Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın eylemlerinin sonucunda aldığı ödül veya cezadan yararlanarak daha iyi politika öğrenmesidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiPekiştirmeli öğrenmede ajan bir durum görür, eylem seçer ve çevreden ödül alır. Amaç tek bir doğru etiketi ezberlemek değil, zaman içinde toplam ödülü yükselten politika veya değer tahmini öğrenmektir. Keşif ile bilinen iyi eylemleri kullanma arasındaki denge temel zorluklardan biridir. Ödül yanlış tasarlanırsa ajan hedefin görünürde başarılı ama istenmeyen bir kısayolunu öğrenebilir.
Çalışma mantığı: Ajan durum gözlemler, politika ile eylem seçer ve ödülü çevreden alır; eğitim, gelecekteki ödülleri de hesaba katan güncellemelerle sürer. Keşif, güvenli sınırlar ve ödül tasarımı sürecin merkezindedir.
Kullanım alanları: Oyun, robotik, kaynak tahsisi, kontrol, öneri ve simülasyon ortamlarında kullanılır.
Sınırlılıklar: Kötü ödül istenmeyen kısayollar doğurur; gerçek dünyada keşif maliyetli ve tehlikeli olabilir, bu nedenle simülasyon, kısıt ve insan onayı gerekir.
Çalışma mantığı: Ajan durum gözlemler, politika ile eylem seçer ve ödülü çevreden alır; eğitim, gelecekteki ödülleri de hesaba katan güncellemelerle sürer. Keşif, güvenli sınırlar ve ödül tasarımı sürecin merkezindedir.
Kullanım alanları: Oyun, robotik, kaynak tahsisi, kontrol, öneri ve simülasyon ortamlarında kullanılır.
Sınırlılıklar: Kötü ödül istenmeyen kısayollar doğurur; gerçek dünyada keşif maliyetli ve tehlikeli olabilir, bu nedenle simülasyon, kısıt ve insan onayı gerekir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir ajanın çevresiyle etkileşerek ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrendiği makine öğrenme paradigmasıdır. AlphaGo bu teknikle eğitilmiştir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir robot, hedefe ulaştığında ödül alıp hatalı hareketlerde ceza görerek davranış politikasını geliştirebilir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.