Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Highest Rated
Rating: 4.4 out of 5(17 ratings)
163 students

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Yapay zeka ve makine öğrenmesinin içinde yer alan Pekiştirmeli öğrenmeyi en temelinden başlayarak pratikleri ile öğrenin
Created byAlper Daldal
Last updated 3/2025
Turkish
Turkish [Auto],

What you'll learn

  • Pekiştirmeli öğrenmenin tanımını, temel kavramlarını ve hangi amaçla kullanıldığını öğreneceksiniz.
  • Markov karar sürecine uygun örnek pekiştirmeli öğrenme senaryoları oluşturabileceksiniz.
  • Modeli bilinen ortamda, dinamik programlama ile optimal policy'i bulabileceksiniz.
  • Örnekleme dayalı öğrenme yöntemleri Monte Carlo ve TD(0) süreçlerinin nasıl çalıştığını öğreneceksiniz.
  • Q-öğrenme ve SARSA yöntemlerini pekiştirmeli öğrenme problemlerinin çözümü için kullanabileceksiniz.
  • Değer fonksiyonu yaklaşıklama (Value function approximation) yöntemini ve algoritmalarını tecrübe edeceksiniz.
  • Policy gradyan yöntemini ve hangi tür problemlerin çözümü için uygun olacağını öğrenecek, uygulamalarını göreceksiniz.
  • Deep Blue satranç programının algoritmasında da kullanılmış olan Minimax araştırması yöntemini öğreneceksiniz..
  • AlphaGo yazılımında da kullanılmış olan Monte Carlo ağaç araştırması yöntemini öğreneceksiniz.
  • İnsanların tecrübelerini taklit ederek öğrenen, taklit öğrenme ve ters pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini tanıyacaksınız.
  • Büyük dil modellerinin eğitiminde kullanılan yöntemlerden birisi olan insan geri bildirim ile pekiştirmeli öğrenme (RLHF) yöntemini öğreneceksiniz.
  • Pekiştirmeli öğrenmenin en yeni ve en popüler algoritmalarından birisi olan Proximal policy optimization (PPO) algoritmasını ve uygulamasını öğreneceksiniz.

Course content

14 sections61 lectures5h 5m total length
  • Hoşgeldiniz5:09
  • Kurs içeriği5:01
  • Matris işlemleri (opsiyonel)7:05

Requirements

  • Lise seviyesinde temel matematik bilgisi
  • Temel programlama ve algoritma yazma ya da anlama becerilerinin olması
  • Python bilgisi şart olmamakla beraber örnek kodların anlaşılması için faydalı olabilecektir.

Description

Pekiştirmeli öğrenme, son yıllarda hızla gelişen yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarından birisidir. Bu alandaki kaynakların çoğunlukla akademik olduğunu gözlemlemekteyiz. Akademik yayınların dışında bulunan kaynaklar  da genellikle lisans veya lisansüstü düzeyinde anlatım sunmaktadır.

Bu kursun oluşturulmasındaki motivasyonlardan biri, teknik bilgileri anlaşılır bir şekilde sunmaktır. Kurs içeriği, akademik literatürle uyumlu olmakla beraber, daha çok uygulama odaklıdır.

Bu kursun oluşturulmasındaki diğer bir motivasyon da, bu alanda yeterli miktarda Türkçe kaynak veya eğitim olmamasıdır. Mevcut eğitimler de, genellikle Python tabanlı olup, pekiştirmeli öğrenmenin Python ile uygulanışını anlatmaktadır. Bu kurs da bazı Python kod örneklerini içermekle birlikte, asıl hedefi pekiştirmeli öğrenmeyi bütüncül olarak en güncel yöntem ve algoritmalarıyla katılımcılara aktarmaktır.

Bu kurs sonunda pekiştirmeli öğrenmenin temel kavramlarını, en yaygın kullanılan algoritmalarını öğrenecek ve pekiştirmeli öğrenme problemlerinin çözümünde kullanabileceksiniz.

Birçok kişi, bir konunun bir örnek üzerinde uygulandığında daha iyi anladığını ve kavradığını söylemektedir. Bu nedenle, kurs içerisinde ödev kategorisi altında toplam 33 örnek bulunuyor. Örnekler, soru şeklinde sunulmakta ve öncelikle kurs katılımcılarından bu soruları çözmeleri beklenmektedir. Ayrıca, bütün örnekler için detaylı açıklamalar içeren çözümler sunulmaktadır. Bu örnekler aracılığıyla, eğitimde tam anlamadığınız veya pratik uygulamasını hayal edemediğiniz konuların anlaşılacağını ve pekişeceğini düşünmekteyim.

Kurs içerisinde ayrıca, anlatılan konuların tekrar edilmesi ve pekiştirilmesi amacıyla bölüm sonlarında sınavlar bulunmaktadır. Bu sınavların çözümü, konuların daha iyi pekiştirilmesine yardımcı olacaktır.

Buna ilaveten, bazı ödevlerin çözümü için kod örnekleri yer alıyor. Kodlama için makine öğrenmesinin en popüler yazılım dili olan python yazılım dili kullanıldı. Python uygulaması kolay bir dil ve Python bilmeseniz de kod örneklerinden algoritmaların uygulanışını takip edebilirsiniz. Böylece bizzat kod örnekleri ile eğitimde gördüğünüz algoritmaların çalışmasını ve sonuçlarını görmüş olacaksınız.

Kurs esnasında, herhangi bir pekiştirmeli öğrenme terimini hızlıca hatırlamak isterseniz, hazırlamış olduğumuz ve kaynaklar bölümünde yer alan "Pekiştirmeli öğrenme terimler sözlüğü"'nü kullanabilirsiniz.

Eğer pekiştirmeli öğrenmeyi temel seviyeden başlayarak pratik uygulamalarla öğrenmek ve ardından kendi alanınızda veya işinizde kullanmak istiyorsanız, doğru yerdesiniz.

Who this course is for:

  • Pekiştirmeli öğrenme gibi yeni bir teknolojiyi öğrenerek, kendi alanlarında fark yaratmak isteyen kişiler için bu kurs ilham verici bir araç olacaktır.
  • Pekiştirmeli öğrenmeyi anlayarak bu konuda kod geliştirmek isteyen yazılımcılar
  • Pekiştirmeli öğrenme vasıtası ile yeni proje, ürün, iş fırsatı oluşturmak isteyen farklı rollerdeki kişiler