Wprowadzenie

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL) to dział sztucznej inteligencji, w którym agent uczy się podejmować decyzje na podstawie nagród i kar otrzymywanych za swoje działania. Dla osób realizujących projekty osobiste RL oferuje fascynujące możliwości — od automatycznych graczy po sterowanie robotami w symulacji. Ten artykuł wyjaśnia podstawy, przedstawia popularne algorytmy oraz daje praktyczne wskazówki, jak zacząć własny projekt.

Podstawowe pojęcia

Agent i środowisko

Agent to podejmujący decyzje element systemu (np. skrypt, model), a środowisko to wszystko, z czym agent wchodzi w interakcję (gra, symulator, rynek). Agent obserwuje stan środowiska, wykonuje akcje i otrzymuje nagrody.

Stan, akcja i nagroda

Stan (state) opisuje aktualną sytuację środowiska. Akcja (action) to działanie, które agent może wykonać. Nagroda (reward) to sygnał liczbowy informujący, jak dobre było działanie w kontekście celu. Celem agenta jest maksymalizacja skumulowanej nagrody w długim terminie.

Polityka i funkcje wartości

Polityka (policy) określa, jak agent wybiera akcje w zależności od stanu. Funkcja wartości (value function) szacuje oczekiwaną sumę przyszłych nagród z danego stanu (lub pary stan-akcja), co pomaga w ocenie długoterminowej korzyści działań.

Typy algorytmów RL

Model-free vs model-based

Model-free algorytmy uczą się bez modelowania dynamiki środowiska (np. Q-learning, DQN). Model-based algorytmy najpierw uczą modelu środowiska, a następnie planują optymalne działania — bywają bardziej wydajne danych, ale trudniejsze do wdrożenia.

Value-based: Q-learning i DQN

Q-learning to klasyczna metoda, która uczy funkcji wartości Q(stan, akcja). Dla problemów z dużymi przestrzeniami stanów używa się sieci neuronowych — Deep Q-Network (DQN). Są one prostsze do zrozumienia i dobre do zadań dyskretnych (np. gry).

Policy-based i Actor-Critic

Algorytmy polityki (policy gradient) uczą bezpośrednio polityki zamiast funkcji wartości. Actor-Critic łączy obie idee: aktor (actor) uczy polityki, a krytyk (critic) ocenia jej jakość. Metody te dobrze działają w problemach ciągłych i z dużymi przestrzeniami akcji.

Jak zacząć projekt osobisty z RL

Wybór zadania

Wybierz proste, dobrze zdefiniowane zadanie: prosta gra (np. Pong, CartPole), zadanie sterowania w symulatorze (np. robotyczne ramię w Gazebo) lub eksperyment z systemem rekomendacji. Na początku lepiej pracować na symulacji niż na sprzęcie fizycznym.

Definiowanie nagród

Nagroda to klucz. Jasno określ, co chcesz osiągnąć — unikaj rzadkich lub sprzecznych nagród. Czasami warto wprowadzić nagrody pośrednie (shaping), ale rób to ostrożnie, aby nie wprowadzić niepożądanego zachowania.

Środowiska i narzędzia

Do eksperymentów używaj istniejących środowisk: OpenAI Gym, PyBullet, Unity ML-Agents. Popularne biblioteki RL to Stable Baselines3, RLlib, TensorFlow Agents. Do programowania najczęściej wykorzystuje się Python i biblioteki PyTorch lub TensorFlow.

Praktyczne wskazówki

Eksploracja vs eksploatacja

Zadbaj o balans między eksploracją (próbowaniem nowych działań) a eksploatacją (wykorzystywaniem znanych dobrych działań). Strategie typu epsilon-greedy, boltzmann czy metody UCB pomagają kontrolować ten balans.

Skalowanie nagród i normalizacja

Normalizacja wejść i skalowanie nagród mogą znacząco poprawić stabilność uczenia. W praktyce przydatne są techniki standaryzacji stanów, klipping nagród lub ich uśrednianie.

Stabilność i hiperparametry

RL jest wrażliwe na hiperparametry: tempo uczenia, gamma (współczynnik dyskonta), rozmiar batcha, architektura sieci. Testuj systematycznie i używaj eksperymentów z małą liczbą epizodów przed dłuższym treningiem.

Debugowanie i monitorowanie

Monitoruj nagrody, długość epizodów oraz zachowanie agenta wizualnie gdy to możliwe. Logowanie, wykresy i zapisywanie modeli po epizodach pomagają diagnozować problemy i porównywać podejścia.

Proste projekty do wypróbowania

Bot do gry typu arcade

CartPole, MountainCar czy proste gry Atari to klasyczne zadania startowe. Pozwalają zapoznać się z pętlą treningową i podstawowymi algorytmami.

Sterowanie w symulacji

Symulatory fizyczne (PyBullet, Mujoco, Gazebo) umożliwiają rozwijanie umiejętności kontrolowania robotów, dzięki czemu można testować kontrolę w środowisku bez ryzyka uszkodzeń sprzętu.

Optymalizacja strategii w prostych systemach

Zadania takie jak zarządzanie zużyciem energii, prosty system rekomendacji lub automatyczne ustawianie parametrów to świetne pola do zastosowania RL w praktyce.

Źródła i dalsza nauka

Skorzystaj z kursów online (np. udemy, Coursera, free resources), dokumentacji bibliotek (Stable Baselines3, OpenAI), artykułów naukowych oraz tutoriali z przykładami w Pythonie. Praktyka na gotowych środowiskach pozwoli szybko zrozumieć mechanikę algorytmów.

Podsumowanie

Uczenie ze wzmocnieniem daje duże możliwości w projektach osobistych, ale wymaga cierpliwości i starannego projektowania eksperymentów. Zacznij od małych zadań, używaj gotowych środowisk i bibliotek, eksperymentuj z nagrodami i hiperparametrami, a z czasem przejdziesz do bardziej złożonych zastosowań. Najważniejsze — ucz się przez praktykę i analizę zachowań agenta.