یادگیری تقویتی عمیق چیست؟ + معرفی کتاب

مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق

یادگیری تقویتی عمیق چیست و در چه زمینه‌هایی می‌توان از آن استفاده کرد؟ آیا نوعی هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود یا اینکه زیرمجموعه آن است؟ از آن می‌توان در صنایع و پروژه‌های عظیم استفاده نمود؟ این سوال‌ها ممکن است در ذهن هر فردی که به دنبال درک بهتر شاخه‌ها و ابعاد مختلف هوش مصنوعی است، ایجاد شود.

در این محتوا به طور کامل این سیستم تصمیم‌گیر هوشمند را بررسی کرده‌ایم و سه نمونه از کتاب‌های موجود در زمینه یادگیری عمیق تقویتی را با شما به اشتراک گذاشته‌ایم. همراه ما باشید.

یادگیری عمیق تقویتی چیست؟

یادگیری عمیق تقویتی (DRL) ترکیبی از دو حوزه قدرتمند هوش مصنوعی یعنی شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی است. این روش با ترکیب قابلیت‌های یادگیری داده‌محور و تصمیم‌گیری هوشمند، تحولی بزرگ ایجاد کرده است.

یادگیری عمیق تقویتی با تعامل پیوسته با محیط و انتخاب‌های هدفمند برای به حداکثر رساندن پاداش‌ها، به عامل‌ها امکان یادگیری استراتژی‌های پیچیده را می‌دهد. شبکه‌های عصبی عمیق به استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های خام و بدون ساختار مشخص کمک می‌کنند.

روش‌هایی مانند Q-learning، گرادیان سیاست و actor-critic از پایه‌های این حوزه‌ هستند. کاربردهای DRL در رباتیک، بازی‌ها، بانکداری و بهداشت بسیار گسترده است. البته باید به این نکته نیز اشاره کرد که چالش‌هایی مثل ناپایداری آموزش و تعادل کاوش و بهره‌برداری نیز وجود دارد.

اجزای اصلی یادگیری عمیق تقویتی عبارت‌اند از:

عامل (Agent): تصمیم‌گیرنده‌ای که با محیط تعامل دارد و از تجربه یاد می‌گیرد.
محیط (Environment): سیستم بیرونی که به اقدامات عامل پاسخ می‌دهد.
وضعیت (State): نمایش شرایط فعلی محیط.
عمل (Action): انتخاب عامل که وضعیت را تغییر می‌دهد.
پاداش (Reward): بازخورد محیط برای هدایت یادگیری عامل.
سیاست (Policy): نقشه‌ای که وضعیت‌ها را به اعمال مرتبط می‌کند.
تابع ارزش (Value Function): تخمین پاداش تجمعی قابل انتظار.
مدل (Model): توصیف دینامیک محیط برای پیش‌بینی نتایج.
استراتژی کاوش-بهره‌برداری: تعادل بین امتحان گزینه‌های جدید و استفاده از گزینه‌های مطمئن.
الگوریتم یادگیری: فرایند به‌روزرسانی سیاست یا تابع ارزش بر اساس تجربه.
شبکه‌های عصبی عمیق: شبیه‌ساز توابع برای مدیریت داده‌های پیچیده.
بازپخش تجربه (Experience Replay): استفاده تصادفی از تجارب گذشته برای پایداری یادگیری.

این اجزا به هم پیوسته، پایه‌های یادگیری عمیق تقویتی را شکل داده و به عامل‌ها امکان می‌دهند استراتژی‌های هوشمندانه یاد گرفته و به محیط‌های پویا سازگار شوند.

یادگیری عمیق تقویتی چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری عمیق تقویتی (DRL) در حوزه‌های متنوعی به‌کار گرفته می‌شود و توانایی بالایی در حل مسائل پیچیده دارد. مهم‌ترین کاربردهای آن عبارت‌اند از:

سرگرمی و بازی‌ها

یادگیری عمیق تقویتی توانسته بازی‌هایی مثل Go، شطرنج و Dota 2 را با دقت بالا انجام دهد و هوش مصنوعی واقع‌گرایانه‌تری برای بازی‌ها ایجاد کند.

رباتیک و سیستم‌های خودران

برای آموزش ربات‌ها در زمینه‌هایی مانند مسیر‌یابی، شناسایی و جابه‌جایی اشیاء و کاربرد در خودروها و پهپادهای خودران استفاده می‌شود.

مالی و بورس

با بهینه‌سازی استراتژی‌های معامله، مدیریت سبد سرمایه‌گذاری و ارزیابی ریسک، به بهبود تصمیم‌گیری و سودآوری کمک می‌کند.

پزشکی و سلامت

در طراحی درمان شخصی‌سازی‌شده، کشف دارو، تحلیل تصاویر پزشکی، تشخیص بیماری و حتی جراحی رباتیک کاربرد دارد.

مدیریت انرژی

در بهینه‌سازی مصرف انرژی، مدیریت شبکه برق و توزیع منابع انرژی تجدیدپذیر مؤثر است.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

موجب پیشرفت در ترجمه ماشینی، سیستم‌های گفت‌وگو، تولید متن و تحلیل احساسات می‌شود.

سیستم‌های پیشنهاددهنده

با یادگیری سلیقه کاربران، کیفیت پیشنهادها در فروشگاه‌های آنلاین، شبکه‌های پخش و تبلیغات را افزایش می‌دهد.

بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی

یادگیری تقویتی عمیق مدیریت زنجیره تأمین، کنترل کیفیت و فرآیندهای تولید را بهینه کرده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

کشاورزی و محیط‌ زیست

این سیستم تصمیم‌گیر هوشمند در پیش‌بینی محصول، کنترل آفات و آبیاری دقیق کمک می‌کند و در پایش محیط‌زیست و حفاظت نیز کاربرد دارد.

آموزش و یادگیری

برای ساخت پلتفرم‌های آموزشی هوشمند، مربیان مجازی و سیستم‌های آموزش تطبیقی نیز از یادگیری عمیق تقویتی استفاده می‌شود.

معرفی کتاب های مربوط به یادگیری تقویتی عمیق

برای درک بهتر یادگیری عمیق تقویتی کتاب‌‌های مختلفی به بازار عرضه شده است که شما می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید. در ادامه سه تا از آن‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

کتاب Deep Reinforcement Learning Hands-On

کتاب «یادگیری عمیق تقویتی عملی» (Deep Reinforcement Learning Hands-On) یک راهنمای جامع درباره جدیدترین ابزارهای یادگیری عمیق و محدودیت‌های آن‌هاست. در این کتاب روش‌هایی مانند تقاطع آنتروپی (Cross-entropy) و گرادیان سیاست (policy gradients) را ارزیابی می‌کنید و سپس آن‌ها را در محیط‌های واقعی به کار می‌برید.

به‌علاوه می‌توانید با مجموعه بازی‌های مجازی آتاری و بازی‌های محبوب خانوادگی مانند Connect4 (چهارخانه) به چالش بپردازید. این کتاب مقدمه‌ای بر اصول یادگیری تقویتی ارائه می‌دهد و به شما دانش لازم برای برنامه‌نویسی عامل‌های هوشمند یادگیرنده را می‌دهد تا بتوانند مجموعه‌ای از وظایف عملی و دشوار را انجام دهند.

در این کتاب یادگیری تقویتی عمیق یاد می‌گیرید چگونه الگوریتم Q-learning را در محیط‌های «دنیای شبکه‌ای» (grid world) پیاده‌سازی کنید، عامل خود را آموزش دهید تا خرید و فروش سهام انجام دهد و همچنین دریابید مدل‌های زبان طبیعی چگونه باعث رشد سریع چت‌بات‌ها شده‌اند.

به طور کلی نکاتی که در این کتاب می‌آموزید شامل:

درک زمینه یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی و پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق
یادگیری اصول پایه یادگیری تقویتی؛ فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (Markov decision processes)
ارزیابی روش‌های یادگیری تقویتی شامل تقاطع آنتروپی، DQN، Actor-Critic، TRPO، PPO، DDPG، D4PG و غیره
یادگیری نحوه برخورد با فضاهای عمل گسسته و پیوسته در محیط‌های مختلف
شکست دادن بازی‌های آرکید آتاری با استفاده از روش تکرار مقدار (value iteration)
ایجاد محیط خود در OpenAI Gym برای آموزش عامل معامله‌گر سهام
آموزش عامل برای بازی Connect4 با استفاده از AlphaGo Zero
بررسی جدیدترین تحقیقات یادگیری عمیق تقویتی در موضوعاتی مانند چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

دانلود کتاب Deep Reinforcement Learning Hands-On

کتاب Deep Reinforcement Learning with Python

کتاب یادگیری تقویتی عملی با پایتون (Hands-On Reinforcement Learning with Python) به یک راهنمای غنی از مثال برای یادگیری پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (RL) و یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از TensorFlow 2 و ابزار OpenAI Gym تبدیل شده است.

در کنار بررسی مبانی یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه‌ای مانند معادله بلمَن (Bellman equation)، فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) و الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا، این نسخه دوم به‌طور عمیق به طیف کامل روش‌های مبتنی بر مقدار (Value-based)، مبتنی بر سیاست (Policy-based) و روش‌های بازیگر–منتقد (Actor-Critic) می‌پردازد.

همچنین الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند DQN، TRPO، PPO، ACKTR، DDPG، TD3 و SAC را به‌طور کامل بررسی می‌کند، ریاضیات پشت آن‌ها را ساده‌سازی کرده و با مثال‌های کدنویسی روشن، پیاده‌سازی آن‌ها را نشان می‌دهد. این کتاب شامل فصل‌های جدیدی نیز هست که مختص تکنیک‌های نوین یادگیری تقویتی هستند؛ این فصل‌ها شمل:

یادگیری تقویتی توزیعی (Distributional RL)
یادگیری از تقلید (Imitation Learning)
یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL)
یادگیری تقویتی فراگیر (Meta RL)

همچنین خواهید آموخت چگونه با استفاده از Stable Baselines – نسخه بهبودیافته‌ای از کتابخانه پایه OpenAI – به‌سادگی الگوریتم‌های محبوب RL را پیاده‌سازی کنید. در پایان،این کتاب یادگیری تقویتی عمیق نگاهی دارد به رویکردهای نویدبخش مانند یادگیری فراگیر (Meta-learning) و عامل‌های تقویت‌شده با تخیل (Imagination-Augmented Agents) که در حوزه پژوهش فعال هستند.

خلاصه مطالبی که در این می‌آموزید:

درک مفاهیم اصلی RL شامل روش‌ها، ریاضی و کدنویسی
آموزش عامل برای حل مسائلی مانند بلک‌جک، FrozenLake و بسیاری دیگر با استفاده از OpenAI Gym
آموزش عامل برای بازی Ms Pac-Man با استفاده از شبکه عمیق
یادگیری روش‌های مبتنی بر سیاست، مبتنی بر مقدار، و بازیگر–منتقد
تسلط بر ریاضیات پشت الگوریتم‌هایی مانند DDPG، TD3، TRPO، PPO و غیره
کاوش در زمینه‌های نوینی مانند یادگیری تقویتی توزیعی، فراگیر و معکوس
استفاده از Stable Baselines برای آموزش عاملی که راه می‌رود یا بازی‌های آتاری

دانلود کتاب Deep Reinforcement Learning with Python

کتاب Practical Deep Reinforcement Learning with Python

این کتاب یادگیری تقویتی عمیق نیز از دیگر کتاب‌های موجود در این زمنیه است که از دیدگاهی «عمل‌گرایانه» به خواننده ارتباط می‌گیرد. در این کتاب از ریاضیات استفاده شده، اما با این هدف که خواننده‌ی مبتدی را بیش از حد درگیر پیچیدگی‌های ریاضی نکند. این کتاب روش‌های نوآورانه زیادی را در حوزه‌ی یادگیری عملی به خواننده معرفی می‌کند که شامل:

مونت‌کارلو (Monte Carlo)
یادگیری عمیق Q (Deep Q-Learning)
گرادیان سیاست (Policy Gradient)
روش‌های بازیگر–منتقد (Actor-Critic)

در حالی که این تکنیک‌ها به‌طور کامل توضیح داده می‌شوند، پیاده‌سازی واقعی آن‌ها نیز با استفاده از «کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch» ارائه شده است. این کتاب پروژه‌های جذابی را پوشش می‌دهد که توانایی یادگیری تقویتی را نشان می‌دهند. به‌علاوه همه‌چیز به شکلی مختصر، به‌روز، و بصری توضیح داده شده است.

خلاصه مواردی که در این کتاب می‌آموزید:

آشنایی با اصول پایه یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی عمیق
استفاده از زبان پایتون و فریم‌ورک (Gym) برای مدل‌سازی یک محیط خارجی
به‌کارگیری تکنیک‌های کلاسیک مانند Q-learning، مونت‌کارلو، گرادیان سیاست و نمونه‌برداری تامپسون (Thompson sampling)
تمرین مبانی یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از TensorFlow و PyTorch
طراحی یک عامل هوشمند برای حل یک مسئله خاص با استفاده از یک روش مشخص

دانلود کتاب Practical Deep Reinforcement Learning with Python

منبع: