توضیحات

هوش مصنوعی یادگیری تقویتی در پایتون

یادگیری تقویتی یکی از هیجان‌انگیزترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که کاربردهای زیادی در حوزه‌هایی مانند بازی‌ها، رباتیک، مالی، کنترل سیستم‌ها و حتی پزشکی دارد. این نوع یادگیری با الهام از شیوه یادگیری انسان و حیوانات طراحی شده است؛ به‌طوری‌که یک عامل (Agent) با تعامل با محیط (Environment) و دریافت پاداش (Reward) یا تنبیه، سعی می‌کند تا بهترین تصمیم‌ها را بگیرد.

در این مقاله با مفاهیم پایه یادگیری تقویتی آشنا می‌شویم و سپس به سراغ پیاده‌سازی ساده آن در زبان پایتون می‌رویم.

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) نوعی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل با محیط تعامل می‌کند تا یک هدف مشخص را به دست آورد. برخلاف یادگیری نظارت‌شده که داده‌های برچسب‌دار دارد، در یادگیری تقویتی تنها بازخوردی که عامل دریافت می‌کند، پاداش یا تنبیه است.

عامل RL سعی می‌کند یک سیاست (Policy) یاد بگیرد که مشخص می‌کند در هر وضعیت چه عملی انجام دهد تا بیشترین پاداش تجمعی را در طول زمان کسب کند.

اجزای اصلی یادگیری تقویتی

در هر مسئله RL اجزای زیر وجود دارند

عامل (Agent)

همان تصمیم‌گیرنده است که عمل انجام می‌دهد.

محیط (Environment)

دنیایی که عامل در آن قرار دارد و تعامل با آن دارد.

عمل (Action)

انتخاب‌هایی که عامل می‌تواند انجام دهد.

وضعیت (State)

شرایط فعلی محیط.

پاداش (Reward)

بازخورد عددی که پس از انجام هر عمل از محیط دریافت می‌شود.

سیاست (Policy)

استراتژی عامل برای انتخاب اعمال.

تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت‌شده

در یادگیری نظارت‌شده، مدل از مجموعه‌ای از داده‌های ورودی و خروجی آموزش می‌بیند، اما در یادگیری تقویتی هیچ پاسخ درستی برای اعمال وجود ندارد. عامل باید با آزمون و خطا، بهترین سیاست را پیدا کند. به همین دلیل، این روش شباهت زیادی به یادگیری طبیعی موجودات زنده دارد.

کاربردهای یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی در حوزه‌های مختلفی استفاده شده و تأثیر زیادی بر پیشرفت هوش مصنوعی داشته است. از جمله کاربردهای آن می‌توان به موارد زیر اشاره کرد

کنترل ربات‌های صنعتی یا خانگی

بازی‌های کامپیوتری و یادگیری خودکار استراتژی‌ها

مدیریت منابع در شبکه‌های رایانه‌ای

ترید خودکار در بازارهای مالی

برنامه‌ریزی هوشمند در خودروهای خودران

یادگیری تقویتی در پایتون

پایتون به دلیل کتابخانه‌های متنوع و ساده‌ بودن سینتکس، یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL است. در ادامه با کتابخانه‌هایی آشنا می‌شویم که در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در پایتون استفاده می‌شوند.

معرفی کتابخانه‌های مهم RL در پایتون

OpenAI Gym

کتابخانه‌ای برای ساخت و ارزیابی محیط‌های یادگیری تقویتی است. محیط‌های معروفی مانند CartPole، MountainCar و Atari در این مجموعه قرار دارند.

Stable-Baselines3

این ابزار مجموعه‌ای از پیاده‌سازی‌های حرفه‌ای الگوریتم‌های RL است. از جمله الگوریتم‌های DQN، PPO، A2C و SAC.

TensorFlow و PyTorch

این دو کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شوند و در بسیاری از الگوریتم‌های RL کاربرد دارند، به ویژه زمانی که با شبکه‌های عصبی سروکار داریم.

مثال ساده حل CartPole با DQN در پایتون

در این مثال از محیط CartPole در OpenAI Gym استفاده می‌کنیم. هدف در این محیط، نگه داشتن یک میله روی یک چرخ متحرک است. عامل باید یاد بگیرد که چگونه با حرکت چپ یا راست، تعادل را حفظ کند.

مرحله اول نصب کتابخانه‌ها

pip install gym stable-baselines3

مرحله دوم نوشتن کد

import gym

from stable_baselines3 import DQN

env = gym.make(“CartPole-v1”)

model = DQN(“MlpPolicy”, env, verbose=1)

model.learn(total_timesteps=10000)

model.save(“cartpole-dqn”)

obs = env.reset()

for _ in range(200):

action, _ = model.predict(obs)

obs, reward, done, info = env.step(action)

env.render()

if done:

obs = env.reset()

env.close()

در این کد از الگوریتم DQN استفاده شده که یک شبکه عصبی برای پیش‌بینی ارزش هر عمل در هر وضعیت استفاده می‌کند. با آموزش عامل در محیط، به‌مرور زمان می‌آموزد که چگونه تعادل میله را حفظ کند.

الگوریتم‌های مهم یادگیری تقویتی

در دنیای RL، الگوریتم‌های متنوعی وجود دارد که بسته به نوع مسئله می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. برخی از معروف‌ترین آن‌ها

Q-Learningیک الگوریتم کلاسیک مبتنی بر جدول.

Deep Q-Network (DQN) نسخه‌ای از Q-Learning که از شبکه عصبی استفاده می‌کند.

Policy Gradient: خانواده‌ای از الگوریتم‌ها که سیاست عامل را مستقیماً یاد می‌گیرند.

PPO و A2C الگوریتم‌های پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق با پایداری بالا.

چالش‌های یادگیری تقویتی

با وجود مزایای زیاد، یادگیری تقویتی چالش‌هایی نیز دارد

نیاز به داده‌های زیاد و زمان آموزش طولانی

ناپایداری در آموزش به‌ویژه در محیط‌های پیچیده

انتخاب مناسب پاداش و طراحی خوب محیط

دشواری در پیاده‌سازی و ارزیابی عملکرد

آینده یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی با ترکیب با یادگیری عمیق، امکان ساخت سیستم‌های تصمیم‌گیر پیشرفته را فراهم کرده است. در سال‌های آینده، انتظار می‌رود این حوزه نقش کلیدی در توسعه هوش مصنوعی عمومی، ربات‌های خودمختار، بازی‌های پیچیده و مدیریت سیستم‌های بزرگ ایفا کند.

یادگیری تقویتی یکی از ستون‌های اساسی هوش مصنوعی مدرن است که به عامل‌ها اجازه می‌دهد از طریق تجربه، رفتار هوشمندانه را یاد بگیرند. با ابزارهایی مانند پایتون، Gym و Stable-Baselines، پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف RL در دسترس همگان قرار گرفته است. اگر علاقه‌مند به ساخت سیستم‌های خودآموز هستید، یادگیری تقویتی یکی از بهترین مسیرهاست.