یادگیری تقویتی چیست؟ آشنایی با مفاهیم و کاربردها

یادگیری تقویتی یکی از مطرح‌ترین الگوریتم‌های به کار رفته در دنیای توسعه هوش مصنوعی به حساب می‌آید که ویژگی‌های مثبت زیادی را نیز در خود جای داده است. این زیرشاخه پر اهمیت در دنیای یادگیری ماشین به گونه‌ای طراحی شده تا یک ناظر داشته باشد. این الگوریتم از یک ناظر استفاده می‌کند تا وضعیت مدل و نحوه تعامل آن با محیط را دائما زیر ذره بین ببرد. به خاطر داشته باشید که کارشناسان این روش را از یادگیری رفتاری در موجودات زنده تقلید کرده‌اند. با استفاده از این الگوریتم ما می‌توانیم نسبت به حل مسائل پیچیده و بهینه سازی‌های شدید اقدام نماییم.

• یادگیری تقویتی سیستم مبتنی بر پاداش را پیاده سازی نموده است.
• عامل در این روش یادگیری باید بین کاوش و بهره برداری تعادل ایجاد نماید.
• محیط‌های ایستا و پویا در این روش یادگیری اهمیت زیادی دارند.
• انتخاب یک الگوریتم مناسب می‌تواند بازدهی این مدل‌ها را تغییر دهند.
• برای درک بهتر این روش یادگیری شما می‌توانید به سراغ شبیه سازها بروید.
• طی چند سال اخیر کارشناسان توانسته‌اند تغییرات گسترده‌ای در دنیای یادگیری ماشین ایجاد کنند.

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی را می‌توان به عنوان یکی از بهترین روش‌های آموزش معرفی نمود که بر پایه آزمون و خطا طراحی شده است. این روش از یک ناظر استفاده می‌کند تا تعاملات کلیدی مدل را به صورت دقیق مورد پایش قرار دهد. به خاطر داشته باشید که این روش یادگیری بر اساس نحوه آموزش حیوانات در دنیای واقعی طراحی شده است. همین مسئله هم توانسته بازدهی آن را چند برابر کند.

در حجم قابل توجهی از سامانه‌های رایانه‌ای و بازی‌های ویدئویی، کارشناسان می‌توانند نسبت به استفاده از یادگیری تقویتی برای کسب بازدهی مطلوب اقدام نمایند. انتخاب بهترین سیاست برای رسیدن به یک هدف خاص از جمله اهداف یادگیری تقویتی است. بازی‌های رایانه‌ای، سیستم‌های رباتیک و سیستم‌های بهینه دائما مدل‌های مختلف این روش یادگیری را به کار می‌برند. البته که برای کسب بازدهی مطلوب شما باید نیازها و شرایط پروژه را بررسی کنید.

اهمیت این مدل یادگیری در هوش مصنوعی

حتما شما هم از خود می‌پرسید که چرا یادگیری تقویتی اهمیت زیادی دارد و بدون استفاده از آن ما با چه مشکلاتی مواجه می‌شویم؟ به صورت کلی، تکنیک‌های شناخته شده‌ای همچون یادگیری از نوع تقویتی به کارشناسان اجازه می‌دهند تا مسائل پیچیده و پویا را در سریع‌ترین زمان ممکن حل نمایند. این روش یادگیری توانایی درک شرایط پیچیده را در اختیار داشته و همین مسئله هم توانسته آن را به یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل نماید.

حجم قابل توجهی از سیستم‌های خودران و سامانه‌های هوشمند در حال استفاده از یادگیری تقویتی هستند. به عقیده برخی از کارشناسان و بزرگان دنیای تکنولوژی، امکان ایجاد تحول در حوزه هوش مصنوعی بدون استفاده از این روش یادگیری وجود ندارد. برای جا افتادن بهتر این مبحث، بیایید یک مثال را بررسی کنیم. فرض می‌کنیم که شما به دنبال آموزش یک مدل هوش مصنوعی در شرایط و محیط‌های نامعین هستید. چه راهکاری جلوی پایتان قرار دارد؟ طبیعتا مدل‌های یادگیری همچون یادگیری نظارت شده و بدون نظارت نمی‌توانند بازدهی مطلوبی را به همراه داشته باشند! اینجا است که تکنیک‌های مطرح و شناخته شده‌ای همچون یادگیری از نوع تقویتی مهم می‌شود.

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

اگر شما هم به آموزش مدل‌های خودآموز علاقه مند هستید، حتما می‌دانید که الگوریتم‌های به کار رفته در این زمینه دو دسته بندی اصلی دارند: الگوریتم‌های مبتنی بر تابع ارزش و الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست. طبیعتا انتخاب الگوریتم اصولی و درست می‌تواند روند آموزش مدل را به صورت مستقیم تحت تاثیر خود قرار دهد.

الگوریتم‌های مبتنی بر تابع ارزش در دنیای یادگیری تقویتی همواره روی سطح بازدهی افراد تاثیر می‌گذارند. در این روش‌ها، عامل به دنبال تخمین ارزش و انتخاب بهترین اقدام است. طبیعتا این الگوریتم چالش برانگیز بوده و می‌تواند معایب زیادی را نیز در خود جای داده باشد. Q-Learning، DQN و SARSA از جمله الگوریتم‌های مطرح به کار رفته در این زمینه هستند.

این در حالی است که الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست ساختار متفاوتی دارند! در این الگوریتم‌ها به جای یک تابع ارزش، ما تابع سیاست ایجاد می‌کنیم. در این تابع، مشخص می‌شود که مدل در هر حالتی باید چگونه عمل کند. با اینکه پیاده سازی این تکنیک دشواری‌های زیادی را به همراه دارد ولی خیلی از توسعه دهندگان خبره به استفاده از الگوریتم علاقه بیشتری دارند. در نتیجه، می‌توان گفت که این تکنیک مطرح می‌باشد.

کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی

برای درک بهتر مهم‌ترین کاربرد یادگیری تقویتی، بیایید چند مثال عملی واقعی را مورد بررسی قرار دهیم. بازی‌های رایانه‌ای و شطرنج از جمله انتخاب‌های کلیدی هستند که به شما اجازه می‌دهند تا نسبت به پیاده سازی مدل‌های یادگیری از نوع تقویت شده اقدام نمایید. تاکنون برای بازی‌های خاصی همچون شطرنج بیش از ده‌ها مدل مختلف ایجاد شده است. کارشناسان توانسته‌اند برای بازی‌هایی همچون Dota 2 و StarCraft 2 هم مدل‌های هوش مصنوعی متنوعی را ایجاد کنند.

خودروهای خودران یکی دیگر از کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی به حساب می‌آیند. این روش یادگیری به سیستم‌های خودران اجازه می‌دهد تا بر اساس تجربه، رانندگی ایمنی داشته باشند. البته که آموزش اصولی و صحیح این مدل‌ها اهمیت زیادی داشته و همواره روی سطح بازدهی افراد در شرایط مختلف موثر است. یک اشتباه در این حوزه می‌تواند جان حجم قابل توجهی از افراد را به خطر بیندازد.

از جمله دیگر کاربردهای یادگیری تقویتی می‌توان به رباتیک، بهینه سازی سیستم‌های مالی، معاملات الگوریتمی و طراحی سیستم‌های پیچیده و خبره اشاره نمود. هر کدام از این موارد به نحوی زندگی روزمره ما انسان‌ها را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. در نتیجه، استفاده از تکنیک‌های خاصی همچون یادگیری از نوع تقویت شده برای پروژه‌های هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد.

تفاوت بین یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت‌شده

برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، امکان استفاده از تکنیک‌ها و روش‌های زیادی وجود دارد. یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی از جمله این تکنیک‌های پر اهمیت به حساب می‌آیند. یادگیری تقویت شده یا Reinforcement Learning حاوی یک عامل است. در این تکنیک عامل از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه به سیاست‌های بهینه دسترسی پیدا می‌کند.

در یادگیری نظارت شده، کارشناسان باید داده‌های برچسب دار تهیه کنند. سپس آنها داده‌های برچسب دار را در اختیار مدل می‌گذارند تا مدل با استفاده از آنها آموزش ببیند. جمع آوری داده، ایجاد برچسب و بهینه سازی آنها در این الگوریتم یک فرآیند پیچیده و آزار دهنده خواهد بود. البته که در برخی پروژه‌های ساده، این تکنیک می‌تواند وقت کمی به خود اختصاص دهد و بازدهی شمار ا نیز چند برابر کند.

یادگیری بدون نظارت ساختاری مشابه یادگیری نظارت شده دارد. در این روش آموزش و یادگیری، مدل بدون داده‌های برچسب دار آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر کارشناسان داده‌های بدون برچسب را در اختیار مدل قرار می‌دهند و سپس الگوها توسط خود مدل کشف می‌شوند. البته که الگوریتم‌های به کار رفته در این سه روش یادگیری با یکدیگر تفاوت‌های زیادی دارند.

معرفی الگوریتم‌های DQN و Q-learning

همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، دو الگوریتم Q-learning و DQN از تابع هزینه استفاده می‌کنند تا بتوانند مدل‌های یادگیری تقویتی را پیاده سازی کنند. Q-learning نام الگوریتمی است که از یک جدول استفاده می‌کند. این جدول را Q-Table می‌نامیم. این جدول را می‌توان برای ذخیره مقادیری همچون Q به کار برد. این مقدار نشان دهنده میزان سود یک عمل خاص در یک وضعیت می‌باشد. کارشناسان برای انجام حساب و کتاب در این تابع به سراغ فرمول‌های ریاضیاتی پیچیده می‌روند. ضریب تخفیف در آینده، پاداش دریافتی و نرخ یادگیری از جمله فاکتورهای مهم در این الگوریتم به حساب می‌آیند.

DQN یا Deep Q-Network یکی از بهترین الگوریتم‌های یادگیری تقویتی به حساب می‌آید که کاربردهای گسترده‌ای دارد. این الگوریتم را می‌توان به عنوان یک نسخه پیچیده و پیشرفته از تکنولوژی Q-Learning معرفی نمود که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق فعالیت می‌کند.

چالش‌ها و آینده یادگیری تقویتی

در حوزه یادگیری تقویتی، چالش‌های زیادی مطرح می‌شود. شما به عنوان یک توسعه دهنده باید آماده مواجه شدن با همه این چالش‌ها باشید. لیست زیر، چند مورد از این موارد آزار دهنده را در خود جای داده است.

• نیاز به داده و محاسبات زیاد: یادگیری تقویتی به میلیون‌ها تعامل با محیط نیاز دارد. در نتیجه این فرآیند منابع سخت افزاری مورد نیاز ما نیز بالا می‌رود. پس پیاده سازی آن به سیستم‌های پیچیده‌ای نیاز دارد.
• مشکل تعادل بین کاوش و بهره‌برداری: پیدا کردن بهترین لحظه برای آزمایش و بهره‌برداری چالش‌برانگیز است. خیلی از کارشناسان برای یافتن تعادل به سراغ تکنیک‌هایی همچون آزمون و خطا یا نگارش تست‌های اتوماتیک می‌روند.
• یادگیری در محیط‌های پیچیده و نامعین: ممکن است عامل برای مدت طولانی پاداشی دریافت نکند و یادگیری سخت شود. در این شرایط، ما باید الگوریتم را به گونه‌ای تنظیم کنیم تا بتوان بازدهی آن را بالا برد.
• عدم مقیاس‌پذیری به برخی مسائل دنیای واقعی: برخی از مدل‌های آموزش دیده توسط این روش یادگیری هنوز برای محیط‌های واقعی قابل اجرا نیستند. در نتیجه، آنها را فقط می‌توان در شرایط آزمایشگاه مورد بررسی قرار داد.

مسئله دیگری که شما باید به آن توجه کنید، آینده یادگیری تقویتی است. بالاخره قبل از اقدام برای یادگیری یک روش توسعه مدل‌های هوش مصنوعی شما باید مطمئن شوید که روش مد نظر در طولانی مدت در اختیار شما قرار می‌گیرد. یادگیری تقویتی از جمله روش‌هایی به حساب می‌آید که یادگیری سریع را در اختیار شما قرار می‌دهد. با استفاده سیستم‌های واقی جدید از این مدل، احتمال پیشرفت آن در آینده وجود دارد.

به خاطر داشته باشید که اگر ما بتوانیم سیستم یا سخت افزاری را تولید کنیم که می‌تواند به راحتی برای پردازش نسخه‌های آزمایشگاهی یادگیری تقویتی مورد استفاده قرار گیرد، حجم قابل توجهی از مشکلات مطرح شده در این زمینه از بین می‌روند.

بهترین کتابخانه‌های یادگیری تقویتی کدام‌اند؟

امکان استفاده از کتابخانه‌های مختلفی برای یادگیری تقویتی وجود دارد. طبیعتا هر کدام از این کتابخانه‌ها به نحوی خاص مدل‌های ایجاد شده و خروجی را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. برای شروع یادگیری تقویت شده، در اولین گام شما باید به سراغ کتابخانه‌های بزرگ و مطرحی همچون OpenAi بروید. OpenAI Gym و TF-Agents از جمله ابزارهای مطرحی به حساب می‌آیند که در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نتیجه گیری

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، یادگیری تقویتی از جمله تکنیک‌های مطرحی به حساب می‌آید که مزایای زیادی را در خود جای داده است. اگر شما هم به این روش یادگیری ماشین علاقه مند هستید، می‌توانید برای شروع یادگیری با کارشناسان مجموعه دیتایاد از طریق واتساپ ارتباط برقرار نمایید. در ضمن، مطالعه تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یا مهم ترین کاربرد های پایتون هم می‌تواند برای شما مفید باشد.

سوالات متداول

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی را می‌توان به عنوان یکی از بهترین الگوریتم‌های مطرح شده در دنیای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی معرفی نمود که هم کاربردهای گسترده‌ای دارد و هم می‌تواند مدل‌های مختلف را در بهترین حالت ممکن ایجاد کند. به خاطر داشته باشید که این مدل با استفاده از آزمون و خطا برای یادگیری استفاده می‌کند. به کار گیری روش‌هایی همچون تابع هزینه یا توابع مربوط به سیاست بهینه از جمله تکنیک‌های مطرحی به حساب می‌آیند که شما می‌توانید از آنها استفاده کنید.

چگونه از یادگیری تقویتی برای حل مسائل استفاده کنیم؟

راهکارهای زیادی را می‌توان برای استفاده از یادگیری تقویتی در مسائل مختلف مطرح کرد. به صورت کلی، این روش یادگیری کاربردهای گسترده‌ای دارد. برای استفاده از این روش یادگیری در اولین گام شما باید محیط و عامل را تعریف کنید. پس از آن به سراغ یک الگوریتم مناسب و بهینه بروید و سپس فرآیندهای یادگیری را پیاده سازی کنید. در این مرحله تنظیم پاداش هم اهمیت زیادی خواهد داشت. در آخرین گام کارشناسان با بهینه سازی و استفاده از مدل‌های آماده می‌توانند خروجی این روش یادگیری را چند برابر کنند.

چه الگوریتم‌هایی در یادگیری تقویتی کاربرد دارند؟

امکان استفاده از الگوریتم‌های زیادی در یادگیری تقویتی وجود دارد. هر کدام از این الگوریتم‌ها، یک سری مزایا و معایب ویژه را با خود حمل می‌کنند. الگوریتم‌هایی همچون Q-Learning و DQN به واسطه داشتن امکانات گسترده و قابلیت‌های جالب توانسته‌اند محبوب شوند. Policy Gradient، Actor-Critic و PPO از جمله دیگر الگوریتم‌های مطرح دنیای یادگیری تقویت شده به حساب می‌آیند.

چه تفاوتی بین یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت‌شده وجود دارد؟

همانطور که در این صفحه مشاهده نمودید، تفاوت‌های زیادی میان یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده وجود دارد. در یادگیری نظارت شده، کارشناسان از داده‌های برچسب دار برای آموزش استفاده می‌کنند. این در حالی است که در یادگیری تقویتی مدل از طریق تعامل با محیط آموزش می‌بیند.