Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme) Nedir?

Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) adı verilen yapay zeka alanının teorilerini ve uygulamalarını ele alan kapsamlı bir teknik çalışmadan alınmıştır. Bu alan, çevreleriyle etkileşim kurarak belirsizlik altında amaçlarına ulaşmaya çalışan interaktif, hedef odaklı ajanların modellenmesi üzerine kuruludur ve temelini Markov Karar Süreçleri (MDP'ler) oluşturur. Kaynak, konuyu Dinamik Programlama, Monte Carlo yöntemleri ve özellikle Temporal-Difference (TD) öğrenme gibi temel algoritmalara odaklanarak sistematik bir şekilde geliştirmektedir. Ayrıca büyük durum uzayları için fonksiyon yaklaşımı ve politika gradyan yöntemleri gibi daha karmaşık konulara geçiş yapılarak bu tekniklerin avantajları ve istikrar zorlukları incelenir. Faydalanılan kaynaklar, pekiştirmeli öğrenmenin psikoloji ve nörobilim ile olan güçlü bağlarını vurgulayarak, bu hesaplamalı çerçevelerin hayvan öğrenme sistemlerinden nasıl ilham aldığını gösterir. Son olarak, metin, TD-Gammon ve otonom kontrol sistemleri dahil olmak üzere, alanın çeşitli mühendislik uygulamalarına ve vaka çalışmalarına yer vermektedir. Makine Öğrenimi (#machinelearning) videoları:    • Makine Öğrenmesi Algoritmaları   Daha fazla yapay zeka videosu için:    • Yapay Zeka   İlginç Bilimsel Makale Özetleri için:    • Makale Özetleri