كل ما يجب أن تعرفه عن التعلم المعزز Reinforcement Learning, كيف يعمل وما مميزاته

في خضم وجود أنواع عديدة من التعلم الآلي, نبقى حائرين أمام النوع المناسب لتدريب النموذج, فبالطبع اختلاف المهمة تؤدي الى اختلاف نوع التعليم, فمثلا إذا أردنا تدريب النموذج على التنبؤ مثلا التنبؤ بحالة الطقس, فإن نوع التعليم الأنسب سيكون التعلم الخاضع للإشراف, أما في الحالات التي تتسم بوجود أنماط معينة في البيانات فإننا نلجأ الى التعلم غير الخاضع للإشراف, ولكن هناك نوع ثالث يسمى التعلم المعزز Reinforcement Learning, يظهر دوره في تحسين قدرة النموذج على اتخاذ القرارات للحصول على نتائج أفضل, كما هو الحال في ألعاب الفيديو مثلا حين يتطلب الأمر اتخاذ قرار معين حول كيفية اللعب للفوز باللعبة, فيكون دور التعلم المعزز هنا هو تدريب النموذج الذكي ليتعلم اتخاذ القرارات بشكل أفضل. 

ولكن هل تعرف كيف يعمل أو ما هي مميزاته أو كيف يستخدم في المجالات المختلفة؟ في هذا المقال سنوضح لك الإجابات على هذه الأسئلة لذا ابق معنا. 

ما المقصود بالتعلم المعزز Reinforcement Learning

التعلم المعزز Reinforcement Learning هو نوع من انواع تعلم الآلة وهو يعد مهارة اتخاذ القرارات بالنسبة لنموذج التعلم الآلي, حيث يتعلم النموذج من خلاله السلوك الأمثل في بيئة ما للحصول على أفضل النتائج الممكنة, وبالتالي يهدف الى تمكين النموذج من البحث عن السلوك الأمثل أو المسار الذي يجب عليه اتخاذه لتحقيق أداء أفضل واتخاذ القرارات الصحيحة في مختلف المواقف. [1]

يفتقر التعلم المعزز لبيانات التدريب على عكس التعلم الخاضع للإشراف الذي يتميز بوجود بيانات تدريب موسومة فبالتالي تكون النتيجة النهائية المطلوبة من النموذج معروفة, إذا كيف يتعلم النموذج باستخدام التعلم المعزز؟ يعتمد النموذج مبدأ التجربة والخطأ, من خلال تفاعله مع البيئة من حوله ومراقبة كيفية استجابتها, أي أنه يتفاعل مع حدث معين في البيئة من خلال قيامه بنشاط معين أو اتخاذ قرار ما ثم يراقب ردة فعلها على هذه الإجراءات, والتي تتمثل في النتائج إما أن تكون مكافأة أو عقوبة. 

ومن خلال المراقبة المستمرة لها, يتعلم النظام أي سلوك حقق أكبر قدر من المكافاة و أقل قدر من العقوبة, تكرر هذه العملية باستمرار حتى يتعلم النموذج كيف يتفاعل مع الأحداث والظروف من حوله بالشكل الأمثل لتحسين سلوكه, اذا فإن النموذج يتعلم بشكل مستقل دون وجود مشرف وهذا ما يجعل التعلم المعزز خوارزمية قوية جدا. 

كيف يعمل التعلم المعزز؟ 

هناك عناصر مهمة يعتمد عليها التعلم المعزز أثناء تعلمه, وهي: [2]

• الوكيل Agent: يقوم بفحص حالته الحالية ويأخذ بناء على ذلك قرارا بشأن الإجراء الذي يجب عليه اتخاذه, هذا القرار يستند أيضا إلى المكافأة التي يتلقاها الوكيل من البيئة، حيث يكافأ أو يعاقب بناء على الإجراءات التي يقوم بها. هذه العملية تتيح للوكيل تحسين أدائه على مر الوقت وضبط سلوكه بناء على تجاربه وتفاعلات البيئة, يمكن القول بأن الوكيل هو خوارزمية التعلم المعزز.

• البيئة Environment: تشير إلى الظروف التي يتفاعل فيها الوكيل, كما أنها تلعب دورا حاسما في تحديد نتائج الإجراءات التي يتخذها الوكيل من خلال تقديم ردة فعل والتي قد تتمثل في صورة مكافأة كدليل على مدى فعالية أو نجاح تلك الإجراءات، وهذا يساعد الوكيل في تعلم سلوكيات أفضل وتحسين أدائه بمرور الوقت.

• المكافأة Reward: وهي القيمة التي يتلقاها الوكيل كرد فعل على أدائه في البيئة وتكون قيمة عددية scalar value تمثل تقييما لفعالية الوكيل في تحقيق هدفه, حيث إذا كان الوكيل يقوم بإجراءات تساهم في تحقيق الهدف بشكل جيد، فإن قيمة إشارة الأجر ستكون عالية، مما يشير إلى أداء جيد, بينما إذا كانت الإجراءات غير فعالة أو لا تسهم في تحقيق الهدف، قد تكون قيمة إشارة الأجر منخفضة.

التقنيات المستخدمة في التعلم المعزز  

أما عن الطرق التي يتخذ فيها الوكيل القرارات فهي تتم بعدة طرق, من أهمها:

•  تقنية Markov decision process

 وهي خوارزمية مصممة لاتخاذ سلسلة من القرارات تتفاعل مع البيئة مع مرور الوقت, وبناء على هذه القرارات يقوم الوكيل Agent بتقديم معلومات حول حالة البيئة بشكل مستمر لتوجيه قراراته, ثم بعد كل إجراء تتحول حالة البيئة الى حالة جديدة وتعطى مكافأة بناء على الإجراء.

تقوم الخوارزمية بتكرار هذه العملية بشكل مستمر، حيث تقوم باتخاذ سلسلة من القرارات التفاعلية مع البيئة, ينشئ هذا التفاعل مسارا يتألف من ثلاثة عناصر رئيسية: الإجراءات التي يتخذها الوكيل، والمكافآت التي يحصل عليها بناء على تلك الإجراءات، والحالات التي تتغير بناء على تأثير تلك الإجراءات.

تتميز الخوارزمية بالتوجيه ليس فقط نحو تحقيق أقصى مكافآت حالية، ولكن أيضا نحو تحقيق أقصى مكافآت إجمالية. يعد هذا النهج ميزة بسبب تجنبه للنهج الطماع الذي يسعى فقط لتحقيق أقصى مكافأة في الحالة الحالية. بدلا من ذلك، قد تقوم الخوارزمية بتفضيل مكافأة صغيرة إذا كان ذلك سيؤدي إلى مكافأة إجمالية أكبر, وهذا يعزز قدرة الخوارزمية على اتخاذ قرارات استراتيجية تهدف إلى تحقيق أقصى فائدة على المدى الطويل بدلا من التركيز فقط على الفوائد الفورية.

• تقنية تكرار القيمة Value Iteration

 هذه التقنية تشمل الحصول على السياسة الأمثل، وهي التي تحدد أفضل إجراء لحالة معينة، من خلال          اختيار الإجراء الذي يعظم الدالة القيمة الحالية الأمثل لتلك الحالة. يتم حساب هذه الدالة القيمة الحالية الأمثل باستخدام عملية تكرارية، ويسمى هذا النهج "تكرار القيمة".

تبدأ الطريقة بتهيئة دالة القيمة الحالية (V) بقيم عشوائية، ثم تحسّن تقديرها تدريجيا حتى تتقدم نحو التقارب. خلال كل تكرار، يتم تحديث قيم Q(s,a) و V(s. يضمن تكرار القيمة الحصول على أفضل النتائج الممكنة من خلال تحسين دالة القيمة الحالية حتى تتقدم نحو حلا أمثل.

هناك المزيد من التقنيات المستخدمة مثل: 

• معادلة بيلمان Bellman Equation
• Q-learning
• برمجة ديناميكية Dynamic Programming
• تكرار السياسة Policy Iteration
• تعلم Q

ما هي خوارزميات التعلم المعزز؟

من أشهر الخوارزميات المستخدمة في التعلم المعزز: [3]

• خوارزمية Q-Learning: هي نوع من خوارزميات التعلم الآلي، حيث تعتمد على تقييم جودة الإجراءات في بيئة معينة, يتميز هذا النوع من الخوارزميات بأنه خارج السياسة (Off-policy) وخال من النموذج (Model-free). في تعلم Q، يتم تحسين تقديرات الجودة (Q-values) لتحقيق أقصى مكافآت في البيئة.

تعتمد الخوارزمية على مصفوفة المكافآت لتخزين القيم المكتسبة، حيث يتم تحديث هذه القيم بواسطة طرق مثل تكرار السياسة وتكرار القيم. في تكرار السياسة Policy Iteration ، يتم تحسين الاستراتيجية أو السياسة لتحقيق أقصى قيمة لوظيفة القيمة. بينما في تكرار القيم Value Iteration، تحدث تحديثات على قيم وظيفة القيمة لتعكس التغييرات في البيئة, تمثل Q-Learning رياضيا بالصيغة الآتية:

Q(s,a) = (1-α).Q(s,a) + α.R + γ.max QS2,a

حيث أن ألفا تمثل معدل التعلم, وغاما تمثل عامل خصم, أما R تمثل مكافأة, وأخيرا S تمثل حالة الخطوة التالية.

• خوارزمية SARSA: وهي اختصارا ل State-Action-Reward-State-Action, هي خوارزمية تعلم معزز تعتمد على السياسة الحالية للوكيل أثناء التحديث, حيث تقوم بتحديث قيم Q بناء على التفاعل الفعلي في البيئة، مما يجعلها خوارزمية "داخل السياسة" تختلف عن Q-learning.

• خوارزمية Deep Q-Network: تختلف هذه الخوارزمية عن SARSA وQ Learning بأنها تستخدم شبكة عصبية بدلا من مصفوفات ثنائية الأبعاد, هذا يتيح لها فعالية أكبر في حساب قيم الحالات وتمثيل انتقالات الحالات، وبالتالي يسرع من عملية التعلم في سياق التعلم المعزز. تقنية DQN تتفوق على خوارزميات تعلم Q في التنبؤ والتحديث لقيم الحالات غير المعروفة عموما.

المميزات والتحديات المتعلقة بالتعلم المعزز

من أبرز الخصائص التي جعلت التعلم المعزز من أقوى الخوارزميات نلخصها بالمميزات الآتية: [4]

• يستطيع النموذج أن يتعرف على الأخطاء التي حدثت خلال عملية التدريب ومن ثم يقوم بتصحيحها مما يحسن من أدائه ودقته
•  تكون فرصة ارتكاب الأخطاء مرة ثانية قليلة جدا, أي أنه لا يقوم بنفس الخطأ مرتين
• يمكن استخدامه لحل المشكلات المعقدة جدا, حتى التي الإنسان قد يكون عاجزا عن تحديد أفضل قرار يمكن اتخاذه رغم معرفته بالبيئة, بحيث تتكيف النماذج مع المتغيرات بسرعة كبيرة وتتخذ القرار الأفضل
• يعد التعلم المعزز التقنية الأفضل فيما يتعلق بتحقيق نتائج على المدى البعيد بسبب قدرته الفعالة على التعامل مع تحديات تتطلب جهدا ووقتا طويلا لتحقيق نتائج دائمة, كما أنه مناسب للحالات العملية التي لا يكون فيها رد فعل مباشر وفوري أي التغذية الراجعة لا تكون متاحة على الفور بعد كل خطوة لذلك فهو يتعلم من المكافآت المؤجلة
• يعتبر الخيار الأمثل حين لا تتوفر بيانات تدريب وحين تكون الوسيلة الوحيدة لجمع بيانات من البيئة هي من خلال التفاعل معها
• يستطيع التعلم المعزز أن يوازن بين مفهومي الاستكشاف والاستغلال, حيث أنه يقوم باكتشاف تجارب جديدة واستراتيجيات جديدة من شأنها أن تحسن النتائج, بالإضافة الى قدرته على الاستفادة من تجاربه الماضية لتحسين أدائه
• في نماذج الروبوتات, تستفيد الروبوتات من التعلم المعزز لتتعلم كيفية المشي 
• يتعلم النموذج التعليمي بشكل شبيه بتعلم البشر, لذلك فإن النموذج قريب من تحقيق الكمال, أي أنه يسعى لتحقيق أداء ممتاز أو سلوك مثالي مشابه لكيفية تعلم البشر القيام بمهام معينة بشكل متقن

التحديات

من هذه المميزات نكاد نصدق أن التعلم المعزز مثالي ولا يمكن أن يكون له سلبيات, ولكن هناك عدة سلبيات وتحديات تواجه التعلم المعزز, منها: 

• تؤدي كثرة استخدام التعلم المعزز الى زيادة عدد الحالات أو السياقات التي جيب عليه أن يتعامل معها, وبالتالي يصبح النظام مرهقا من الكم الهائل من الحالات التي يجب أن يعالجها وهذا بدوره يؤدي الى جودة وفعالية النتائج
•  يحتاج الى الكثير من البيانات والكثير من الحسابات
• لا يعد فعالا في حل المشكلات البسيطة بسبب تعقيده وحاجته الى الكثير من البيانات وبالتالي سيكون هناك تكلفة زائدة لاستخدام هذه الموارد بشكل كبير
• يعتمد سلوك النموذج على المكافأة التي ينالها بعد اتخاذه إجراء معين, لذلك إذا لم تصمم المكافأة بشكل فعال فقد لا يتعلم النموذج السلوك المرغوب 
• صعوبة الحصول على عينات وبيانات واقعية تمثل البيئة الحقيقية التي يعتمد عليها النظام في عمله
• تصعب عمليات التفسير والتصحيح Debugging في التعلم المعزز بسبب عدم وضوح كيفية تصرف النظام بطريقة معينة مما يجعل من الصعب تشخيص المشاكل وإصلاحها

تطبيقات على التعلم المعزز

يستخدم التعلم المعزز في مجالات متعددة و من أبرز هذه الاستخدامات: 

• يستخدم في مجال الألعاب مثل ألعاب الشطرنج والدومينو وغيرها
• يمكن استخدامه في مجال الأعمال حيث يمكنه وضع استراتيجيات الأعمال
• يستخدم التعلم المعزز كذلك في تدريب الروبوتات على المشي والهرولة وغيرها
• في مجال الرعاية الصحية يلعب دورا حيويا من خلال أنظمة العلاج الدينامي DTRs، مما يمكن الأطباء من اتخاذ قرارات تتسلسل لتحديد حالة المريض وتحسين الاستراتيجيات العلاجية وتشخيص الأمراض المعقدة
• يمكن الاستفادة منه في قطاع الأعمال المالية حيث يمكن استخدامه لتقييم استراتيجيات التداول.

الخاتمة

في الختام، يظهر التعلم المعزز كتقنية قوية في مجال تعلم الآلة، حيث يتيح للنماذج تحسين أدائها واتخاذ قرارات ذكية دون الحاجة إلى بيانات تدريب موسومة. يعتمد هذا النوع من التعلم على مبدأ التجربة والخطأ، حيث يتفاعل الوكيل مع البيئة ويتعلم من ردود فعلها، سعيا لتحقيق أفضل النتائج.

تعتبر العناصر الرئيسية في عملية التعلم المعزز، وهي الوكيل والبيئة والمكافأة، محورا أساسيا في تحقيق تحسن مستمر, حيث يستخدم تقنيات مثل Markov decision process ليتمكن من اتخاذ قرارات أفضل.

كما أنه يتميز بقدرته على تصحيح الأخطاء وإمكانية استخدامه في حل المشكلات المعقدة, و بفعاليته في تعامله مع تحديات تتطلب وقتا وجهدا طويلا. وأخيرا, يعتبر التعلم المعزز تقنية متطورة تلعب دورا هاما في تحسين الأداء في مجالات مختلفة، ويظل خيارا مهما في مستقبل تقنيات تعلم الآلة.

المصادر

1. Reinforcement learning - GeeksforGeeks
2. All You Need to Know about Reinforcement Learning?
3. Everything You Should Know About Reinforcement Learning
4. Pros and Cons of Reinforcement Learning – Pythonista Planet