Gücləndirilmiş Öyrənmə (Reinforcement Learning): Əsas Prinsiplər və Tətbiqlər
Gücləndirilmiş öyrənmə (Reinforcement Learning, RL), maşın öyrənməsinin bir sahəsi olaraq, agentlərin mühitlə qarşılıqlı əlaqədə olub öz fəaliyyətlərini öyrənməsinə əsaslanır. Bu metodda agent, hərəkət edərkən müəyyən mükafat və ya cəza alır və məqsəd, ən yüksək mükafatı qazanmaq üçün ən yaxşı hərəkətləri öyrənməkdir. RL, təcrübə ilə öyrənmə, adaptasiya və mühitlə qarşılıqlı əlaqə qurma prinsiplərinə əsaslanır.
Gücləndirilmiş Öyrənmənin Əsas Prinsipləri
1. Agent və Mühit
• Agent: Hərəkət edən və qərar verən subyekt. Agent verilən mühitdə fəaliyyət göstərir.
• Mühit: Agentin qarşılıqlı əlaqədə olduğu və fəaliyyət göstərdiyi mühitdir. Bu, virtual bir mühit ola bilər (məsələn, video oyunlar) və ya real dünya mühiti (məsələn, robotik tətbiqlər).
2. Dövlət (State)
Dövlət, mühitin müəyyən bir anındakı vəziyyətini təmsil edir. Agent hərəkət etməyə başlamazdan əvvəl mühitin hal-hazırkı vəziyyətini (dövlətini) qiymətləndirir.
3. Fəaliyyət (Action)
Agentin mühitdəki vəziyyətə cavab olaraq seçdiyi hərəkət və ya hərəkətlərdir. Agent müxtəlif hərəkətləri seçərək mühitlə qarşılıqlı əlaqə qurur.
4. Mükafat (Reward)
Agentin hər bir fəaliyyətindən sonra aldığı qiymətləndirmədir. Mükafat, agentin hərəkətinin müsbət və ya mənfi olduğunu göstərir. Məqsəd, agentin mümkün qədər yüksək mükafat toplamasıdır.
5. Politikalar (Policy)
Politika, agentin müəyyən bir vəziyyətdə hansı hərəkəti seçməli olduğunu müəyyən edən strategiyadır. Politika mühitə görə dəyişə bilər və agentin öyrəndiyi strategiya zamanla təkmilləşir.
6. Dəyərləndirmə Funksiyası (Value Function)
Dəyərləndirmə funksiyası, müəyyən bir vəziyyətin nə qədər yaxşı olduğunu göstərir. Yüksək dəyərə malik bir vəziyyət, agentin gələcəkdə müsbət mükafatlar əldə etməsinə daha yaxın olduğunu göstərir.
Gücləndirilmiş Öyrənmə Alqoritmləri
1. Q-Learning
Q-Learning, gücləndirilmiş öyrənmənin ən məşhur alqoritmlərindən biridir. Bu alqoritm agentin hərəkətlərini qiymətləndirmək üçün “Q-dəyərləri” (Quality values) istifadə edir. Agent hər vəziyyətdə hansı hərəkətin ən yaxşı olduğunu öyrənir və buna əsaslanaraq mühitlə qarşılıqlı əlaqədə olur.
• İş prinsipi:
• Q-dəyəri, müəyyən bir vəziyyətdə agentin seçəcəyi hərəkətin uzun müddətli mükafatını qiymətləndirir.
• Q-dəyəri, agentin hərəkətləri ilə mükafatı müqayisə edərək yenilənir.
• Üstünlüklər:
• Model sadə və implementasiya asandır.
• Qeyri-müəyyən mühitlərdə yaxşı işləyir.
• Çatışmazlıqlar:
• Çox böyük vəziyyət və fəaliyyət məkanlarında işləmək çətin ola bilər.
• Tətbiqlər:
• Oyun oynayan agentlər.
• Robotların avtomatik idarə edilməsi.
2. Deep Q-Learning (Dərin Q-Learning)
Deep Q-Learning, Q-Learning alqoritminin inkişaf etmiş bir versiyasıdır. Burada, Q-dəyərləri dərin neyron şəbəkələri ilə təxmin edilir, bu da daha mürəkkəb və yüksək ölçülü vəziyyətlərdə tətbiq edilməsini mümkün edir.
• İş prinsipi:
• Dərin neyron şəbəkələri, agentin hərəkətləri və mükafatları arasındakı əlaqəni öyrənir.
• Bu, daha böyük və daha mürəkkəb vəziyyət və fəaliyyət məkanlarında tətbiq edilə bilər.
• Üstünlüklər:
• Daha böyük və daha mürəkkəb mühitlərdə tətbiq edilə bilər.
• Dərin öyrənmə metodları ilə daha dəqiq nəticələr əldə edilir.
• Çatışmazlıqlar:
• Hesablama resursları çox tələb edir.
• Həddindən artıq öyrənmə riski (overfitting) var.
• Tətbiqlər:
• Video oyunları (məsələn, Atari oyunları).
• Avtonom nəqliyyat vasitələri.
3. Policy Gradient Methods
Policy Gradient alqoritmləri, agentin siyasətini birbaşa öyrənir. Bu metod, agentin mühitdəki hərəkətlərinin mükafata əsaslanaraq ən yaxşı siyasəti tapmağa çalışır.
• İş prinsipi:
• Siyasət funksiyası birbaşa optimallaşdırılır.
• Yüksək mükafatlar almaq üçün ən yaxşı hərəkət seçilir.
• Üstünlüklər:
• Yüksək ölçülü və davamlı fəaliyyət sahələri üçün daha effektivdir.
• Çox mürəkkəb mühitlərdə yaxşı işləyir.
• Çatışmazlıqlar:
• Təlim prosesi daha uzun və çətin ola bilər.
• Hesablama resursları tələb edir.
• Tətbiqlər:
• Robotik nəzarət sistemləri.
• Oyun oynayan agentlər (məsələn, şahmat və Go).
Gücləndirilmiş Öyrənmənin Tətbiq Sahələri
1. Oyunlar və Simulyasiyalar
Gücləndirilmiş öyrənmə, oyunlar və simulyasiyalar sahəsində geniş istifadə olunur. Oyun oynayan agentlər, oyun mühitində mükafatları artırmaq üçün öz strategiyalarını öyrənir. Məsələn, DeepMind tərəfindən yaradılan AlphaGo, Go oyununu öyrənərək dünyanın ən yaxşı oyunçusunu məğlub etdi.
2. Avtonom Nəqliyyat
Avtonom avtomobillər, gücləndirilmiş öyrənmə istifadə edərək mühitlə qarşılıqlı əlaqə qurur və sürüş strategiyalarını öyrənir. Bu texnologiya yol hərəkətində qərar qəbul etməyi, ətraf mühitlə adaptasiya etməyi və təhlükəsizlik məsələlərini həll etməyə imkan verir.
3. Robotik İdarəetmə
Robotlar, gücləndirilmiş öyrənmə alqoritmləri ilə öz mühitində hərəkət etməyi və tapşırıqları yerinə yetirməyi öyrənir. Bu, robotların müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirmək üçün daha çevik və səmərəli olmasına kömək edir.
4. Maliyyə və Ticarət
Gücləndirilmiş öyrənmə, maliyyə bazarlarında qərar qəbul etmək və ticarət strategiyalarını optimallaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu metod bazar tendensiyalarını təhlil edərək avtomatik ticarət əməliyyatları həyata keçirə bilər.
Nəticə
Gücləndirilmiş öyrənmə, maşın öyrənməsinin güclü və çox yönlü bir sahəsidir. Q-Learning, Deep Q-Learning, və Policy Gradient Methods kimi alqoritmlər, agentlərin mühitlə qarşılıqlı əlaqədə öz strategiyalarını öyrənməsinə imkan verir. Gücləndirilmiş öyrənmə sahəsindəki tətbiqlər, xüsusilə oyunlar, avtonom nəqliyyat, robotika və maliyyə sahələrində mühüm rol oynayır və bu sahələrdə yeni və daha effektiv həllərin yaranmasına şərait yaradır.
Müəllif: Vüqar Hacıyev
