Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme), bir ajanın deneme yanılma yoluyla bir ortamda en uygun davranışı öğrenmesi prensibine dayanır. Bu yöntem, aşağıdaki adımlarla uygulanır: 1. Çevreyi Tanımlama: Ajanın etkileşimde bulunacağı ortam belirlenir. 2. Ajan Oluşturma: Ortamda karar veren ve eylemler gerçekleştiren ajan oluşturulur. 3. Politika Geliştirme: Ajanın bir sonraki eylemi belirlemek için kullandığı strateji geliştirilir. 4. Ödül Sistemi: Ajanın eylemlerine göre olumlu veya olumsuz geri bildirim olan ödüller tanımlanır. 5. Deneyim Toplama: Ajan, farklı eylemleri deneyerek çevre hakkında bilgi toplar ve bu bilgileri kullanarak politikasını günceller. 6. Öğrenme ve İyileştirme: Ajan, aldığı ödüllere dayanarak karar verme sürecini iyileştirir ve en iyi stratejiyi belirlemeye çalışır. Uygulamalar: - Robotik ve Otomasyon: Robotların hareketlerini optimize etmek ve dinamik ortamlara uyum sağlamalarını sağlamak için kullanılır. - Oyun: Satranç, Go ve video oyunları gibi karmaşık oyunlarda stratejiler geliştirmek için kullanılır. - Finans: Piyasa kalıplarını analiz ederek yatırım stratejilerini optimize etmek için finansal ticaret sistemlerinde uygulanır. - Sağlık: İlaç keşfi, tedavi planlaması ve hastane kaynak yönetimini iyileştirmek için kullanılır. - Otonom Araçlar: Sürücüsüz arabaların navigasyon ve karar alma süreçlerini yönetmek için kullanılır.