Mi az az RL képzés?
Az RL képzés egy rövidítés, amely a Reinforcement Learning (megerősítéses tanulás) angol kifejezésből származik. Ez egy olyan mesterséges intelligencia módszer, amelyben egy szoftveres ügynök saját maga tanul meg optimális viselkedést egy környezetben úgy, hogy a környezet visszajelzéseit (jutalmakat vagy büntetéseket) használja fel. Az RL képzés célja, hogy megtanítsa az ügynököt arra, hogy hogyan maximalizálja a hosszú távú jutalmát a különböző helyzetekben.
Az RL képzés egyre népszerűbb téma a mesterséges intelligencia kutatásban és alkalmazásában, mivel sok olyan problémára alkalmas, amelyekhez nehéz vagy lehetetlen előre meghatározni a megfelelő szabályokat vagy algoritmusokat. Ilyen problémák például a játékstratégiák kialakítása, a robotika, az önvezető autók, az optimalizálás, a döntéshozatal vagy a gépi tanulás.
Az RL képzés során az ügynök folyamatosan kölcsönhatásba lép a környezetével, és megfigyeli annak állapotát. Az ügynök választ egy akciót, amelyet elvégez a környezeten, és ezáltal megváltoztatja annak állapotát. A környezet ezután visszajelzést ad az ügynöknek arról, hogy mennyire volt sikeres vagy kudarcos az akciója. Ez a visszajelzés lehet pozitív vagy negatív jutalom (pl. pontszám vagy pénz), vagy semleges (pl. semmi). Az ügynök célja az, hogy megtanulja azt a stratégiát (politikát), amely alapján az adott állapotban a legjobb akciót választja ki, és így maximalizálja a hosszú távú jutalmát.
Az RL képzéshez szükség van egy matematikai modellre, amely leírja a környezetet és az ügynök viselkedését. Egy ilyen modell általában négy összetevőből áll: az állapotok halmaza (S), amelyek leírják a környezet lehetséges állapotait; az akciók halmaza (A), amelyek leírják az ügynök lehetséges akcióit; a jutalomfüggvény (R), amely megadja az ügynöknek járó jutalmat minden állapot-akció párra; és az átmenetfüggvény (P), amely megadja annak valószínűségét, hogy egy adott akció hatására milyen új állapotba kerül a környezet.
Az RL képzésnek többféle módszere létezik, amelyek különböző módon próbálják megtalálni vagy közelíteni az optimális stratégiát. Ezek közül néhány példa:
Az egyik legegyszerűbb RL képzés módszer az úgynevezett Monte Carlo (MC) módszer. Ez a módszer akkor alkalmazható, ha az ügynök képes teljes epizódokat (vagyis kezdettől végig tartó interakciós sorozatokat) generálni a környezettel. Az MC módszer lényege, hogy az ügynök minden epizód végén kiszámítja a látogatott állapotok és cselekvések átlagos jutalmát, és ezt használja fel a cselekvési stratégia (például egy értékfüggvény vagy egy politika) frissítésére. Az MC módszer előnye, hogy egyszerű és konzisztens, valamint hogy nem igényel modellt a környezetről. A hátránya viszont az, hogy sok epizódot igényel a konvergencia eléréséhez, és nem tudja kihasználni a részleges információkat az epizódok között.
Egy másik gyakori RL képzés módszer az úgynevezett Temporal Difference (TD) módszer. Ez a módszer akkor alkalmazható, ha az ügynök képes részleges epizódokat generálni a környezettel. A TD módszer lényege, hogy az ügynök minden lépés után frissíti a cselekvési stratégiáját a jelenlegi állapotból származó jutalom és a következő állapotból származó becslés alapján. A TD módszer előnye, hogy gyorsabban konvergálhat, mint az MC módszer, és tudja kihasználni a részleges információkat az epizódok között. A hátránya viszont az, hogy érzékenyebb lehet a zajra és az inicializálásra, valamint hogy modellt igényelhet a környezetről.
Egy harmadik RL képzés módszer az úgynevezett Actor-Critic (AC) módszer. Ez a módszer akkor alkalmazható, ha az ügynök képes mind részleges, mind teljes epizódokat generálni a környezettel. Az AC módszer lényege, hogy az ügynök két komponensből áll: egy színészből (actor), amely meghatározza a cselekvéseket, és egy kritikusból (critic), amely értékeli a cselekvéseket.
Az Actor-Critic módszerben a stratégiát az actor-nak nevezzük, amely javasol egy lehetséges cselekvéshalmazt egy adott állapotban, és az értékfüggvényt a critic-nak nevezzük, amely értékeli az actor által végrehajtott cselekvéseket a megadott stratégia alapján. Az actor és a critic közötti kölcsönhatás segít optimalizálni a stratégiát és csökkenteni a becslési hibát. Az Actor-Critic módszereknek több változata létezik, például az A2C és az A3C.
Ha tetszett ez a cikk olvasd el a ChatGPT cikkünket is!