Hands-On Reinforcement Learning with Python

Reinforcement Learning Nedir?

Reinforcement Learning (RL), makine öğrenmesi alanında önemli bir yere sahip olan ve bir ajan ile çevresi arasında etkileşim içeren bir öğrenme paradigmasıdır. Ajan, belirli bir ortamda eylemler gerçekleştirir ve bu eylemler sonucunda ödül veya ceza alır. Amaç, bir ajan olarak en yüksek toplam ödülü sağlamak için en iyi stratejiyi geliştirmektir. Bu süreç, ‘deneyimleyerek öğrenme’ olarak da adlandırılabilir, çünkü ajan, deneyimleri aracılığıyla gelecekteki eylemlerini optimize eder.

Reinforcement Learning, birçok uygulama alanında kullanılmaktadır. Oyun oynama, robotik, otomatik kontrol sistemleri ve otonom araçlar gibi çeşitli disiplinlerde RL algoritmaları etkili bir şekilde kullanılır. Özellikle, bir sistemin kendi kendine öğrenerek karar verme yeteneği, günümüz teknolojisi açısından büyük bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, RL alanında Minimum Viable Product (MVP) olarak adlandırılan, hızlı bir şekilde prototip oluşturma imkanı da sunar.

Özellikle Python, RL konusunu ele almak için oldukça tercih edilen bir dildir. Python, zengin kütüphane desteği ve kolay öğrenilebilirliği sayesinde hem yeni başlayanlara hem de tecrübeli geliştiricilere hitap eder. Bu yazıda, Python kullanarak pratik bir RL projesinin adımlarını inceleyeceğiz.

Projemizi Hazırlama

İlk olarak, çalışmamız için gerekli kütüphaneleri yüklememiz gerekiyor. RL projelerinde sıklıkla kullanılan bazı popüler kütüphaneler şunlardır: Gym, NumPy, matplotlib ve TensorFlow veya PyTorch. Aşağıda bu kütüphaneleri nasıl yükleyebileceğinizi gösteren bir Python kodu bulabilirsiniz:

pip install gym numpy matplotlib tensorflow

Gym, RL araştırmalarında yaygın olarak kullanılan bir ortam sağlayıcısıdır. Bu kütüphane, çeşitli simülasyon ortamları sunar ve bu sayede farklı RL algoritmalarını test etme imkanı sağlar. NumPy ise bilimsel hesaplamalar yapmak için gereklidir, matplotlib ise görselleştirme için kullanılır.

Yukarıdaki kütüphanelerin yüklenmesi genellikle çok uzun sürmez. Her şey hazırsa, şimdi RL projemizin temel bir çerçevesini oluşturmaya başlayabiliriz. İlk adımımız, Gym kullanarak basit bir çevreyi yüklemek olacak.

import gym

# Çevreyi belirle
env = gym.make('CartPole-v1')

Bu noktada ‘CartPole-v1’ çevresi, RL uygulamaları için popüler bir örnek olarak karşımıza çıkıyor. Ajan, bir direğin üzerinde dengede durmaya çalışırken eğilmeleri engellemeye çalışacak. Bu ortamda, ajan her zaman sağa veya sola hareket etme alternatifine sahiptir.

Ajanı Tanımlama ve Öğrenme Süreci

Şimdi, bizim ajanımızın nasıl öğrenmesi gerektiğini belirlemeliyiz. RL’de genellikle Q-learning veya Policy Gradient gibi farklı öğrenme algoritmaları kullanılır. Bu örnekte, daha basit bir yöntem olan Q-learning’i tercih edeceğiz. Aşağıda basit bir Q-learning algoritması için kullanılan Python kodunu görebilirsiniz:

import numpy as np

# Q-tablo
Q = np.zeros([env.observation_space.shape[0], env.action_space.n])

Bu kod parçasında, ilk olarak bir Q-tablo oluşturuyoruz. Q-tablo, çevredeki durumlar ile eylemler arasında bir ilişkiyi temsil eder. Bu tabloda her durum için en iyi eylemin ne olduğu hakkında bilgi saklanır.

Ajan, durumu gözlemleyerek bu tabloyu güncelleyerek öğrenmeye başlayacak. Ajanın eylem seçimlerini etkileyen bir epsilon-greedy politikası uygulayarak başlayalım. Bu politika, ya rastgele bir eylem seçmek ya da mevcut en iyi tahmin edilen eylemi seçmek arasında bir denge kurar:

epsilon = 0.1
if np.random.rand() < epsilon:
    action = env.action_space.sample()  # Rastgele eylem seç
else:
    action = np.argmax(Q[state, :])  # En iyi eylemi seç

Böylece ajan, çevrede çeşitli eylemler gerçekleştirerek sürekli olarak performansını artıracaktır. Ayrıca her eylem sonrası alınan ödülleri kullanarak Q-tablosunu güncelleyeceğiz.

Q[state, action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q[new_state, :]) - Q[state, action])

Bu güncelleme, Q-learning algoritmasının temelini oluşturmaktadır. Ajan, alınan ödül ve tahmin edilen maksimum ödül ile mevcut tahmin arasındaki farkı hesaplayarak tablolarını günceller.

Deneyler ve Görselleştirme

Öğrenme sürecini tamamladıktan sonra, ajanımızın performansını değerlendirmeliyiz. Bu aşamada simülasyonlarımızı çalıştırarak ajanımızın nasıl bir gelişim gösterdiğini gözlemleyelim. Envypy'deki render() fonksiyonu ile görselleştirme yapabiliriz:

for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        env.render()
        action = np.argmax(Q[state, :])
        new_state, reward, done, info = env.step(action)

Bu döngü, ajanımızın her bölümü nasıl oynadığını ve nasıl geliştiğini gözlemlememizi sağlar. Geliştirici olarak, ajanın ortama ne kadar uyum sağladığını ve hangi eylemleri en çok tercih ettiğini görme imkanına sahip olacaksınız. Daha fazla görselleştirmeyi sağlayarak elde edilen ödülleri ve başarı oranlarını grafiklerle temsil edebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(reward_list)
plt.xlabel('Bölüm')
plt.ylabel('Toplam Ödül')
plt.title('Ajan Performans Grafiği')
plt.show()

Grafikler, ajanınızın performansındaki ilerlemeleri ve eğitimi sırasında nasıl dönüşüm geçirdiğini gösteren harika bir referanstır. Gözlemleriniz üzerinden ajanınızı daha iyi optimize edebilirsiniz.

Sonuç ve İleri Düzey Uygulamalar

Bu yazıda, Python ile hands-on bir reinforcement learning projesi gerçekleştirdik. Gördüğünüz gibi, üç ana aşamadan geçerek ajanımızı oluşturdumuzu ve ödüllerle birlikte nasıl öğrenebileceğini test ettik. Temel kurulumun yanı sıra, ajanınızı daha karmaşık bir hale getirerek geliştirmeye devam edebilirsiniz. Örneğin, daha karmaşık ortamlar ile çalışabilir ya da derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarına geçiş yapabilirsiniz.

Gelişmiş algoritmalar, daha fazla parametre ayarlamasına ve daha büyük veri setlerine dayalı daha güçlü modellerin inşa edilmesine olanak tanır. Bu, RL projelerinde daha büyük başarılar elde etme konusunda size önemli bir avantaj sağlayacaktır. Son olarak, Python topluluğunun bu alandaki hızlı gelişmelerini takip etmeyi unutmayın ve sürekli öğrenmeye devam edin!

Umarım bu yazı, sizin için faydalı olmuştur ve reinforcement learning konusuna daha da derinlemesine adım atmanız için sizi motive etmiştir. Şimdi, öğrendiklerinizi uygulamaya geçirerek kendi projelerinizi geliştirmenin zamanı geldi!

Benzer Yazılar

Scroll to Top