tag AlphaGo

Deep Reinforcement Learning (DRL) (Derin Pekiştirmeli Öğrenme)

Bu sayfada AlphaGo (Deep Reinforcement Learning (DRL) (Derin Pekiştirmeli Öğrenme)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Derin pekiştirmeli öğrenme (deep reinforcement learning, DRL), klasik pekiştirmeli öğrenmenin karar verme çerçevesini derin sinir ağlarının güçlü temsil öğrenme kapasitesiyle birleştiren bir yapay zeka paradigmasıdır. Ajan, çevresiyle etkileşimler aracılığıyla ödüller toplayarak en yüksek uzun vadeli ödülü elde edecek politikayı öğrenir; derin sinir ağları ise ham piksel veya yüksek boyutlu girdilerden doğrudan değer fonksiyonları ya da politikalar üretir. DRL tarihinde dönüm noktası, DeepMind'in 2013'te yayımladığı DQN (Deep Q-Network) çalışmasıdır. DQN, Atari oyunlarını ham piksel girdisiyle oynayarak birçok oyunda insan seviyesini aştı. Deneyim tekrarı (experience replay) ve hedef ağ (target network) mekanizmalarını birleştiren bu mimari, o dönemde ölçeklenebilir derin RL eğitiminin önündeki temel engelleri aştı. Ardından A3C, PPO, DDPG, SAC ve TD3 gibi algoritmalar hem sürekli eylem uzaylarında hem de stokastik ortamlarda DRL'i daha kararlı ve ölçeklenebilir hâle getirdi. Model tabanlı ve model bağımsız olmak üzere iki ana yaklaşım mevcuttur. Model bağımsız yöntemler çevresiyle doğrudan etkileşim kurarak politikayı günceller. Model tabanlı yöntemler ise çevrenin içsel bir modelini öğrenerek planlama yapar; bu yaklaşım veri verimliliğini artırır ancak model hataları politikayı bozabilir. DRL'in başarısı; robotik manipülasyon, otonom araç sürüşü, oyun oynama (AlphaGo, AlphaStar), ilaç keşfi ve veri merkezi soğutma optimizasyonu gibi geniş bir alanda kendini kanıtlamıştır. OpenAI Five, beş DRL ajanıyla 180 yıllık simüle deneyim üzerinden eğitilerek Dota 2 dünya şampiyonlarını yenerek çok ajanlı koordinasyon problemlerinde ne denli güçlü olduğunu gösterdi. Google, veri merkezi soğutma sistemlerini DRL ile optimize ederek enerji tüketimini yüzde kırka yakın azalttı. DRL, büyük örnekleme verimsizliği, ödül mühendisliği güçlüğü ve gerçek dünya ile simülasyon arasındaki aktarım açığı (sim-to-real gap) gibi zorluklarla boğuşmaktadır. Keşif ve sömürü dengesi (exploration-exploitation tradeoff) ile seyrek ödül ortamlarında öğrenme hâlâ aktif araştırma alanlarıdır. Büyük dil modellerinin RLHF ile eğitiminde PPO algoritmasının yaygınlaşması, DRL yöntemlerini yapay zeka hizalama çalışmalarının merkezine taşımaktadır.

sports_score

Deep Reinforcement Learning (DRL) (Derin Pekiştirmeli Öğrenme)

Derin pekiştirmeli öğrenme (deep reinforcement learning, DRL), klasik pekiştirmeli öğrenmenin karar verme çerçevesini derin sinir ağlarının güçlü temsil öğrenme kapasitesiyle birleştiren bir yapay zeka paradigmasıdır. Ajan, çevresiyle etkileşimler aracılığıyla ödüller toplayarak en yüksek uzun vadeli ödülü elde edecek politikayı öğrenir; derin sinir ağları ise ham piksel veya yüksek boyutlu girdilerden doğrudan değer fonksiyonları ya da politikalar üretir. DRL tarihinde dönüm noktası, DeepMind'in 2013'te yayımladığı DQN (Deep Q-Network) çalışmasıdır. DQN, Atari oyunlarını ham piksel girdisiyle oynayarak birçok oyunda insan seviyesini aştı. Deneyim tekrarı (experience replay) ve hedef ağ (target network) mekanizmalarını birleştiren bu mimari, o dönemde ölçeklenebilir derin RL eğitiminin önündeki temel engelleri aştı. Ardından A3C, PPO, DDPG, SAC ve TD3 gibi algoritmalar hem sürekli eylem uzaylarında hem de stokastik ortamlarda DRL'i daha kararlı ve ölçeklenebilir hâle getirdi. Model tabanlı ve model bağımsız olmak üzere iki ana yaklaşım mevcuttur. Model bağımsız yöntemler çevresiyle doğrudan etkileşim kurarak politikayı günceller. Model tabanlı yöntemler ise çevrenin içsel bir modelini öğrenerek planlama yapar; bu yaklaşım veri verimliliğini artırır ancak model hataları politikayı bozabilir. DRL'in başarısı; robotik manipülasyon, otonom araç sürüşü, oyun oynama (AlphaGo, AlphaStar), ilaç keşfi ve veri merkezi soğutma optimizasyonu gibi geniş bir alanda kendini kanıtlamıştır. OpenAI Five, beş DRL ajanıyla 180 yıllık simüle deneyim üzerinden eğitilerek Dota 2 dünya şampiyonlarını yenerek çok ajanlı koordinasyon problemlerinde ne denli güçlü olduğunu gösterdi. Google, veri merkezi soğutma sistemlerini DRL ile optimize ederek enerji tüketimini yüzde kırka yakın azalttı. DRL, büyük örnekleme verimsizliği, ödül mühendisliği güçlüğü ve gerçek dünya ile simülasyon arasındaki aktarım açığı (sim-to-real gap) gibi zorluklarla boğuşmaktadır. Keşif ve sömürü dengesi (exploration-exploitation tradeoff) ile seyrek ödül ortamlarında öğrenme hâlâ aktif araştırma alanlarıdır. Büyük dil modellerinin RLHF ile eğitiminde PPO algoritmasının yaygınlaşması, DRL yöntemlerini yapay zeka hizalama çalışmalarının merkezine taşımaktadır.

arrow_forward