Pekiştirmeli öğrenme (RL - Reinforcement Learning), bir ajanın çevreyle etkileşime girerek ardışık kararlar almayı öğrendiği bir yapay zeka alanıdır. Ajan, eylemlerine göre ödüller veya cezalar alır ve stratejisini (ya da politikasını) uzun vadeli toplam ödülü maksimize etmek üzere günceller. Denetimli öğrenmeden farklı olarak, doğru cevaplar baştan verilmez; RL'de ajan, çoğunlukla deneme-yanılma yoluyla hangi eylem dizisinin başarıya yol açtığını keşfetmelidir.
Kullanım alanları ve örnekler
Pekiştirmeli öğrenme, robotikte (nesne manipülasyonu veya hareket), oyunlarda (satranç veya Go gibi, burada ajanlar insan şampiyonları geçmiştir), lojistik veya enerji sistemlerinin optimizasyonunda, finansal portföy yönetiminde ve dijital platformlarda öneri sistemlerinin kişiselleştirilmesinde kullanılır.
Örneğin, bir öneri sisteminde ajan, kullanıcı tepkilerine göre önerileri ayarlayarak etkileşimi maksimize eder. Robotikte, bir robot kolu farklı şekillerdeki nesneleri tutmayı öğrenebilir ve başarılı olduğunda ödül alır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve framework'ler
Başlıca kütüphaneler arasında OpenAI Gym (RL için simülasyon ortamları), Stable Baselines3 (standart algoritmalar), Ray RLlib (büyük ölçekli dağıtık eğitim), TensorFlow Agents, Keras-RL ve Google'ın Dopamine'ı bulunur.
Bu araçlar, araştırma, prototipleme ve endüstriyel ya da ileri düzeyde RL çözümlerinin uygulanmasını kolaylaştıran ortamlar, algoritmalar ve arayüzler sunar.
Son gelişmeler, evrim ve eğilimler
RL; model tabanlı yöntemler, derin öğrenme ile birleşimi (deep RL) ve taklit öğrenme tekniklerinin entegrasyonu ile önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Son çalışmalar; dayanıklılık, eğitim verimliliği, çeşitli ortamlara genelleme ve simüle edilmiş dünyalarla veri ihtiyacının azaltılmasına odaklanmaktadır.
Güncel eğilimler arasında, karmaşık otonom sistemlere (araçlar, dronlar), endüstriyel otomasyona ve diğer yapay zeka paradigmalarıyla entegrasyona yönelik çalışmalar yer almaktadır.