-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathkendi-kendine-ogrenen-makineler.html
146 lines (143 loc) · 6.47 KB
/
kendi-kendine-ogrenen-makineler.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<link rel="stylesheet" href="index.css" />
<link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto:ital,wght@0,500;0,700;1,100&display=swap"
rel="stylesheet" />
<link rel="icon" type="image/x-icon" href="/media/icons/favicon.ico" />
<title>Dilemre Ülkü</title>
<meta name="description" content="Minik Bir Blog" />
<meta name="keywords"
content="yapay zeka, artificial intelligence, veri bilimi, data science, dilemre ülkü, pekiştirmeli öğrenme" />
<meta name="author" content="Dilemre Ülkü" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
</head>
<body>
<header>
<h1 class="big-header" style="font-weight: 700">
Kendi Kendine Öğrenenen Makineler
</h1>
<h2 class="little-header" style="font-weight: 100">
Pekiştirmeli Öğrenmeye Kısa Bir Bakış
</h2>
</header>
<section>
<nav>
<ul>
<li>
<a href="ben-kimim.html">Ben Kimim</a>
</li>
<li>
<a href="projelerim.html">Projelerim</a>
</li>
<li>
<a href="index.html">Yazılarım</a>
</li>
</ul>
</nav>
<article>
<p>
Yapay zeka denince neredeyse herkesin aklında robotlar canlanır. Bazen
bu robotlar insan şeklinde, genellikle ürperticidir. Bazen ise,
örneklerini görmeye başladığımız, hayvan şeklinde, eğlenceli ve daha
dost canlısı da olabilir. Hangi senaryo aklınızda canlanırsa canlansın
bu robotlarda değişmeyen tek detay, aklımızda bilinçliymiş gibi
canlandırmamızdır. Bilinç nedir? Yapay zeka bilinç kazanabilir mi
kazanamaz mı tartışmalarına girmeden, sıklıkla robotikte ve oyunlarda
kullanılan ve fazlasıyla bilinçliymiş gibi öğrenebilen pekiştirmeli
öğrenmeden bahsedelim.
</p>
<h3 class="big-header" style="font-weight: 700">
Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?
</h3>
<h4 class="little-header" style="font-weight: 100">
What Is Reinforcement Learning?
</h4>
<p>
Pekiştirmeli öğrenme, makine öğreniminin bir dalıdır. Ajan dediğimiz
yapay zeka modelimiz daha çok oyun benzeri bir durumla karşı
karşıyadır. Belirsiz ve potansiyel olarak karmaşık bir ortamda, hedefe
ulaşması için doğru yaptığı her eylemde ödül puanı, yanlış yaptığı her
eylemde ceza puanı verilir ve ajan daha çok puan toplamak için bu
ortamda nasıl davranması gerektiğini öğrenir. Kavramlara girmeden önce
özellikle oyun ve robotik alanlarında popüler olan pekiştirtirmeli
öğrenmenin çok tanınan örneklerine bakalım.
</p>
<br />
<div class="sample">
<img src="media\yazilar\kendi-kendine-ogrenen-makineler\AlphaGo.gif" , alt="AlphaGo" />
<h3 class="big-header" , style="font-weight: 700; text-align: center">
AlphaGo
</h3>
<p>
Belki de en popüler ve tarihi öneme sahip diyebileceğimiz
örneklerden biri AlphaGo'dur. 2015 yılında Google DeepMind'ın
geliştirdiği AlphaGo 129.960 olasılık barındıran, Çin kökenli iki
kişilik bir strateji oyunu olan go'yu oynayan bir programdır. Onu bu
kadar özel yapan ise profesyonel bir go oyuncusunu yenen ilk
bilgisayar programı olmasıdır. Bu zaferden sonra toplulukların
dikkatini pekiştirmeli öğrnmeye çekmiştir.
</p>
</div>
<br />
<div class="sample">
<iframe width="720" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/UZHTNBMAfAA">
</iframe>
<h3 class="big-header" , style="font-weight: 700; text-align: center">
Openai-Five
</h3>
<p>
Popüler pekiştirmeli öğrenme kütüphanesi Openai Gym'i de geliştirmiş
olan Openai, popüler 5v5 moba oyunu olan Dota 2 oynayabilen Five'ı
2016 yılında geliştirmeye başladı. İlk 2017'de 1v1 olarak
karşılaştığı profesyonel dota oyuncusunu yenen Five, 2018 yılında
5v5 olarak bir çok profesyonel takımı yendikten sonra 2019 yılında
dünya şampiyonu OG'ye karşı oynayarak, bir espor oyununda dünya
şampiyonlarını yenen ilk yapay zeka olma ünvanını kazandı. OpenAI
Five, profesyonel takımları yenebileceği beceri seviyesine ulaşmak
için Dota'yı 45.000 yıl boyunca (birçok bilgisayarda hızlandırılmış
ve paralel olarak) sürekli olarak oynadı. Ortalama otuz beş
dakikalık bir oyun süresi göz önüne alındığında, bu 675 milyon Dota
oyununa denk gelmektedir.
</p>
</div>
<br />
<div class="sample">
<img src="media\yazilar\kendi-kendine-ogrenen-makineler\RoboticArmRl.gif" , alt="RoboticArms" , width="720" ,
height="420" />
<h3 class="big-header" , style="font-weight: 700; text-align: center">
Robotik
</h3>
<p>
En çok pekiştirmeli öğrenme örneğini göreceğiniz alanlardan biri
şüphesiz robotiktir. Karmaşık ve değişken dünyamızda görevlerini
gerçekleştirmesi gereken robotların başarılı olabilmesi için
pekiştirmeli öğrenme son yıllarda oldukça geniş bir kullanım
yelpazesi bulmuştur. Uzun eğitim süreleri hem simülasyon ortamında,
hem de gerçek hayatta paralel sistemlerle gerçekleştirilebilen
robotlar çok çeşitli olablir: robot kollar, tekerlekli veya bacaklı
gezgin robotlar...
</p>
</div>
<br />
<div class="sample">
<iframe width="720" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/eRwTbRtnT1I">
</iframe>
<h3 class="big-header" , style="font-weight: 700; text-align: center">
Otonom Araçlar
</h3>
<p>
Tamam, aslında pekiştirmeli öğrenme otonom araçlar için yaygın bir
sistem mi açıkçası bilmiyorum fakat bu konu ile ilgili akademik
çalışmaların son yıllarda arttığını size söyleyebilirim. Yukarıda
Wayve şirketinin simülasyon ortamı kullamadan direkt gerçek hayatta
eğittiği otonom aracı görebilirsiniz. Bu video açıkçası çok hoşuma
gidiyor çünkü aracın nasıl öğrendiği çok net bir şekilde
görülebiliyor.
</p>
</div>
</article>
</section>
<footer></footer>
</body>
</html>