ViDEO OYUNLARINDA DERiN ÖGRENME


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Alihan Öztürk

Danışman: Fatma Noyan Tekeli

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Pekiştirmeli öğrenme şu anda yapay zeka araştırmalarındaki en dinamik alanlardan biridir. Otonomi zamanla daha çok hayatımıza girmekte ve üzerine yoğunlaşılmaktadır. Tezde bahsedilen Pekiştirmeli Öğrenme algoritmaları insan gücüne ihtiyaç duymadan çevre ile etkileşime girerek, deneme-yanılma yoluyla ardışık seçimler yapmayı ve amaca optimum yoldan ulaşmayı öğrenir ayrıca Derin Öğrenme ile birlikte kullanıldığında genelleme yeteneği kazanır. Bu sayede karmaşık ve belirsiz dünya uygulamalarında da kullanılabilir. Tezde Pekiştirmeli Öğrenme algoritmalarındaki gelişmeler incelenerek bir araya getirilmiştir. Pekiştirmeli öğrenmede durum değer ve aksiyon değer fonksiyonları için Derin Öğrenme fonksiyon yaklaşımı kullanılmıştır. Pekiştirmeli Öğrenme algoritmaları, fonksiyon yaklaşımı, fonksiyon yaklaşımında kullanılan mimariler ve hiper parametrelerin ajana etkisi araştırılmış ve testlerle ortaya konmuştur. Çeşitli ödül fonksiyonları pekiştirmeli öğrenme algoritmalarında denenmiş ve çıkarımlar yapılmıştır. Ayrıca ödül fonksiyonu önerileri oluşturulmuştur.