Reinforcement Learning (RL), yapay zeka alanındaki en ilginç ve önemli konulardan biridir. RL, bir ajanın çevresindeki dünyayı keşfederek ve deneyimleyerek öğrenmesini sağlar.

Bu algoritma, doğal zeka öğrenme süreçlerine benzemekte ve özellikle kontrol edilen ortamlarda uygulanması kolay olduğu için birçok uygulama alanında kullanılmaktadır.

Bu yazıda, RL’nin temellerine, çeşitli uygulamalarına ve bu alandaki son gelişmelere göz atacağız.

RL’nin Temelleri

RL’nin temel amacı, bir ajanın belirli bir görevi yapmasını öğrenmesidir. Bu görev, ajanın çevresindeki dünyayı gözlemleyerek, bir eylem seçerek ve çevrenin verdiği ödüle göre öğrenerek gerçekleştirilir.

RL’nin üç temel bileşeni şunlardır:

Durumlar (States): Ajanın gözlemleyebileceği dünyanın durumları.
Eylemler (Actions): Ajanın yapabileceği eylemler.
Ödüller (Rewards): Ajanın bir eylem yapması durumunda alacağı ödüller.

Bu bileşenler, RL algoritmasının çalışma prensibini açıklar. Ajanın amacı, en yüksek toplam ödülü alacak bir dizi eylem seçmektir.

RL, çevre ile etkileşime geçen bir ajanı modellemek için Markov Decision Process (MDP) kullanır. MDP, durumların ve eylemlerin olasılık dağılımlarını içerir. Bu olasılık dağılımları, ajanın bir eylem seçtiğinde çevrenin nasıl tepki vereceğini belirler.

RL algoritmaları, ajanın durumlar, eylemler ve ödülleri arasındaki ilişkiyi öğrenmek için bir öğrenme süreci kullanır. Bu öğrenme süreci, ajanın verilen bir durumda hangi eylemi seçeceğini belirlemesi için bir strateji geliştirmesini sağlar. Stratejinin amacı, en yüksek toplam ödülü alacak bir dizi eylem seçmektir.

RL Uygulamaları

RL, birçok farklı uygulama alanında kullanılmaktadır. Aşağıda, RL’nin bazı örnek uygulamaları verilmiştir:

Oyunlar

RL, oyunlarda yapay zeka karşı oyuncuların oluşturulmasında kullanılır. Örneğin, DeepMind’in AlphaGo adlı programı, Go oyununda insan düşmanlarına kar

şı oynayarak zafer kazandı. RL ayrıca video oyunlarında da kullanılır ve yapay zeka karşı oyuncuların davranışını ve tepkilerini modellemek için kullanılır.

Robotik

RL, robotların belirli görevleri öğrenmesinde kullanılır. Örneğin, bir robotun bir nesneyi kavramasını veya bir engeli aşmasını öğrenebilir.

Otomatik Sürüş

RL, otomatik sürüş sistemlerinde kullanılır. Bu sistemler, sürücüsüz araçların çevrelerindeki dünyayı gözlemleyerek ve karar vererek hareket etmesini sağlar.

Finansal Uygulamalar

RL, finansal uygulamalarda da kullanılabilir. Örneğin, bir finansal portföy yöneticisi, RL algoritmalarını kullanarak en iyi yatırım stratejisini belirleyebilir.

Basit bir RL algoritmasının bir pseudocode örneği aşağıda gösterilmektedir.

initialize Q(s, a) arbitrarily for all state-action pairs
initialize environment
initialize hyperparameters (learning rate, discount factor, exploration probability, etc.)

repeat for each episode:
    initialize state s
    repeat for each time step t:
        select action a using exploration-exploitation strategy (e.g. epsilon-greedy)
        take action a, observe reward r and next state s'
        update Q(s, a) using Bellman equation: Q(s, a) = Q(s, a) + alpha * (r + gamma * max_a'(Q(s', a')) - Q(s, a))
        set s = s'
    end for
end for

Burada, Q(s, a) bir durum eylem çiftinin değerini temsil eden bir Q-değeridir. Algoritma, Q-değerlerini iteratif olarak günceller, böylece ajan, en yüksek Q-değerlerine sahip eylemleri seçerek ödülleri maksimize etmeye çalışır. alpha öğrenme hızını, gamma ise gelecekteki ödüllerin önemini belirler. Exploration-exploitation stratejisi, ajanın keşif yapmasını ve öğrenmesini sağlar.