Pekiştirmeli öğrenme

Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Bu problem, genelliğinden ötürü oyun kuramı, kontrol kuramı, yöneylem araştırması, bilgi kuramı, benzetim tabanlı eniyileme ve istatistik gibi birçok diğer dalda da çalışılmaktadır. Makine öğrenmesinde, ortam genellikle bir Markov karar süreci (MKS) olarak modellenir, bu bağlamda birçok pekiştirmeli öğrenme algoritması dinamik programlama tekniklerini kullanır. Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının klasik tekniklerden farkı, MKS hakkında ön bilgiye ihtiyaç duymamaları ve kesin yöntemlerin verimsiz kaldığı büyük MKS'ler için kullanılmalarıdır. Pekiştirmeli öğrenme, doğru girdi/çıktı eşleşmelerinin verilmemesi ve optimal olmayan eylemlerin dışarıdan düzeltilmemesi yönleriyle gözetimli öğrenmeden ayrışır. Dahası, pekiştirmeli öğrenmede bilinmeyen uzayda keşif () ile mevcut bilgiden istifade () arasında bir denge kurma söz konusudur. ==Giriş== küçük|Pekiştirmeli öğrenmenin işleyişi. Özne bir eylemde bulunarak çevre ile etkileşir. Çevreyi gözlemleyerek yeni durumu ve elde ettiği ödülleri değerlendirir. Eylemler ve gözlemler bir döngü içinde birbirini takip eder. Temel pekiştirmeli öğrenme modeli şunlardan oluşur: # öznenin ve ortamın durumlarını () içeren bir S kümesi; # öznenin yapabileceği eylemleri () içeren bir A kümesi; # her durumda hangi eyleme geçileceğini belirleyen prensipler (); # bir durum geçişinin kazandıracağı skaler anlık ödülü hesaplamak için kurallar; # öznenin gözlemlerini betimlemek için kurallar. Kurallar sıklıkla stokastiktir. Gözlemler genellikle son yapılan durum geçişinin kazandırdığı ödülü içerir. Birçok çalışmada öznenin mevcut ortam durumunu gözlemleyebildiği kabul edilir, yani tam gözlenebilirlik. Ancak bunun karşıtı durumlar da söz konusudur ve kısmi gözlenebilirlik olarak adlandırılır. Bazı durumlarda öznenin yapabileceği eylemler kısıtlanmıştır (örn. harcanabilecek para miktarı). Bir pekiştirmeli öğrenme öznesi ortamla ayrık zaman adımlarında etkileşir. Her t zaman adımında, özne r_t ödülüne sahip bir o_t gözlemi alır. Bunun üzerine müsait eylemler kümesinden bir a_t eylemi seçer ve bu yolla ortamla etkileşir. Ortam yeni bir s_{t+1} durumuna evrilir. Yeni durumla ilişkili r_{t+1} ödülü de belirlenir. Bu ödül (s_t,a_t,s_{t+1}) geçişine aittir. Pekiştirmeli öğrenme öznesinin amacı mümkün olduğunca fazla ödül toplamaktır. Özne eylemlerini geçmiş durumların bir fonksiyonu olarak seçebilir, hatta eylem seçimini rassal olarak yapabilir. Bir öznenin performansı mükemmel davranışa sahip özneninki ile karşılaştırıldığında, aralarında oluşan performans kaybı pişmanlık terimi ile ifade edilir. Mükemmel davranışa ulaşmak için, bir özne eylemlerinin uzun vadeli sonuçlarını dikkate almalıdır (gelecekteki çıkarlarını yükseltmek amacıyla). Özne bunun için kısa vadeli ödüllerden vazgeçebilmelidir. Bu yüzden, pekiştirmeli öğrenme uzun ve kısa vadeli ödüller arasında tercih yapmayı gerektiren problemler için iyi bir yaklaşımdır. Robot kontrolü, telekomünikasyon, tavla, dama ve go (AlphaGo) gibi birçok konuda başarıyla uygulanmıştır. == Keşif == Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Eylemlerin, herhangi bir olasılıksal dağılımına bağlı kalmadan, rastgele seçilmesi kötü bir performansa neden olabilir. Küçük (sonlu) Markov karar süreçleri (MKS) için keşif problemi iyi anlaşılmıştır. Ancak, büyük uzaylı Markov karar süreçleri için başarısı kanıtlanmış algoritmalar olmadığından ötürü daha basit keşif yöntemleri tercih edilmektedir. Bu yöntemlerden biri aç gözlü hareket belirlemedir (\epsilon- greedy). Bu yönteme göre \epsilon ihtimalle rastgele bir eylem yapılır, 1-\epsilon ihtimalle ise uzun vadede en iyi sonucu getireceği hesaplanan eylem yapılır. Burada, 0 < \epsilon < 1 ayar parametresi olarak kullanılır; \epsilon arttıkça keşif eğilimi artar, \epsilon azaldıkça sömürü () eğilimi artar. Bu ayar parametresi belirli bir zamanlamaya göre değişebileceği gibi (keşfi yavaşça ve sürekli azaltmak), sezgisel bir şekilde de uyarlanabilir. == Derin pekiştirmeli öğrenme == Derin öğrenme ile pekiştirmeli öğrenmeyi birleştiren yaklaşımlara denir. Öğrenme sistemi diğer pekiştirmeli öğrenme yöntemleriyle aynıdır (durum, eylem, ödül vb.), ancak sistemin bazı kısımları derin yapay zeka ağları ile modellenir. Örneğin verilen bir durum-eylem ikilisine karşılık gelen ödül miktarını öğrenmek için derin öğrenme kullanılabilir. Google DeepMind tarafından geliştirilen, ATARI oyunlarını oynayan yapay zeka uygulaması derin pekiştirmeli öğrenmeye olan ilgiyi artırmıştır. ==Ters pekiştirmeli öğrenme== Ters pekiştirmeli öğrenmede öntanımlı bir ödül fonksiyonu yoktur. Onun yerine, bir uzmanın davranışları gözlemlenerek bir ödül fonksiyonu öğrenilir. Ana fikir mükemmel ya da mükemmele yakın olan davranışı gözlemlemek ve taklit etmektir. ==Kaynakça== Kategori:Markov modelleri Kategori:Pekiştirmeli öğrenme Kategori:Dinamik programlama Kategori:İnanç revizyonu