Derin Takviyeli Öğrenme

Derin Takviyeli Öğrenme (DRL), Takviyeli Öğrenme (RL ) ilkelerini Derin Öğrenme'nin (DL) gücüyle birleştiren bir Makine Öğrenimi (ML) alt alanıdır. Bir yapay zeka ajanının karmaşık, yüksek boyutlu ortamlarda deneme yanılma yoluyla optimum karar verme stratejilerini öğrenmesini sağlar. DRL modelleri, derin sinir ağlarını kullanarak, manuel özellik mühendisliğine ihtiyaç duymadan bir görüntüdeki pikseller veya sensör verileri gibi ham duyusal girdileri işleyebilir. Bu da daha önce geleneksel RL yöntemleri için zor olan sorunların üstesinden gelmelerini sağlar.

Derin Takviyeli Öğrenme Nasıl Çalışır?

Tipik bir DRL kurulumunda, bir ajan bir dizi zaman adımı boyunca bir çevre ile etkileşime girer. Her adımda, ajan çevrenin durumunu gözlemler, bir eylemde bulunur ve bir ödül veya ceza alır. Amaç, zaman içinde toplam kümülatif ödülü en üst düzeye çıkaran bir politika (eylemleri seçmek için bir strateji) öğrenmektir. DRL'nin "derin" kısmı, politikanın kendisine veya durumların veya eylemlerin arzu edilebilirliğini tahmin eden bir değer fonksiyonuna yaklaşmak için derin bir sinir ağı kullanmaktan gelir. Bu ağ, model ağırlıklarını alınan ödüllere göre ayarlamak için gradyan inişi gibi algoritmalar kullanılarak eğitilir. Tüm bu süreç, sıralı karar vermeyi modellemek için matematiksel temel sağlayan bir Markov Karar Süreci (MDP) kullanılarak resmileştirilir.

Diğer Kavramlardan Farkları

DRL'yi ilgili terimlerden ayırmak önemlidir:

• Takviyeli Öğrenme (RL): DRL, RL'nin modern ve gelişmiş bir şeklidir. Geleneksel RL, durumları eylemlerle eşleştirmek için genellikle tablolara veya doğrusal işlevlere dayanırken, büyük durum uzaylarıyla (örneğin, bir ekrandaki tüm olası piksel kombinasyonları) mücadele eder. DRL, güçlü fonksiyon yaklaşımcıları olarak derin sinir ağlarını kullanarak bu sınırlamanın üstesinden gelir.
• Derin Öğrenme (DL): DL, DRL'nin karmaşık girdileri işleme yeteneğine güç veren teknolojidir. DL en yaygın olarak modellerin etiketli veri kümelerinden öğrendiği denetimli öğrenme ile ilişkilendirilirken, DRL ödüllerin seyrek geri bildiriminden öğrenir, bu da onu optimizasyon ve kontrol görevleri için uygun hale getirir.
• Denetimli Öğrenme: Bu öğrenme paradigması, tahminlerde bulunacak bir modeli eğitmek için etiketli bir veri kümesi gerektirir. Buna karşılık, DRL etiketli verilere ihtiyaç duymaz; bunun yerine, bir ödül sinyali tarafından yönlendirilen bir ortamla etkileşim yoluyla kendi verilerini üretir. Bu, etiketli verilerin az olduğu veya mevcut olmadığı problemler için oldukça etkili olmasını sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

DRL, çeşitli karmaşık alanlarda çığır açmıştır:

• Oyun Oynama: En ünlü örneklerden biri, dünyanın en iyi Go oyuncusunu yenen DeepMind'ın AlphaGo'sudur. DRL ajanı, stratejik kararlar almak için tahtanın görsel durumunu kullanarak kendisine karşı milyonlarca oyun oynayarak öğrendi. Benzer şekilde, OpenAI Five karmaşık video oyunu Dota 2 'yi insanüstü bir seviyede oynamayı öğrendi.
• Robotik: DRL, robotları nesne manipülasyonu, hareket ve montaj gibi karmaşık görevleri yerine getirmek üzere eğitmek için kullanılır. Örneğin, bir robot, kamerasından gelen girdileri doğrudan işleyerek ve başarılı kavramalar için olumlu ödüller alarak bilmediği nesneleri almayı öğrenebilir; bu, yapay zekanın robotikteki rolü üzerine yapılan tartışmalarda incelenen bir konudur.
• Otonom Araçlar: DRL, sürücüsüz araçlarda yapay zeka ile ilgili makalelerde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, dinamik trafik senaryolarında navigasyon, yol planlama ve karar verme için sofistike kontrol politikaları geliştirmeye yardımcı olur.
• Kaynak Yönetimi: DRL enerji şebekeleri, trafik sinyal kontrolü ve kimyasal reaksiyon optimizasyonu gibi karmaşık sistemleri optimize edebilir. Akıllı şehirlerde trafik akışını yönetmek için DRL kullanımı buna bir örnektir.
• Öneri Sistemleri: DRL, uzun vadeli etkileşimi veya memnuniyeti en üst düzeye çıkarmak için bir kullanıcıya gösterilen önerilerin sırasını optimize edebilir.
• Sağlık Hizmetleri: DRL, hasta durumlarına göre en uygun tedavi politikalarını ve ilaç dozajlarını keşfetmek için araştırılmakta ve sağlık hizmetlerinde daha geniş bir yapay zeka alanına katkıda bulunmaktadır.

Yapay Zeka Ekosisteminde Uygunluk

Derin Takviye Öğrenimi, makine özerkliğinin sınırlarını zorlayan yapay zeka araştırmalarının ön saflarında yer almaktadır. Ultralytics gibi şirketler, nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi görevler için öncelikle Ultralytics YOLO gibi son teknoloji ürünü görme modellerine odaklanırken, bu algılama sistemlerinin çıktıları genellikle DRL ajanları için çok önemli girdilerdir. Örneğin, bir robot, bir DRL politikası bir sonraki eyleme karar vermeden önce çevresini (durum temsili) algılamak için Ultralytics HUB aracılığıyla dağıtılan bir Ultralytics YOLO modelini kullanabilir. DRL'yi anlamak, gelişmiş algının daha geniş otonom sistemlere nasıl uyduğuna dair bağlam sağlar. Bu gelişim genellikle PyTorch(PyTorch ana sayfası) ve TensorFlow(TensorFlow ana sayfası) gibi çerçeveler tarafından kolaylaştırılır ve Gymnasium gibi simülasyon ortamlarında test edilir. DeepMind gibi önde gelen araştırma kuruluşları ve Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) gibi akademik kuruluşlar bu heyecan verici alanda ilerleme kaydetmeye devam etmektedir.