Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning - RL), yapay zekanın bir alt dalı olup, ajanların (agents) belirli bir ortamda (environment) deneme-yanılma yoluyla en iyi kararları almayı öğrendiği bir makine öğrenimi biçimidir. Temel amaç, ajanların zamanla maksimum ödülü (reward) toplayacak eylemleri keşfetmesidir.
Nasıl Çalışır?
Pekiştirmeli öğrenme döngüsü genellikle şu bileşenlerden oluşur:
Ajan, ortamdaki durumları gözlemler, bir eylemde bulunur ve bu eylemin sonucunda bir ödül ve yeni bir durum alır. Bu geri bildirim döngüsü aracılığıyla ajan, hangi eylemlerin belirli durumlarda daha fazla ödül getirdiğini öğrenir.
Keşif mi Sömürü mü? (Exploration vs. Exploitation)
RL'deki kritik bir denge, 'keşif' ve 'sömürü' arasındadır. Keşif, ajanın yeni eylemler denemesini ve ortam hakkında daha fazla bilgi edinmesini ifade ederken; sömürü, ajanın mevcut bilgisine dayanarak bilinen en iyi eylemleri yapmasını ifade eder. En iyi performansı elde etmek için bu ikisi arasında optimal bir denge kurulmalıdır.
Uygulama Alanları
Pekiştirmeli öğrenme, birçok farklı alanda devrim niteliğinde başarılar elde etmiştir:
Pekiştirmeli öğrenme, sürekli gelişen bir alan olup, karmaşık karar verme problemlerini çözme potansiyeliyle yapay zekanın geleceğinde önemli bir yer tutmaktadır.
Daha fazla bilgi için Wikipedia'yı ziyaret edebilirsiniz.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning - RL), yapay zekanın bir alt dalı olup, ajanların (agents) belirli bir ortamda (environment) deneme-yanılma yoluyla en iyi kararları almayı öğrendiği bir makine öğrenimi biçimidir. Temel amaç, ajanların zamanla maksimum ödülü (reward) toplayacak eylemleri keşfetmesidir.
Nasıl Çalışır?
Pekiştirmeli öğrenme döngüsü genellikle şu bileşenlerden oluşur:
- Ajan (Agent): Ortamda hareket eden ve kararlar alan varlıktır.
- Ortam (Environment): Ajanın etkileşimde bulunduğu, durumları ve ödülleri sağlayan dış dünyadır.
- Durum (State): Ortamın belirli bir andaki anlık görüntüsüdür.
- Eylem (Action): Ajanın belirli bir durumda gerçekleştirebileceği harekettir.
- Ödül (Reward): Ajanın bir eylemi gerçekleştirdiğinde ortamdan aldığı sayısal geri bildirimdir. Amaç, gelecekteki toplam ödülü maksimize etmektir.
Ajan, ortamdaki durumları gözlemler, bir eylemde bulunur ve bu eylemin sonucunda bir ödül ve yeni bir durum alır. Bu geri bildirim döngüsü aracılığıyla ajan, hangi eylemlerin belirli durumlarda daha fazla ödül getirdiğini öğrenir.
Keşif mi Sömürü mü? (Exploration vs. Exploitation)
RL'deki kritik bir denge, 'keşif' ve 'sömürü' arasındadır. Keşif, ajanın yeni eylemler denemesini ve ortam hakkında daha fazla bilgi edinmesini ifade ederken; sömürü, ajanın mevcut bilgisine dayanarak bilinen en iyi eylemleri yapmasını ifade eder. En iyi performansı elde etmek için bu ikisi arasında optimal bir denge kurulmalıdır.
Uygulama Alanları
Pekiştirmeli öğrenme, birçok farklı alanda devrim niteliğinde başarılar elde etmiştir:
- Oyunlar: Google DeepMind'ın AlphaGo'su gibi yapay zekalar, dünya şampiyonlarını Go ve satranç gibi karmaşık strateji oyunlarında yenebilmiştir.
- Robotik: Robotların karmaşık görevleri (yürüme, eşya kavrama, otonom sürüş) öğrenmesinde kullanılır.
- Finans: Ticaret stratejilerinin optimize edilmesinde ve risk yönetiminde potansiyel uygulamaları vardır.
- Tavsiye Sistemleri: Kullanıcılara daha kişiselleştirilmiş ve etkili öneriler sunmak için kullanılabilir.
- Endüstriyel Otomasyon: Üretim süreçlerinin ve enerji tüketiminin optimize edilmesinde.
Pekiştirmeli öğrenme, sürekli gelişen bir alan olup, karmaşık karar verme problemlerini çözme potansiyeliyle yapay zekanın geleceğinde önemli bir yer tutmaktadır.
Daha fazla bilgi için Wikipedia'yı ziyaret edebilirsiniz.
Kod:
# Basit bir Pekiştirmeli Öğrenme döngüsü pseudo-kodu:
ortam = Ortam()
ajans = Ajan()
durum = ortam.ilk_durum()
basari_orani_esigi = 0.95
maks_adimlardaki_epizod = 1000
epizod_sayisi = 0
while ajans.basari_orani < basari_orani_esigi and epizod_sayisi < 10000:
epizod_sayisi += 1
toplam_odul = 0
adım_sayisi = 0
while not ortam.epizod_bitti() and adım_sayisi < maks_adimlardaki_epizod:
eylem = ajans.eylem_sec(durum)
yeni_durum, odul = ortam.eylem_gerceklestir(eylem)
ajans.ogren(durum, eylem, odul, yeni_durum)
durum = yeni_durum
toplam_odul += odul
adım_sayisi += 1
ajans.epizod_sonu_guncelle(toplam_odul)
ortam.sifirla()
durum = ortam.ilk_durum()
print("Eğitim tamamlandı!")
