Pekiştirmeli öğrenmeye (reinforcement learning) kısa bir giriş

Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning — RL), makine öğrenimi alanının önemli bir dalıdır. Bu yaklaşım, insanların ve hayvanların deneyimlerinden öğrenme süreçlerine benzer şekilde, algoritmaların ve yapay zekâ sistemlerinin ödül ve ceza mekanizmalarını kullanarak öğrenmelerini sağlar. Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, önceden etiketlenmiş verilere dayalı değil, ancak doğrudan etkileşimlerle ve denemelerle öğrenirler. Bu makalede, pekiştirmeli öğrenmenin ne olduğunu, hangi sektörlerde kullanıldığını ve kullanım örneklerini inceleyeceğiz.

Pekiştirmeli öğrenmenin temel ilkeleri

Görsel kaynağı

Pekiştirmeli öğrenme; ajan (agent) adı verilen öğrenen bir sistem, durum (state), eylem (action) ve ödül (reward) unsurlarının etkileşimi üzerine kuruludur. Ajan, belirli bir durumda alabileceği eylemleri değerlendirerek en yüksek toplam ödülü elde etmeyi amaçlar. Bu süreçte ajan, deneme-yanılma yöntemiyle hareket eder ve aldığı ödüllerle performansını geliştirir. Bir başka deyişle, makineye ulaşmak için kapsayıcı bir hedef verilir. Daha sonra makine görevleri rastgele gerçekleştirir ve her yinelemede gerçekleşen sonuçları değerlendirir. Zamanla, hangi faaliyet veya davranışların iyi olduğu ve ödül getirdiği için takip edilmesi gerektiğini, hangilerinin kötü olduğu ve cezaya yol açtıkları için kaçınılması gerektiğini öğrenir.

Pekiştirmeli öğrenme türleri

Görsel kaynağı

Pekiştirmeli öğrenme; değer temelli (value-based), politika temelli (policy-based) ve model temelli (model-based) olmak üzere üç ana türde incelenebilir. Değer temelli yöntemlerde, ajanın her durum ve eylem kombinasyonu için ödül değerleri tahmin edilir. Politika temelli yöntemlerde, ajanın eylemleri öğrenme sürecine doğrudan dahil edilir. Model temelli yöntemlerde ise, ajanın gelecekteki durumları ve ödülleri tahmin etmeye çalıştığı bir model oluşturulur.

Pekiştirmeli öğrenme kullanılan sektörler ve kullanım örnekleri

Pekiştirmeli öğrenme, birçok sektörde ve uygulamada kendine kullanım alanı bulur. İşte bazı önemli kullanım alanları:

a) Oyun: Bilgisayar oyunlarında ve satranç, Go ve Poker gibi oyunlarda yapay zeka oyuncuları geliştirmede kullanılır. DeepMind’ın AlphaGo ve OpenAI’nin Dota 2 oynayan ajanları, bu alanda öne çıkan başarı örneklerindendir.

b) Robotik: Robotların karmaşık ve değişken ortamlarda görevleri yerine getirmelerini sağlamak için kullanılır. RL algoritmaları, robotların hareket etme, nesne tutma ve manipülasyon gibi kabiliyetlerini geliştirmelerine yardımcı olur.

c) Finans: Finans sektöründe yatırım stratejileri belirleme, portföy yönetimi ve algoritmik ticaret gibi alanlarda kullanılır. Ajanlar, piyasa verilerini analiz ederek kararlarını optimize etmeye çalışırlar.

d) Enerji ve kaynak yönetimi: Enerji tüketimini ve kaynak kullanımını optimize etmek için kullanılır. Özellikle, akıllı şebekelerin ve enerji depolama sistemlerinin yönetiminde RL algoritmaları uygulanabilir.

e) Sağlık: Kişiselleştirilmiş tıbbi tedavi protokollerini ve dozları belirlemeye yardımcı olur. Özellikle, kronik hastalıkları olan hastalar için özelleştirilmiş ilaç tedavileri ve radyoterapi planlaması gibi uygulamalarda kullanılabilir.

f) Ulaşım ve lojistik: Trafik akışını optimize etmek, rota planlaması ve araç filo yönetimi gibi ulaşım ve lojistik alanlarında kullanılabilir. Ajanlar, en uygun yolları bulmak ve sevkiyat sürelerini optimize etmek için öğrenebilirler.

Pekiştirmeli öğrenme, çeşitli sektör ve uygulamalarda etkili çözümler sunan güçlü bir öğrenme yöntemidir. Ajanların deneyimlerinden öğrenerek ve ödül mekanizmaları kullanarak performanslarını geliştirmeleri, gerçek dünya problemlerinin çözülmesine katkı sağlamaktadır. İlerleyen zamanlarda, pekiştirmeli öğrenmenin başarılarıyla birlikte bu yöntemin uygulama alanlarının daha da genişleyeceği öngörülmektedir.

Kaynaklar

Wikipedia, Reinforcement learning

GeeksforGeeks, Reinforcement learning

Towards Data Science, Bhatt S., Reinforcement learning 101

Synopsys, What is reinforcement learning?

Analytics Vidhya, Kadari P., Introduction to reinforcement learning for beginners

Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.