Takviyeli Öğrenme (RL), akıllı aracıların bir ortamla etkileşime girmesi, kararlar alması ve belirli hedeflere ulaşmak için en uygun politikaları öğrenmesi için eğitilmesine odaklanan, yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin bir alt alanıdır. İnsanlarda ve hayvanlarda, bir aracının çevreden olumlu veya olumsuz geri bildirim (ödül veya ceza) almaya dayalı eylemler gerçekleştirmeyi öğrendiği davranışsal öğrenme sürecinden esinlenmiştir. Takviyeli Öğrenme algoritmaları, zaman içinde davranışı deneme yanılma yoluyla optimize etme yeteneğinin yanı sıra gelecekteki karar alma sürecini iyileştirmek için geçmiş deneyimlerden elde edilen bilgilerden yararlanma yetenekleriyle de öne çıkar. Son yıllarda RL, robotik, finans, otonom araçlar ve oyun oynama gibi çeşitli alanlarda önemli başarılar elde ederek olağanüstü bir potansiyel sergiledi.
Takviyeli Öğrenme çerçevesinin temel bileşenleri şunları içerir:
- Ajan : Öğrenen ve karar veren, çevreyi keşfetmekten ve belirli bir politikaya dayalı olarak harekete geçmekten sorumlu algoritmayı temsil eden akıllı varlık.
- Çevre : Sorun alanıyla ilgili tüm bilgileri kapsayan ve aracıya gözlemler ve ödüller sağlayan, aracının etkileşime girdiği ortam veya bağlam.
- Durum : Temsilcinin kendi ortamındaki mevcut durumunun, karar vermek için gerekli tüm bilgileri içeren bir temsili.
- Eylem : Bir etmenin, çevresini ve gelecekteki durumunu etkileyen, eylem alanı olarak bilinen bir dizi olası eylem arasından seçilen bir seçimdir.
- Politika : Durumlardan eylemlere eşleme olarak tanımlanan, herhangi bir durumda hangi eylemin yürütüleceğine karar vermek için bir aracı tarafından kullanılan strateji.
- Ödül : Belirli bir eylemin gerçekleştirilmesinin bir sonucu olarak etmen tarafından çevreden alınan ve belirli bir durumda eylemin istenilirliğini yansıtan skaler bir geri bildirim sinyali. Temsilcinin amacı zaman içinde elde edilen kümülatif ödülü en üst düzeye çıkarmaktır.
- Değer fonksiyonu : Belirli bir durumdan başlayarak ve belirli bir politikayı izleyerek, bir aracının elde edebileceği beklenen kümülatif ödülü tahmin eden bir fonksiyon. Bu işlev, farklı politikaların kalitesinin değerlendirilmesine ve temsilcinin karar verme sürecine rehberlik edilmesine yardımcı olur.
Takviyeli Öğrenme algoritmaları genel olarak üç ana kategoriye ayrılabilir:
- Değer tabanlı algoritmalar : Bu algoritmalar, belirli bir politikanın değer fonksiyonunu veya optimal politikayı doğrudan tahmin etmeye odaklanır. Değer fonksiyonu öğrenildikten sonra aracı, tahmini değeri maksimuma çıkaran eylemleri seçer. Popüler değer tabanlı algoritmalar arasında Q-öğrenme, Deep Q-Networks (DQN) ve Double DQN yer alır.
- Politika tabanlı algoritmalar : Bu algoritmalar, bir değer fonksiyonuna ihtiyaç duymadan politikayı doğrudan öğrenir. Aracı, öğrenilen politika parametrelerini takip ederek eylemleri seçer. Politika tabanlı algoritmalara örnek olarak REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO) ve Trust Region Policy Optimization (TRPO) verilebilir.
- Aktör-Eleştirmen algoritmaları : Bu algoritmalar, öğrenme süreci sırasında politika gradyan tahmininin (aktör) iyileştirilmesine yardımcı olan ayrı bir değer tahmincisi (eleştirmen) kullanarak hem değer tabanlı hem de politika tabanlı algoritmaların güçlü yönlerini birleştirir. Popüler Aktör-Eleştirmen algoritmalarından bazıları Avantajlı Aktör-Eleştirmen (A2C), Yumuşak Aktör-Eleştirmen (SAC) ve Derin Deterministik Politika Gradyanı'dır (DDPG).
Takviyeli Öğrenme son yıllarda çeşitli karmaşık görevlere başarıyla uygulanmıştır. Örneğin, DeepMind'ın RL'yi derin sinir ağlarıyla birleştiren AlphaGo ve AlphaZero algoritmaları Go, Satranç ve Shogi oyunlarında insanüstü performans elde etti. RL'nin çığır açan bir başka uygulaması da, son derece karmaşık ve stratejik bir çevrimiçi çok oyunculu oyunda profesyonel insan oyuncuları yenme yeteneğini gösteren OpenAI'nin Dota 2 botudur. RL ayrıca finans alanındaki ticaret stratejilerini optimize etmek, verimli enerji yönetim sistemleri geliştirmek ve öneri sistemlerini iyileştirmek için de kullanıldı.
AppMaster platformunda, Takviyeli Öğrenme gibi gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini arka uç, web ve mobil uygulamaların geliştirilmesine dahil etmenin öneminin farkındayız. Kapsamlı entegre geliştirme ortamımız (IDE), kullanıcılara karmaşık karar verme sorunlarını çözmek için RL modellerini oluşturma, eğitme ve dağıtma araçlarını sağlar. AppMaster sezgisel, no-code arayüzü, uzman olmayan kullanıcıların bile Takviyeli Öğrenmenin gücünden yararlanmasına ve çeşitli kullanım durumları için sağlam, ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri oluşturmasına olanak tanır.
