Reinforcement Learning Eğitimi
Pekiştirmeli öğrenme yani reinforcement learning, bilgisayarların bir dizi karar vererek ve sonuçlardan öğrenerek bağımsız olarak öğrenmelerinin bir yoludur. Bu öğrenme şeklinde bilgisayar programları, deneme yanılma yoluyla belirli bir bağlamda en iyi eylemleri belirler ve performanslarını optimize eder.
Gereksinimler:
Python, Jupyter Notebook, Python kütüphaneleri (OpenAI Gym, NumPy, TensorFlow, PyTorch, Matplotlib, Seaborn, Pandas, Keras, Scikit-learn)
Reinforcement Learning Eğitim İçeriği
Eğitim Süresi: 5 Gün
1. Gün: Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş ve Temel Kavramlar
- Pekiştirmeli Öğrenmenin Tanımı ve Bankacılıkta Uygulama Alanları
- Pekiştirmeli öğrenmenin tanımı ve temel bileşenleri.
- Denetimli ve denetimsiz öğrenmeden farkları.
- RL’nin tanımı ve diğer makine öğrenmesi yöntemlerinden farkları.
- Bankacılık sektöründe potansiyel RL kullanımları: kredi risk değerlendirmesi, portföy optimizasyonu vb.
- Ajan, durum, ödül, politika, değer fonksiyonları gibi temel kavramların açıklanması.
- Markov Karar Süreçleri (MDP)
- MDP nedir? RL’deki temel yapı taşı.
- Dinamik programlama ile politika ve değer yinelemesi.
- Durum, eylem, ödül ve geçiş fonksiyonları.
- Optimal politika ve değer fonksiyonları.
- Değer Fonksiyonları ve Politika
- Politika nedir? Optimal politika nasıl oluşturulur?
- Değer fonksiyonları: Durum ve durum-eylem değerleri.
- Bellman Denklemleri
- Bellman denklemlerinin matematiksel temelleri.
- Optimal değer fonksiyonları.
- Uygulamalı Çalışma: Python’da basit bir MDP modeli kurulumu ve çözümü.
- Basit bir pekiştirmeli öğrenme ortamında temel algoritmaların uygulanması.
2. Gün: Temel Algoritmalar – Monte Carlo ve Zamanlama Farkı (TD) Yöntemleri
- Dinamik Programlama
- Politika yinelemesi ve değer yinelemesi.
- Dinamik programlamanın MDP’lerde uygulanması.
- Monte Carlo Yöntemleri
- Episodik süreçler için Monte Carlo simülasyonları.
- Ortalama ödül hesaplamaları ve Monte Carlo stratejileri.
- Örnek temelli öğrenme, episodik süreçler.
- Zamanlama Farkı Öğrenme (TD)
- SARSA ve Q-learning: Farklı stratejiler ve uygulama alanları.
- TD(0), TD(λ) ve ileriye dönük öğrenme.
- Zamanlama farkı algoritmalarının pratikteki kullanımı.
- Exploration-Exploitation Problemi
- Epsilon-greedy ve diğer stratejiler.
Uygulamalı Çalışma: OpenAI Gym ile Q-learning uygulaması.
3. Gün: Derin Pekiştirmeli Öğrenme (Deep RL)
- Derin Öğrenmeye Giriş
- Derin öğrenmenin temelleri ve sinir ağları.
- DQN algoritmasının mantığı ve işleyişi.
- Deneyim tekrar çantası (experience replay) ve hedef ağları.
- Derin Q-Ağları (DQN)
- DQN ile Q-learning’in entegrasyonu. Deneyim tekrar çantası ve hedef ağları.
- Policy Gradient Algoritmaları
- Politika gradyanı yöntemlerinin temelleri.
- REINFORCE algoritması ve avantajları.
- Actor-Critic Yöntemleri
- Advantage Actor-Critic (A2C) ve Proximal Policy Optimization (PPO) yöntemleri.
- Actor ve critic ağlarının işleyişi.
- Continuous Control ve DDPG Algoritması
- Sürekli aksiyon uzaylarında pekiştirmeli öğrenme.
- DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algoritmasının detayları.
- Uygulamalı Çalışma
- Derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının (DQN, A2C) Python ile uygulanması.
4. Gün: Bankacılık Sektöründe Pekiştirmeli Öğrenme Uygulamaları
- Yakınsama ve Kararlılık Sorunları
- Algoritmalarda yakınsama sorunları.
- Kararlılık ve optimalite.
- Çok Ajanlı Pekiştirmeli Öğrenme (Multi-Agent Reinforcement Learning)
- Çok ajanlı sistemlerde iş birliği ve rekabet.
- Decentralized ve centralized öğrenme stratejileri.
- Pekiştirmeli Öğrenmede Transfer ve Meta Öğrenme
- Transfer öğrenmenin temel kavramları.
- Meta öğrenme ve farklı görevlerde öğrenme süreçleri.
- Doğal Dil İşleme (NLP) ve Pekiştirmeli Öğrenme
- Doğal dil işleme uygulamaları için RL kullanımı.
- Chatbotlar ve diyalog sistemlerinde RL’nin rolü.
- Uygulamalı Proje: RL algoritmalarını bankacılık senaryolarına uygulama.
- Çok ajanlı bir sistemde pekiştirmeli öğrenme uygulanması (Python).
5. Gün: Gelişmiş Konular ve Proje Sunumları
- Çok Ajanlı Pekiştirmeli Öğrenme (Multi-Agent RL)
- Birden fazla ajanın etkileşimi ve iş birliği.
- Portföy Optimizasyonu
- Bankacılıkta portföy yönetimi ve RL kullanımı.
- Risk Yönetimi
- Kredi risk analizi ve optimize edilmiş karar verme süreçleri.
- Gerçek Dünya Uygulamalarında Pekiştirmeli Öğrenme
- Robotik, finans, oyun teorisi ve sağlık gibi alanlarda RL uygulamaları.
- AlphaGo, robotik kontrol sistemleri ve diğer başarı hikayeleri.
- Ölçeklenebilirlik ve Hesaplama Kaynakları
- Pekiştirmeli öğrenmede hesaplama kaynaklarının optimizasyonu.
- GPU kullanımı ve ölçekleme sorunları.
- Proje Geliştirme ve Uygulama
- Gerçek dünya senaryolarında pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının uygulanması.