşime girdiği, geri bildirim aldığı ve buna bağlı olarak karar verme stratejisini ayarladığı bir öğrenme modudur.
Derin pekiştirmeli öğrenme ise, daha karmaşık problemleri çözmek için derin sinir ağlarını kullanan özel bir RL biçimidir. Derin pekiştirmeli öğrenmede, derin öğrenmenin ve sinir ağlarının örüntü tanıma gücü, RL’nin geri bildirim tabanlı öğrenme ile birleştirilir.
