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.

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).

Bunun üzerine müsait eylemler kümesinden bir eylemi seçer ve bu yolla ortamla etkileşir. Ortam yeni bir durumuna evrilir. Yeni durumla ilişkili ödülü de belirlenir. Bu ödül 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.

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 (-greedy). Bu yönteme göre ihtimalle rastgele bir eylem yapılır, ihtimalle ise uzun vadede en iyi sonucu getireceği hesaplanan eylem yapılır. Burada, ayar parametresi olarak kullanılır; arttıkça keşif eğilimi artar, azaldıkça sömürü () eğilimi artar. Bu ayar parametresi belirli bir zamanlamaya göre değişebileceği gibi (keşfi yavaşça ve sürekli azaltmak), sezgisel bir şekilde de uyarlanabilir.

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 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.