#Reinforcement Learning
Pekiştirmeli öğrenme
September 4, 2026
Çoklu Ajanlı Takviyeli Öğrenmeye Giriş — Karşı Tarafın da Öğrendiği Bir Dünyada Optimizasyon
Birden fazla ajanın aynı anda öğrenmesi durumunda, tek ajanlı MDP artık geçerli değildir. Bu makale, denklemler ve diyagramlarla birlikte, durağan olmama, işbirlikçi/rekabetçi/karma ortamlar, CTDE, kredi atama problemi ve MADDPG ile QMIX'i düzenlemektedir.
Fundamentals · 7 min okuma
Pekiştirmeli öğrenme
September 4, 2026
Ödül Tasarımına Giriş — RL'de "Neyi En Üst Düzeye Çıkarmalı" Sorusu Neden En Zor Kısım?
Takviyeli öğrenme uygulamalarında, ödül fonksiyonu tasarımı, algoritmadan daha çok sonucu belirler. Bu makale, seyrek ve yoğun ödül, potansiyel tabanlı ödül şekillendirmenin politika değişmezliği, ödül manipülasyonunun gerçek örnekleri, ters takviyeli öğrenme ve kısıtlı takviyeli öğrenmeyi ele almaktadır.
Fundamentals · 7 min okuma
Teknoloji eğilimleri
September 4, 2026
Dünya Modellerinde Teknoloji Trendleri
Bir 'Dünya Modeli', bir ortamın dinamiklerini öğrenir ve geleceği kendi zihninde simüle eder. Ha ve Schmidhuber'in VAE+RNN'sinden, DreamerV3, Genie 3 ve Sora'ya, Yann LeCun'un savunduğu JEPA mimarisine kadar - bu çalışma, üretken ve üretken olmayan yaklaşımlar arasındaki ayrımı ve her iki tarafın da karşılaştığı ortak fiziksel tutarlılık duvarını haritalandırıyor.
Trends · 7 min okuma
Pekiştirmeli öğrenme
September 3, 2026
Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş: Taklit Öğrenme ve Ters Pekiştirmeli Öğrenme
Davranış Klonlama, DAgger ve ters pekiştirme öğrenmesi, ödüllerin yazılması zor olduğunda gösterimlerden yararlanır. Bu giriş niteliğindeki metin, kovaryat kayması, ödül çıkarımı, VLA bağlantıları, değerlendirme, güvenlik ve veri kaynağı konularını kapsamaktadır.
Fundamentals · 5 min okuma Pekiştirmeli öğrenme September 3, 2026Takviyeli Öğrenmenin Temelleri — MDP'ler, Bellman Denklemleri ve Robotlar için Keşif
Takviyeli öğrenme, bir ajanın gözlemlerden eylemler seçtiği ve gecikmeli ödülleri maksimize ettiği kapalı bir döngüdür. Bu giriş niteliğindeki metin, MDP'leri, değer fonksiyonlarını, politikaları, Bellman denklemlerini, keşif ve sömürüyü, ödül tasarımını ve simülasyondan gerçek bir robota giden yolu açıklamaktadır.
Fundamentals · 6 min okuma Pekiştirmeli öğrenme September 3, 2026Model Tabanlı Takviyeli Öğrenme ve Simülasyondan Gerçeğe
Gerçek makineler için dünya modelleri, tahmin hatası, MPC, alan rastgeleleştirme, sistem tanımlama ve güvenlik izleme.
Fundamentals · 4 min okuma
Teknoloji eğilimleri
August 20, 2026
Navigasyon Teknolojisindeki Trendler
Klasik harita, maliyet haritası ve yol planlama yöntemlerinden, takviyeli öğrenme yoluyla uçtan uca yaklaşımlara ve Görsel-Dil modelleri üzerine kurulu temel modellere kadar, otonom mobil robot navigasyonunun bugün geldiği noktayı inceliyoruz.
Trends · 6 min okuma