کاربردهای یادگیری‌تقویتی (Applications of Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی در صنایع مختلف کاربردهای گسترده‌ای دارد:

1.بازی(Gaming)

یادگیری تقویتی برای ایجاد عامل‌هایی استفاده شده است که بازی‌هایی مانند شطرنج، گو و بازی‌های ویدیویی را در سطحی فراتر از انسان بازی می‌کنند. نمونه‌های برجسته شامل AlphaGo از DeepMind و ربات Dota 2 از OpenAI هستند.

2.رباتیک(Robotics)

یادگیری تقویتی برای آموزش ربات‌ها به منظور انجام وظایفی مانند راه رفتن، گرفتن اشیا و پیمایش مستقل در محیط‌ها استفاده می‌شود.

3.امورمالی (Finance)

یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی، مدیریت سبد و ارزیابی ریسک به کار می‌رود، جایی که عامل یاد می‌گیرد تصمیمات مالی بهینه‌ای اتخاذ کند.

مثال : تصور کنید یک ربات معامله‌گر داریم که در بازار بورس فعالیت می‌کند. این ربات هر روز قیمت سهام را بررسی می‌کند و تصمیم می‌گیرد چه زمانی خرید یا فروش کند. با توجه به عملکردش، ربات یاد می‌گیرد که کدام سهام بیشتر سودآور است و چه زمانی باید از خرید یا فروش خودداری کند.

4.بهداشت و درمان (Healthcare)

یادگیری تقویتی برای برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده، بهینه‌سازی دوز داروها و برنامه‌ریزی خودکار جراحی استفاده می‌شود.

مثال : فرض کنید یک ربات پزشک داریم که باید دوز داروی بیماران را تعیین کند. این ربات با تجزیه و تحلیل داده‌های بیماران و مشاهده اثرات داروها یاد می‌گیرد که چه دوزی برای هر بیمار بهترین نتیجه را دارد.

5.وسایل نقلیه خودگردان (Autonomous Vehicles)

یادگیری تقویتی در توسعه خودروهای خودران بسیار مهم است، جایی که عامل باید بر اساس داده‌های حسگرها تصمیمات لحظه‌ای بگیرد.

خودرو با تجربه در رانندگی، یاد می‌گیرد که چگونه در شرایط مختلف رانندگی کند و از تصادفات جلوگیری نماید.

مثال : تصور کنید یک خودرو خودران داریم که باید در خیابان‌ها حرکت کند. این خودرو با استفاده از حسگرها و دوربین‌ها، محیط اطرافش را شناسایی می‌کند. اگر خودرو به یک مانع نزدیک شود، یاد می‌گیرد که چگونه سرعتش را کم کند یا به سمت دیگر برود تا از تصادف جلوگیری کند.

6.پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

یادگیری تقویتی برای آموزش عامل‌های گفتگو، بهینه‌سازی خلاصه‌سازی متون و بهبود ترجمه ماشینی به کار می‌رود.

مثال : فرض کنید یک ربات گفتگو داریم که می‌خواهد با انسان‌ها صحبت کند. این ربات با یادگیری از مکالمات گذشته‌اش متوجه می‌شود که کدام سوالات بهتر جواب داده می‌شوند. مثلاً اگر ربات متوجه شود که وقتی از شخصی می‌پرسد “چه احساسی دارید؟”، پاسخ‌های بهتری دریافت می‌کند، در مکالمات آینده این سوال را بیشتر می‌پرسد.

چالش‌های یادگیری‌تقویتی

علیرغم پتانسیل آن، یادگیری تقویتی با مجموعه ای از چالش های خاص خود روبرو است:

1.کارایی نمونه (Sample Efficiency)

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی معمولاً به تعداد زیادی تعامل با محیط نیاز دارند تا سیاست‌های مؤثری بیاموزند، که این امر می‌تواند زمان‌بر و از نظر محاسباتی پرهزینه باشد

مثال : تصور کنید یک بچه می‌خواهد یاد بگیرد که چگونه دوچرخه‌سواری کند. اگر بچه هر بار که سعی می‌کند بیفتد و دوباره شروع کند، باید ساعت‌ها تمرین کند تا یاد بگیرد. اما اگر معلمی به او نشان دهد که چگونه تعادلش را حفظ کند و از اشتباهاتش درس بگیرد، می‌تواند سریع‌تر یاد بگیرد.

2.معضل اکتشاف و بهره برداری (Exploration-Exploitation Dilemma)

ایجاد تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری یکی از چالش‌های اصلی در یادگیری تقویتی است. کاوش بیش از حد می‌تواند منجر به یادگیری کندی شود، در حالی که بهره‌برداری بیش از حد ممکن است مانع از کشف استراتژی‌های بهتر توسط عامل گردد.

به عبارتی عامل باید بین امتحان کردن گزینه‌های جدید (اکتشاف) و استفاده از بهترین گزینه‌های شناخته‌شده (بهره‌برداری) تعادل برقرار کند.

مثال : فرض کنید یک بچه می‌خواهد شیرینی بخورد. اگر او تنها از یک نوع شیرینی که همیشه می‌خورد، استفاده کند (بهره‌برداری)، ممکن است شیرینی‌های خوشمزه‌تری را که امتحان نکرده از دست بدهد. اما اگر همیشه در حال امتحان شیرینی‌های جدید باشد (اکتشاف)، ممکن است هیچ‌کدام را به‌خوبی یاد نگیرد و در نهایت گرسنه بماند.

3.پایداری و همگرایی (Stability and Convergence)

تعاریف مختلف

آموزش عوامل یادگیری تقویتی، به‌ویژه عوامل یادگیری تقویتی عمیق، می‌تواند ناپایدار باشد و همیشه به یک راه‌حل بهینه همگرا نشود.

در یادگیری تقویتی، اگر عامل نتواند به یک راه‌حل پایدار برسد و مرتباً در حال تغییر باشد، نمی‌تواند بیاموزد که چگونه بهترین تصمیمات را اتخاذ کند .

مثال : تصور کنید یک بچه می‌خواهد یک پازل را حل کند. اگر هر بار که یک قطعه را در جای نادرست قرار می‌دهد، به سمت گزینه دیگری برود، ممکن است هرگز به نتیجه نرسد. اما اگر بتواند به آرامی به حل پازل نزدیک‌تر شود، با هر بار تلاش به نتیجه مطلوب نزدیک‌تر خواهد شد.

4.طراحی پاداش (Reward Design)

در یادگیری تقویتی، اگر تابع پاداش به‌درستی طراحی نشود، عامل ممکن است به انجام کارهایی تشویق شود که واقعاً صحیح نیستند

مثال : فرض کنید یک کودک به خاطر انجام کارهای خوب (مانند تمیز کردن اتاقش) یک ستاره طلا می‌گیرد. اما اگر به او بگویید که می‌تواند یک شکلات هم بگیرد، ممکن است به سمت انجام کارهای نادرست برود تا شکلات بیشتری به‌دست آورد. اگر پاداش‌ها به‌درستی طراحی نشوند، ممکن است کودک رفتارهای بدی از خود نشان دهد.

5.پیاده‌سازی در دنیای واقعی (Real-World Deployment)

وقتی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی به کار گرفته می‌شود، چالش‌های بیشتری مانند ایمنی و قابلیت اطمینان باید مورد توجه قرار گیرند.

مثال : تصور کنید یک ربات برای کمک به سالمندان طراحی شده است. اگر این ربات در یک خانه واقعی کار کند، باید بتواند با انسان‌ها تعامل کند و در شرایط مختلف تصمیمات درستی بگیرد. مثلاً اگر در یک محیط شلوغ قرار گیرد، باید به ایمنی خود و دیگران توجه کند.

ترتیبی که هوشینو برای خواندن مطالب یادگیری تقویتی به شما پیشنهاد می‌کند:

1.یادگیری تقویتی بخش اول

2.یادگیری تقویتی بخش دوم

3.یادگیری تقویتی بخش سوم

4.زنجیره مارکوف بخش اول

5.زنجیره مارکوف بخش دوم

6.زنجیره مارکوف بخش سوم

7.زنجیره مارکوف بخش چهارم

8.الگوریتم Q-Learning بخش اول

9.الگوریتم Q-Learning بخش دوم

10.الگوریتم Q-Learning بخش سوم

11.الگوریتم SARSA-بخش اول

12.الگوریتم SARSA-بخش دوم

13. تفاوت بین Q-Learning و SARSA