Waarom zou je reinforcement learning gebruiken in plaats van supervised learning?

Reinforcement Learning versus Supervised Learning: Wanneer Kies je Wat?

In de wereld van machine learning zijn er diverse benaderingen om computers te leren taken uit te voeren. Twee van de meest prominente zijn Supervised Learning (SL) en Reinforcement Learning (RL). Hoewel beide krachtige methoden zijn, verschillen ze fundamenteel in hun aanpak en zijn ze geschikt voor verschillende soorten problemen. Dit artikel duikt in de kernverschillen en onderzoekt waarom je in bepaalde situaties juist voor Reinforcement Learning zou moeten kiezen in plaats van Supervised Learning.

Supervised Learning: Leren van Gelabelde Data

Supervised Learning is misschien wel de meest bekende vorm van machine learning. Hierbij wordt een model getraind op een dataset die bestaat uit invoer (features) en de bijbehorende juiste uitvoer (labels). Denk aan een systeem dat leert om afbeeldingen van katten te herkennen. Je voert het systeem duizenden afbeeldingen van katten en niet-katten (de invoer) met de juiste labels (“kat” of “niet-kat”). Het model leert vervolgens de verbanden tussen de invoer en de labels, en kan na de training nieuwe, onbekende afbeeldingen categoriseren.

SL is uitstekend voor taken zoals:

• Classificatie: Het categoriseren van data (bijv. spamdetectie, image recognition).
• Regressie: Het voorspellen van een continue waarde (bijv. aandelenprijzen, temperatuur).

De sleutel tot succes in Supervised Learning is echter de beschikbaarheid van een grote hoeveelheid nauwkeurig gelabelde data. Dit labelen kan kostbaar en tijdrovend zijn, en soms zelfs onmogelijk.

Reinforcement Learning: Leren door Trial and Error

Reinforcement Learning daarentegen, volgt een compleet andere aanpak. In plaats van te leren van een vooraf gelabelde dataset, leert een RL-agent door interactie met een omgeving. De agent neemt acties, observeert de gevolgen van die acties (de “state” van de omgeving) en ontvangt een beloning (of straf) afhankelijk van hoe goed de actie was in het bereiken van een bepaald doel. Door dit proces van trial and error optimaliseert de agent zijn beleid (policy) – de strategie die bepaalt welke actie in welke staat moet worden uitgevoerd – om de cumulatieve beloning over de lange termijn te maximaliseren.

Denk aan een robot die leert lopen. Niemand hoeft de robot precies te vertellen welke spieren hij moet aanspannen in welke volgorde. De robot experimenteert met verschillende bewegingen, valt misschien in het begin vaak, maar ontvangt een beloning wanneer hij vooruit beweegt. Uiteindelijk leert de robot de meest efficiënte manier om te lopen door deze trial-and-error aanpak.

Wanneer Kies je voor Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning biedt aanzienlijke voordelen ten opzichte van Supervised Learning, vooral in de volgende scenario’s:

• Complexe en Onvoorspelbare Omgevingen: RL is robuuster in omgevingen waar de regels complex zijn en waar onvoorziene gebeurtenissen kunnen optreden. Een RL-agent kan zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en nieuwe strategieën leren, terwijl een model getraind met Supervised Learning vaak faalt wanneer het wordt geconfronteerd met data die afwijkt van de trainingsdata. Het vermogen van een reinforcement learning agent om te leren door interactie en feedback maakt het beter in staat om met onvoorziene gebeurtenissen om te gaan.
• Geen of Weinig Gelabelde Data: In veel real-world problemen is het verzamelen van grote hoeveelheden gelabelde data simpelweg niet haalbaar, te duur of zelfs onmogelijk. RL heeft geen gelabelde data nodig, wat een enorm voordeel is. De agent leert immers door interactie en feedback van de omgeving.
• Optimalisatie over Lange Termijn: RL is ideaal wanneer het doel is om een cumulatieve beloning over de lange termijn te maximaliseren, in plaats van een onmiddellijke beloning. Denk bijvoorbeeld aan het optimaliseren van de voorraad in een magazijn, of het ontwikkelen van een slimme energiebeheersysteem.
• Automatische Beleidsvorming: RL kan worden gebruikt om complexe beleidsregels automatisch te genereren die anders moeilijk te ontwerpen zouden zijn door mensen. Dit is relevant in domeinen zoals robotica, spelbesturing en resource management.
• Exploratie en Ontdekking: RL moedigt exploratie aan, wat betekent dat de agent actief op zoek gaat naar nieuwe en potentieel betere strategieën. Dit kan leiden tot de ontdekking van oplossingen die een Supervised Learning model nooit zou kunnen leren.

Voorbeelden waar RL superieur is:

• Zelfrijdende auto’s: De complexiteit van het verkeer en de onvoorspelbaarheid van andere weggebruikers maken RL een aantrekkelijke optie.
• Gaming (bijv. Go, schaken): RL-systemen hebben bewezen in staat te zijn om menselijke kampioenen te verslaan in games die complexiteit en strategisch denken vereisen.
• Resource Management: Het optimaliseren van elektriciteitsnetten, watertoevoer of internetverkeer vereist een flexibele aanpak die zich kan aanpassen aan veranderende vraag.

Conclusie:

Hoewel Supervised Learning een krachtige en veelgebruikte techniek is, schiet het tekort in situaties waar de omgeving complex is, gelabelde data schaars is, en het doel is om de lange termijn beloning te maximaliseren. Reinforcement Learning biedt in deze gevallen een aantrekkelijk alternatief door te leren door interactie en feedback, waardoor het in staat is om robuuste en adaptieve systemen te ontwikkelen die in real-world scenario’s kunnen opereren. De keuze tussen RL en SL hangt dus sterk af van de aard van het probleem en de beschikbare resources.