Reinforcement Learning Nedir?

Reinforcement learning (RL), makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve bir ajanın (yapay zekanın) bir ortam içinde nasıl hareket etmesi gerektiğini öğrenmesine odaklanır. Bu öğrenme süreci, ajanın belirli bir ortamda karşılaştığı durumlara göre aksiyonlar alıp bu aksiyonların sonucunda ödül veya ceza alarak optimal bir politika geliştirmesi esasına dayanır.

Ana Bileşenleri:

  1. Ajan (Agent): Öğrenen varlık veya yapay zeka modelidir. Çevresiyle etkileşimde bulunarak hangi aksiyonları alması gerektiğini öğrenir.
  2. Ortam (Environment): Ajanın etkileşimde bulunduğu dış dünya veya simülasyondur. Her aksiyonun sonucunda yeni bir durum ve ödül/ceza bu ortam tarafından ajana sağlanır.
  3. Durum (State): Ortamın belirli bir anını tanımlar. Ajan bu durumu gözlemleyerek aksiyon seçer.
  4. Aksiyon (Action): Ajanın bir durumda yapabileceği hamlelerdir.
  5. Ödül (Reward): Ajanın bir aksiyon sonucunda aldığı geri bildirimdir. Ajan ödülleri maksimize etmeye çalışarak öğrenir.
  6. Politika (Policy): Ajanın bir durumdan hangi aksiyonu seçeceğini belirleyen stratejidir.
  7. Değer Fonksiyonu (Value Function): Bir durumun veya aksiyonun ne kadar “iyi” olduğunu gösterir, yani gelecekteki ödüllerin beklenen toplamını tahmin eder.

Çalışma Prensibi:

Reinforcement learning’de ajan, belirli bir durumda (state) ne yapılması gerektiğini öğrenir. Ajan bir aksiyon (action) seçer, ardından bu aksiyonun sonucunda ortamdan bir geri bildirim (ödül ya da ceza) alır. Bu geri bildirim doğrultusunda ajan, hangi aksiyonların daha faydalı olduğunu öğrenir. Amaç, uzun vadede en yüksek toplam ödülü elde etmektir.

Yaygın Kullanım Alanları:

  • Oyun stratejileri (satranç, Go gibi)
  • Robotik
  • Otonom sürüş
  • Finansal modellemeler
  • Doğal dil işleme (chatbotlar, dil modelleri)

Reinforcement learning, özellikle büyük karar ağaçlarına sahip problemlerde güçlü sonuçlar verebilir.

Reinforcement Learning Eğitim İçeriği

Reinforcement learning (RL) eğitimi genellikle teorik bilgiyi uygulamalarla birleştirerek kapsamlı bir öğrenme süreci sunar. Bir RL eğitim içeriği, temelden ileri seviyeye kadar geniş bir konu yelpazesini kapsar. İşte tipik bir RL eğitim içeriğinde yer alabilecek konular:

1. Giriş ve Temel Kavramlar

  • Makine Öğrenmesine Genel Bakış: Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme arasındaki farklar.
  • Reinforcement Learning Nedir?
  • Temel Kavramlar: Ajan, ortam, durum, aksiyon, ödül, politika ve değer fonksiyonları.
  • Markov Karar Süreci (Markov Decision Process – MDP): MDP’nin matematiksel tanımı ve RL’deki önemi.

2. Dinamik Programlama ve Optimal Politika

  • Bellman Denklemleri: Dinamik programlamanın temelinde yer alan ve optimal değer fonksiyonlarını hesaplamak için kullanılan Bellman denklemleri.
  • Politika İyileştirme ve Değer İyileştirme: Ajanın öğrenme sürecinde politikayı güncelleme ve aksiyonların değerini tahmin etme.
  • Politika Tabanlı ve Değer Tabanlı Yöntemler: İki temel yaklaşımın karşılaştırılması.

3. Temel Reinforcement Learning Algoritmaları

  • Monte Carlo Yöntemleri: Rasgele örnekleme ile politika ve değer tahminleri.
  • Temporal Difference (TD) Learning: Monte Carlo ve dinamik programlama arasında bir yöntem. Sarsa ve Q-Learning algoritmaları.
  • Q-Learning: Ortamın modelini bilmeden öğrenme, en popüler ve temel RL algoritmalarından biri.
  • Sarsa: On-policy öğrenme yöntemi ve Q-learning ile farkları.

4. Politika Tabanlı Yöntemler

  • Politika İyileştirme: Politikayı doğrudan optimize etmek.
  • Politika Gradyanları: Politikanın parametrik bir temsilini optimize etmek için kullanılan teknikler.
  • Actor-Critic Algoritmaları: Hem politikayı (actor) hem de değer fonksiyonunu (critic) aynı anda optimize eden algoritmalar.

5. Model-Tabanlı ve Model-Tahmini Yöntemler

  • Model-Tabanlı RL: Ajanın çevre modelini tahmin etmeye çalışarak aksiyonlar alması.
  • Model-Serbest RL: Ortam modeline ihtiyaç duymadan aksiyonlar alarak öğrenme.

6. İleri Seviye Algoritmalar

  • Deep Q-Networks (DQN): Derin öğrenme ile güçlendirilmiş Q-learning algoritması. Özellikle Atari oyunlarında başarılı.
  • Policy Gradient Yöntemleri: Doğrudan politikayı optimize eden yöntemler (REINFORCE, PPO gibi algoritmalar).
  • Actor-Critic Yöntemleri: Politika tabanlı ve değer tabanlı yöntemleri birleştiren algoritmalar (A3C, A2C, DDPG gibi).
  • Proximal Policy Optimization (PPO): Politika optimizasyonu için yaygın olarak kullanılan bir yöntem.

7. Keşif ve İstismar Dengesinin Sağlanması

  • Exploration vs. Exploitation: Ajanın yeni şeyler denemesi (exploration) ve öğrendiklerini kullanması (exploitation) arasındaki denge.
  • ε-Greedy ve Softmax: Keşif stratejileri.
  • Boltzmann Exploration: Keşif stratejilerinde olasılık tabanlı yöntemler.

8. Hyperparametre Ayarı ve Optimizasyon

  • Öğrenme Oranı (Learning Rate): Modelin daha hızlı ya da yavaş öğrenmesi için belirlenen parametre.
  • Gamma (İndirim Faktörü): Gelecekteki ödüllerin bugünkü değerini belirlemek için kullanılan indirim faktörü.
  • Ödül Tasarımı: Ajanın doğru öğrenebilmesi için ödüllerin nasıl tasarlanması gerektiği.

9. Reinforcement Learning’de Derin Öğrenme

  • Derin Sinir Ağları ve RL: Derin öğrenmenin RL’ye entegrasyonu ve avantajları.
  • DQN, Double DQN, Dueling DQN: Q-learning’in derin öğrenme ile birleştirilmiş versiyonları.
  • Derin Politika Gradyanı (Deep Policy Gradient): Derin öğrenme ile politika tabanlı yöntemlerin kullanımı.

10. Simülasyon ve Uygulamalar

  • OpenAI Gym: RL algoritmalarının simülasyon ortamlarında test edilmesi.
  • Robotik Uygulamaları: Robotların hareket etmeyi ve etkileşimi öğrenmesi.
  • Oyunlarda Uygulamalar: Atari oyunları, satranç, Go gibi oyunlarda RL algoritmalarının kullanımı.
  • Finans Uygulamaları: Portföy optimizasyonu ve ticaret stratejilerinin geliştirilmesi.

11. Reinforcement Learning’in Gerçek Dünya Problemlerinde Uygulaması

  • Otonom Araçlar: Otonom sürüş sistemlerinde RL kullanımı.
  • Sağlık: Kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturma.
  • Endüstriyel Otomasyon: Üretim süreçlerinin optimizasyonu ve robotik kolların eğitilmesi.

12. RL Proje Çalışmaları

  • Eğitim sonunda öğrendiklerinizi pekiştirmek için projeler (örneğin, bir oyunda ajan eğitme, bir robotun görev yapmasını sağlama).

Bu içeriklerin her biri, teorik bilgilerle birlikte pratik uygulamalar ve projelerle desteklenir. Özellikle OpenAI Gym gibi simülasyon ortamlarında denemeler yaparak algoritmaların gerçek hayatta nasıl performans gösterdiği gözlemlenebilir.

NOT: Eğitim içeriğimiz kuruma özel olarak gelen talep doğrultusunda yapılacak toplantılarımız ile özelleştirilmektedir. Bizimle iletişime geçmeniz sabırsızlanıyoruz.