Home / Programi / Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) je poddisciplina mašinskog učenja koja se fokusira na obučavanje agenata da donose sekvencijalne odluke tako što uče iz povratnih informacija iz okruženja. Ovaj pristup se zasniva na teoriji nagrađivanja i kažnjavanja, gde agent pokušava da maksimira ukupnu nagradu kroz interakcije sa okruženjem. RL se koristi za rešavanje problema koji zahtevaju kontinuirano donošenje odluka, kao što su igranje video-igara, kontrola robota i autonomna vožnja.

Reinforcement learning

Osnovni koncepti

Reinforcement Learning se sastoji od sledećih osnovnih elemenata:

  • Agent: entitet koji donosi odluke i deluje u okruženju.
  • Okruženje: svet sa kojim agent interaguje i iz kojeg dobija povratne informacije.
  • Stanje (State): reprezentacija trenutne situacije u okruženju.
  • Akcija (Action): skup mogućih odluka koje agent može preduzeti u datom stanju.
  • Nagrada (Reward): povratna informacija koju agent dobija nakon preduzimanja akcije, koja može biti pozitivna ili negativna.
  • Politika (Policy): strategija koju agent koristi da odredi sledeću akciju na osnovu trenutnog stanja.
  • Vrednosna funkcija (Value Function): funkcija koja procenjuje očekivanu nagradu ili vrednost određenog stanja ili stanja-akcije (state-action) para;
  • Q-funkcija (Q-function): funkcija koja procenjuje kvalitet određene akcije u datom stanju.

Principi učenja

Proces učenja u RL-u zasniva se na nekoliko ključnih principa:

  1. Eksploracija i eksploatacija: Agent balansira između istraživanja novih akcija (eksploracija) i korišćenja poznatih akcija koje donose visoku nagradu (eksploatacija). Ovaj balans je kritičan za efikasno učenje.
  2. Temporal Difference (TD) učenje: Ovo je metoda učenja gde agent ažurira svoje procene vrednosti stanja i akcija na osnovu razlika između uzastopnih procena, omogućavajući učenje iz iskustava.
  3. Bellmanova jednačina: U pitanju je fundamentalan koncept u RL-u, koji definiše optimalnu vrednost stanja kao maksimalnu očekivanu nagradu koja se može postići polaženjem iz tog stanja i praćenjem optimalne politike.

Algoritmi Reinforcement Learninga

Postoji nekoliko popularnih algoritama koji se koriste u RL-u:

  1. Q-učenje (Q-Learning): Off-policy algoritam uči Q-vrednosti za svaku akciju u svakom stanju, nezavisno od politike koju agent trenutno sledi. Q-učenje ažurira procene vrednosti koristeći maksimalnu procenu nagrade za naredna stanja.
  2. SARSA (State-Action-Reward-State-Action): On-policy algoritam uči Q-vrednosti na osnovu politike koju agent trenutno sledi. SARSA ažurira procene vrednosti koristeći stvarne akcije koje agent preduzima.
  3. Duboko Q-učenje (Deep Q-Learning): U pitanju je proširenje Q-učenja koje koristi duboke neuronske mreže za procenu Q-vrednosti, omogućavajući učenje u složenim okruženjima sa visokodimenzionalnim ulazima.
  4. Proksimalna optimizacija politike (PPO): U pitanju je algoritam za optimizaciju politike koji koristi neuronske mreže i balansira između stabilnosti i efikasnosti učenja.

Primene Reinforcement Learninga

RL se koristi u širokom spektru oblasti, uključujući:

  • Igranje video-igara: RL agenti su postigli nadljudske performanse u igrama kao što su šah, go i različite video-igre.
  • Autonomna vozila: Koristi se za učenje strategija vožnje koje maksimiraju bezbednost i efikasnost.
  • Kontrola robota: Omogućava robotima da uče kompleksne zadatke kao što su hodanje, hvatanje objekata i navigacija u nepoznatim okruženjima.
  • Finansijsko trgovanje: Koristi se za optimizaciju strategija trgovanja i upravljanje rizikom.

Reinforcement Learning predstavlja pristup mašinskom učenju koji omogućava agentima da donose optimalne odluke kroz interakcije sa okruženjem. Iako suočen sa izazovima kao što su potreba za velikim količinama podataka i računski intenzivno treniranje, RL se pokazao kao izuzetno efikasan u rešavanju složenih problema u različitim domenima. Njegova sposobnost da uči iz povratnih informacija i adaptira se na dinamička okruženja nastavlja da stvara nove mogućnosti za napredak u veštačkoj inteligenciji.