Çevrenizden “Hatalarınızdan ders alın.” şeklinde bir öğüt mutlaka duymuşsunuzdur. Hatalarımızdan öğrenmek, kendimizi geliştirmenin ve kalıcı bir öğrenmenin en iyi yolu olabilir. Bu öğüt, teknoloji uzmanlarının da zihninde oldukça yer edinmiş olacak ki yapay zekayı geliştirmek için makinelerin hatalarından öğrenmesini sağlayarak gelecekteki eylemlerinde akıllıca çalışabilmeleri için bu pekiştirmeli öğrenme tekniğini kullanıyorlar.
Bir makinenin yaptığı hatalardan nasıl öğreneceği sorusu her zaman merak edilen bir konudur. Pekiştirmeli öğrenme, ebeveynliğe benzer. Aslında bu konseptin arkasındaki mantık çok basit ve anlaşılması kolaydır. Normal bir insanın hatasından öğrenmesi ve aynı hatayı tekrar yapmaktan kaçınmak için mantığını ve düşüncelerini daha verimli bir şekilde kullanması bu teknikle hemen hemen aynıdır.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning), tamamen öğrenme sürecini oyunlaştırmakla ilgilidir. Bu tür (denetimsiz) bir makine öğreniminde, bir yapay zeka sistemini öğretmek için ödül-ceza yöntemi kullanılır. Makine, doğru hareketi yaparsa ödüllendirilir ve hata yaparsa cezalandırılır. Burada amaç, toplam ödülü maksimize etmektir. Yani bu algoritmayı yazan kişi, makineyi teşvik etmek için istenen eylemlere pozitif değerler ve istenmeyen eylemlere ise negatif değerler atar. Böylece makine, optimum bir çözüme ulaşmak için uzun vadeli bir şekilde ödülü maksimize etmeye programlanır. Bu sayede makine herhangi bir insan gözetimi gerektirmeksizin kendi hatalarından ders çıkararak doğruyu yapmayı öğrenir. İşte bu kadar basit!
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) Nasıl Çalışır?
Diğer makine öğrenimi türlerinin aksine, pekiştirmeli öğrenme çok fazla eğitim örneği gerektirmez. Bunun yerine, pekiştirmeli öğrenme modellerine bir ortam, gerçekleştirebilecekleri bir dizi eylem ve takip etmeleri gereken bir hedef veya ödül verilir.
Makine, ödülünü en üst düzeye çıkaran veya hedefe yaklaştıran hamleler yapmaya çalışır. Başlangıçta, makine çevre hakkında hiçbir şey bilmez ve bu yüzden rastgele eylemler yaparak bunun sonucunda elde ettiği ödülleri ölçer ve her eylemin doğruluğunu Q tablosu adı verilen bir yere kaydeder. Yani Q tablosu, çevrenin mevcut durumunu ve eylemlerin sonuçlarının işlendiği yerdir ve bu tablodaki bilgiler arttıkça makinenin hata yapma seviyesi de aynı oranda azalır. Bir öğrenme modeli ne kadar çok eğitimden geçerse, çevresinden o kadar çok veri toplar ve Q tablosu o kadar detaylı olur. Yeterli eğitimle pekiştirmeli bir öğrenme modeli, meydana gelebilecek her bir durum için en iyi eylemi tahmin edebilen detaylı bir Q tablosu geliştirebilir. Örneğin, yapay zekanın Atari oyunu Breakout’u öğrenmeye çalıştığını düşünelim. Bu oyun; eylemleri, çubuğun sola veya sağa hareket ettirilmesini veya hiçbir şey yapmamayı içeriyor ve makineye de bu işleniyor. Bu bilgiler doğrultusunda yapay zeka çeşitli eylemler gerçekleştiriyor ve eğer top ekranın altına ulaşırsa ceza alıyor ve oyun sona eriyor fakat topu düşürmezse bir ödül alıyor. Çarptığı her bir tuğla için ise ekstra ödüllendiriliyor ve tüm tuğlaları yok ederse nihai ödülü alarak oyunu kazanıyor. Böylece yaptığı her hatadan bir ders çıkararak doğru eylemleri kendi kendine öğreniyor ve Breakout’u hatasız bir şekilde, topu yere hiç düşürmeden bitirebiliyor.
Makine Öğrenmesi Nerelerde Kullanılıyor?
Bilim kurgu filmleri bize bir şey öğrettiyse, o da geleceğin robotlar tarafından yönetilen kasvetli ve korkunç bir distopya olduğudur fakat şimdilik yapay zeka hayatımızı kolaylaştırmak ve iyileştirmek adına iyi amaçlara hizmet ediyor.
Makine öğrenmesi, herkesin tahmin edeceği gibi kendi kendine giden arabalar olmak üzere birçok yerde kullanılıyor. Kendi kendine giden arabalar için geliştirilen yapay zekalar; çeşitli yerlerdeki hız limitleri, sürülebilir bölgeler, çarpışmalardan kaçınma gibi önemli konularda kendini geliştiriyor ve bu sayede kullanıcılara güvenli bir sürüş sunabiliyor. Endüstri alanında da sıklıkla kullanılan pekiştirmeli öğrenme sayesinde makineler ve robotlar insanlardan çok daha verimli çalışmalarının yanı sıra çok daha tehlikeli işleri kolaylıkla yapabiliyor. Bu sayede enerji harcamalarında da büyük oranda azalmalar meydana geliyor. Ayrıca spam denetimi ve içerik keşfinden reklamlardan para kazanmaya ve e-posta bülteni abonelerinin kaybını azaltmaya kadar Pinterest, Tumblr, Twitter gibi platformların iş operasyonlarının neredeyse her yönünü etkiliyor. Makine öğrenmesi; e-ticaret, sağlık hizmetleri, işletmelerde müşteri ilişkileri yönetimi, sosyal medya denetimi ve daha birçok farklı alanda işimizi kolaylaştırmaya devam ediyor.
Makine öğrenmesi ve pekiştirmeli öğrenme, şüphesiz dünyamızda teknolojik bir dönüşüm yaratma potansiyeline sahip son teknoloji bir tekniktir. Her ne kadar çağımızda çığır açan teknolojiler geliştirmeye devam etsek de aslında hala kendi kendine öğrenmekten ve problem çözen yapay zeka modellerinden çok uzağız. Ancak geliştirilen her model ve her yenilik, bizi hedefimize daha da yakınlaştırıyor.
İlginizi çekebilir: Spotify Üyeliğinizden En İyi Şekilde Yararlanabiliyor Musunuz?
Youthall’u takip et iş ve staj ilanlarını da kaçırma!
Bir yanıt yazın
Yorum yapabilmek için giriş yapmalısınız.