Yapay zeka sistemlerinin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ba\u015far\u0131yla yerine getirebilmesi, sadece y\u00fcksek seviyeli planlama yetene\u011fiyle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Ger\u00e7ek d\u00fcnya dinamiklerine adapte olabilen, \u00f6ng\u00f6r\u00fclemeyen durumlarla ba\u015fa \u00e7\u0131kabilen ve soyut planlar\u0131 somut eylemlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilen sistemlere ihtiya\u00e7 duyar\u0131z. “Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme” (Learning to Execute) tam da bu bo\u015flu\u011fu dolduran, yapay zeka alan\u0131n\u0131n kritik ve h\u0131zla geli\u015fen bir alt dal\u0131d\u0131r. Bu makale, y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenmenin temel prensiplerini, yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131, uygulama alanlar\u0131n\u0131 ve gelecekteki potansiyelini detayl\u0131 bir \u015fekilde inceleyecektir.<\/p>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, bir yapay zeka ajan\u0131n\u0131n, belirli bir g\u00f6revi yerine getirmek i\u00e7in gerekli olan d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli eylemleri nas\u0131l se\u00e7ece\u011fini ve uygulayaca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenme s\u00fcrecidir. Bu s\u00fcre\u00e7, genellikle y\u00fcksek seviyeli bir planlama mekanizmas\u0131ndan gelen hedefleri veya talimatlar\u0131, fiziksel veya sanal bir ortamda ger\u00e7ekle\u015ftirilebilir ad\u0131mlara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi i\u00e7erir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, “ne yap\u0131lmal\u0131” sorusundan “nas\u0131l yap\u0131lmal\u0131” sorusuna ge\u00e7i\u015fi sa\u011flar.<\/p>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, genellikle bir ajan, bir ortam ve bir dizi g\u00f6zlem, eylem ve \u00f6d\u00fclden olu\u015fan bir d\u00f6ng\u00fcde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ajan, ortamdan gelen alg\u0131sal girdileri (g\u00f6zlemler) kullanarak mevcut durumu anlar, bu duruma g\u00f6re bir eylem se\u00e7er ve bu eylemi ortamda ger\u00e7ekle\u015ftirir. Ortam, ajan\u0131n eylemine tepki verir, yeni bir durum ve potansiyel bir \u00f6d\u00fcl veya ceza \u00fcretir. Ajan bu geri bildirimden \u00f6\u011frenerek zamanla performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirir.<\/p>\n
Ger\u00e7ek d\u00fcnya, tahmin edilemezlik ve belirsizliklerle doludur. Geleneksel planlama sistemleri genellikle statik ve tam bilgiye dayal\u0131 modellerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak robotik, otonom s\u00fcr\u00fc\u015f veya karma\u015f\u0131k yaz\u0131l\u0131m g\u00f6revlerinde, \u00e7evresel ko\u015fullar s\u00fcrekli de\u011fi\u015febilir, sens\u00f6r verileri g\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc olabilir ve planlar beklenmedik engellerle kar\u015f\u0131la\u015fabilir. Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, bu t\u00fcr dinamik ve belirsiz ortamlarda sistemlerin esnek, adapte olabilir ve sa\u011flam olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Planlama ve y\u00fcr\u00fctme aras\u0131ndaki bo\u015flu\u011fu doldurarak, AI sistemlerinin sadece ak\u0131ll\u0131ca d\u00fc\u015f\u00fcnmesini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ak\u0131ll\u0131ca hareket etmesini de m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n
Geleneksel yapay zeka yakla\u015f\u0131mlar\u0131, \u00f6zellikle sembolik planlama, genellikle bir d\u00fcnya modeline dayal\u0131 olarak bir dizi eylemi \u00f6nceden belirler. Bu yakla\u015f\u0131mlar, iyi tan\u0131mlanm\u0131\u015f problemler i\u00e7in etkili olabilirken, ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki karma\u015f\u0131kl\u0131k ve eksik bilgi kar\u015f\u0131s\u0131nda yetersiz kalabilir. Kural tabanl\u0131 sistemler ise her olas\u0131 durumu ve eylemi manuel olarak kodlamay\u0131 gerektirir ki bu da \u00f6l\u00e7eklenebilirlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan ciddi bir engeldir. Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme ise, bu manuel kodlama ve statik modelleme ihtiyac\u0131n\u0131 azaltarak, sistemlerin deneyimden otomatik olarak \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/p>\n
Bir “Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme” sisteminin temel mimarisi, genellikle birbirini tamamlayan birka\u00e7 ana bile\u015fenden olu\u015fur. Bu bile\u015fenler, ajan\u0131n \u00e7evreyi alg\u0131lamas\u0131ndan, karar vermesine ve nihayetinde eylemi ger\u00e7ekle\u015ftirmesine kadar olan s\u00fcreci y\u00f6netir.<\/p>\n
Herhangi bir ak\u0131ll\u0131 ajan\u0131n ilk ad\u0131m\u0131, \u00e7evresini anlamakt\u0131r. Bu, kameralar, lidar, mikrofonlar gibi sens\u00f6rlerden gelen ham verileri i\u015fleyerek anlaml\u0131 bir “durum” temsiline d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi i\u00e7erir. Derin \u00f6\u011frenme modelleri (\u00f6rn. Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131 – CNN’ler) genellikle g\u00f6rsel verileri i\u015flemek, nesneleri tan\u0131mak ve \u00e7evrenin semantik bir haritas\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Ses veya metin gibi di\u011fer modaliteler de ayn\u0131 \u015fekilde i\u015flenerek ajan\u0131n mevcut durumu hakk\u0131nda kapsaml\u0131 bir anlay\u0131\u015f geli\u015ftirmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Alg\u0131lanan duruma dayanarak, ajan bir sonraki eylemini veya eylem dizisini belirlemelidir. Bu, iki ana seviyede ger\u00e7ekle\u015febilir: y\u00fcksek seviyeli planlama ve d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli karar verme. Y\u00fcksek seviyeli planlama, uzun vadeli hedeflere ula\u015fmak i\u00e7in stratejik bir yol haritas\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131rken (\u00f6rn. “mutfa\u011fa git ve kahve yap”), d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli karar verme, bu plan\u0131n her ad\u0131m\u0131nda hangi spesifik eylemin yap\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 belirler (\u00f6rn. “sol aya\u011f\u0131 10 cm ileri at”, “tutaca\u011f\u0131 kavra”). Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131, bu karar verme s\u00fcrecini optimize etmek i\u00e7in s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
Karar verilen eylemlerin fiziksel veya sanal ortamda ger\u00e7ekle\u015ftirilmesi bu a\u015famada devreye girer. Robotik sistemlerde bu, motorlara komut g\u00f6ndermek, eklemleri hareket ettirmek veya tutucuyu a\u00e7\u0131p kapatmak anlam\u0131na gelebilir. Sanal ortamlarda ise, bir yaz\u0131l\u0131m aray\u00fcz\u00fcnde belirli bir fonksiyona t\u0131klamak veya bir metin komutu girmek olabilir. Eylem \u00fcretimi genellikle hassas kontrol algoritmalar\u0131 ve robotik manipulatorler gibi akt\u00fcat\u00f6rler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ger\u00e7ekle\u015ftirilir. \u00d6\u011frenilen politikalar, bu eylemlerin do\u011fru zamanlama ve kuvvetle uygulanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme paradigmalar\u0131n\u0131 bir araya getirerek ajanlar\u0131n karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ba\u015far\u0131yla tamamlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. En yayg\u0131n yakla\u015f\u0131mlar \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenmenin temel ta\u015flar\u0131ndan biridir. Bir ajan, bir ortamda deneme-yan\u0131lma yoluyla \u00f6\u011frenir. Belirli eylemler i\u00e7in “\u00f6d\u00fcl” al\u0131rken, yanl\u0131\u015f eylemler i\u00e7in “ceza” al\u0131r. Ajan\u0131n amac\u0131, zamanla toplam \u00f6d\u00fcl\u00fc maksimize eden bir “politika” (yani, belirli bir durumda hangi eylemi yapaca\u011f\u0131n\u0131 belirleyen bir kural seti) \u00f6\u011frenmektir. Bu yakla\u015f\u0131m, robotlar\u0131n karma\u015f\u0131k manip\u00fclasyon g\u00f6revlerini \u00f6\u011frenmesinden, oyun oynamaya kadar geni\u015f bir yelpazede ba\u015far\u0131yla kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
\u00d6rnek bir RL ajan\u0131 d\u00f6ng\u00fcs\u00fc pseudokodu:<\/p>\n
\ndef peki\u015ftirmeli_ogrenme_dongusu():\n ajan = RL_Ajan()\n ortam = Ortam()\n\n for bolum in range(toplam_bolum_sayisi):\n durum = ortam.reset() # Ortam\u0131 ba\u015flang\u0131\u00e7 durumuna getir\n bolum_bitti = False\n while not bolum_bitti:\n eylem = ajan.eylem_sec(durum) # Ajandan eylem se\u00e7mesini iste\n yeni_durum, odul, bolum_bitti, bilgi = ortam.adim_at(eylem) # Eylemi ortamda uygula\n ajan.ogren(durum, eylem, odul, yeni_durum, bolum_bitti) # Ajan\u0131 deneyimden \u00f6\u011frenmeye te\u015fvik et\n durum = yeni_durum\n print(f\"B\u00f6l\u00fcm {bolum} tamamland\u0131.\")\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
3.2. Taklit\u00e7i \u00d6\u011frenme (Imitation Learning - IL)<\/h3>\n
Taklit\u00e7i \u00f6\u011frenme, bir uzman\u0131n (genellikle bir insan) g\u00f6sterdi\u011fi davran\u0131\u015flar\u0131 g\u00f6zlemleyerek ve taklit ederek \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7erir. Ajan, uzman taraf\u0131ndan ger\u00e7ekle\u015ftirilen eylem-durum \u00e7iftlerini bir veri seti olarak kullan\u0131r ve bu veri seti \u00fczerinde denetimli \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131yla bir politika \u00f6\u011frenir. Bu y\u00f6ntem, \u00f6zellikle ba\u015flang\u0131\u00e7ta peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmenin zorlu oldu\u011fu veya g\u00fcvenlik endi\u015felerinin bulundu\u011fu durumlarda (\u00f6rn. otonom s\u00fcr\u00fc\u015f) faydal\u0131d\u0131r. Ancak, uzman verisinin kalitesi ve \u00e7e\u015fitlili\u011fi \u00f6\u011frenilen politikan\u0131n performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler.<\/p>\n
3.3. Transfer \u00d6\u011frenmesi ve Alan Adaptasyonu<\/h3>\n
S\u0131f\u0131rdan \u00f6\u011frenmek her zaman maliyetli ve zaman al\u0131c\u0131d\u0131r. Transfer \u00f6\u011frenmesi, bir g\u00f6revde veya ortamda \u00f6\u011frenilen bilginin ba\u015fka bir benzer g\u00f6reve veya ortama aktar\u0131lmas\u0131 prensibine dayan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir sim\u00fclasyon ortam\u0131nda \u00f6\u011frenilen bir robot kontrol politikas\u0131n\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnyaya aktar\u0131lmas\u0131 (sim-to-real transfer). Alan adaptasyonu ise, kaynak ve hedef alanlar aras\u0131ndaki veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 farkl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 gidermeyi ama\u00e7lar. Bu yakla\u015f\u0131mlar, \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131r\u0131r ve veri ihtiyac\u0131n\u0131 azalt\u0131r.<\/p>\n
4. Veri ve Ortam Etkile\u015fimi<\/h2>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme sistemlerinin ba\u015far\u0131s\u0131, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde etkile\u015fimde bulunduklar\u0131 ortamdan toplanan verinin kalitesine ve miktar\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Bu, hem sim\u00fclasyon hem de ger\u00e7ek d\u00fcnya ortamlar\u0131n\u0131 kapsar.<\/p>\n
4.1. Sim\u00fclasyon Ortamlar\u0131n\u0131n Rol\u00fc<\/h3>\n
Sim\u00fclasyonlar, y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek ve test etmek i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez ara\u00e7lard\u0131r. G\u00fcvenli, kontrol edilebilir ve tekrarlanabilir bir ortam sunarlar. Ger\u00e7ek d\u00fcnyada tehlikeli, maliyetli veya zaman al\u0131c\u0131 olabilecek senaryolar (\u00f6rn. bir robotun d\u00fc\u015fmesi) sim\u00fclasyonda risksiz bir \u015fekilde defalarca denenebilir. Ayr\u0131ca, sim\u00fclasyonlar b\u00fcy\u00fck miktarda etiketli veri \u00fcretme kapasitesine sahiptir ve farkl\u0131 fiziksel parametreleri veya \u00e7evresel ko\u015fullar\u0131 kolayca de\u011fi\u015ftirmeye olanak tan\u0131r. Unity, Isaac Gym ve MuJoCo gibi platformlar bu alanda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n
4.2. Ger\u00e7ek D\u00fcnya Veri Toplama Zorluklar\u0131<\/h3>\n
Sim\u00fclasyonlar harika olsa da, ger\u00e7ek d\u00fcnya ile her zaman tam olarak e\u015fle\u015fmezler (sim-to-real gap). Ger\u00e7ek d\u00fcnyada veri toplamak ise ciddi zorluklar i\u00e7erir: g\u00fcvenlik endi\u015feleri, donan\u0131m maliyetleri, sens\u00f6r g\u00fcr\u00fclt\u00fcs\u00fc, \u00e7evresel belirsizlikler ve veri etiketleme s\u00fcre\u00e7lerinin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131. \u00d6rne\u011fin, bir robotun belirli bir g\u00f6revi \u00f6\u011frenmesi i\u00e7in binlerce deneme yapmas\u0131 gerekebilir ve bu denemelerin her biri fiziksel y\u0131pranmaya veya ar\u0131zaya yol a\u00e7abilir.<\/p>\n
4.3. Etkile\u015fimli \u00d6\u011frenme Stratejileri<\/h3>\n
Ger\u00e7ek d\u00fcnya zorluklar\u0131n\u0131 a\u015fmak i\u00e7in etkile\u015fimli \u00f6\u011frenme stratejileri geli\u015ftirilmi\u015ftir. Bu stratejiler, insan uzmanlar\u0131n veya di\u011fer AI sistemlerinin \u00f6\u011frenme d\u00f6ng\u00fcs\u00fcne dahil olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u0130nsan-robot etkile\u015fimi (Human-Robot Interaction - HRI) yoluyla, insanlar robotlara geri bildirim sa\u011flayabilir, hatalar\u0131n\u0131 d\u00fczeltebilir veya yeni g\u00f6revleri g\u00f6sterebilir. Aktif \u00f6\u011frenme ise, ajan\u0131n \u00f6\u011frenme i\u00e7in en bilgilendirici \u00f6rnekleri veya deneyimleri proaktif olarak se\u00e7mesini i\u00e7erir, bu da veri toplama verimlili\u011fini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
5. Uygulama Alanlar\u0131 ve Zorluklar<\/h2>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, yapay zekan\u0131n bir\u00e7ok kritik alan\u0131nda devrim yaratma potansiyeline sahiptir, ancak beraberinde \u00f6nemli zorluklar\u0131 da getirmektedir.<\/p>\n
5.1. Robotik ve Otonom Sistemler<\/h3>\n
Bu alan, y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenmenin en belirgin uygulama alan\u0131d\u0131r. Robotlar\u0131n karma\u015f\u0131k manip\u00fclasyon g\u00f6revlerini (\u00f6rn. nesneleri tutma, montaj), navigasyonu (\u00f6rn. engellerden ka\u00e7\u0131nma, belirli bir yere ula\u015fma) ve insanlarla g\u00fcvenli etkile\u015fimi \u00f6\u011frenmesi i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Otonom ara\u00e7lar, dronlar ve insans\u0131z hava ara\u00e7lar\u0131 da \u00e7evreyi alg\u0131lay\u0131p dinamik olarak eylemlerini planlamak ve y\u00fcr\u00fctmek i\u00e7in bu prensipleri kullan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir robotun bilinmeyen bir nesneyi al\u0131p belirli bir yere koymay\u0131 \u00f6\u011frenmesi, hem g\u00f6rsel alg\u0131lamay\u0131 hem de hassas motor kontrol\u00fcn\u00fc gerektirir.<\/p>\n
5.2. Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme ve G\u00f6rev Tamamlama<\/h3>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme sadece fiziksel robotlarla s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Sanal asistanlar, sohbet botlar\u0131 ve kod \u00fcretimi gibi do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) tabanl\u0131 sistemler de kullan\u0131c\u0131 komutlar\u0131n\u0131 anlad\u0131ktan sonra uygun bir eylemi \"y\u00fcr\u00fctmeyi\" \u00f6\u011frenirler. \u00d6rne\u011fin, bir sanal asistan\u0131n \"Bana en yak\u0131n \u0130talyan restoran\u0131n\u0131 bul\" komutunu al\u0131p, bir arama yapmas\u0131 ve sonu\u00e7lar\u0131 sunmas\u0131 bir y\u00fcr\u00fctme eylemidir. B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) ile entegrasyon, bu sistemlerin daha karma\u015f\u0131k ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 g\u00f6revleri yerine getirme yetene\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rmaktad\u0131r.<\/p>\n
5.3. G\u00fcvenlik, Genellenebilirlik ve Etik Meseleler<\/h3>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme sistemlerinin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 en b\u00fcy\u00fck zorluklardan biri g\u00fcvenliktir. \u00d6zellikle otonom ara\u00e7lar gibi kritik uygulamalarda, beklenmedik durumlarla ba\u015fa \u00e7\u0131kma ve g\u00fcvenli bir \u015fekilde ba\u015far\u0131s\u0131z olma yetene\u011fi hayati \u00f6neme sahiptir. Genellenebilirlik, yani bir ortamda \u00f6\u011frenilen politikan\u0131n farkl\u0131 ancak benzer ortamlarda da etkili olmas\u0131, bir di\u011fer b\u00fcy\u00fck zorluktur. Ayr\u0131ca, bu sistemlerin karar verme s\u00fcre\u00e7lerinin \u015feffaf olmamas\u0131 (kara kutu problemi) ve potansiyel \u00f6nyarg\u0131lar i\u00e7ermesi gibi etik meseleler de \u00f6nemli ara\u015ft\u0131rma alanlar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
6. Gelecek Trendleri ve Ara\u015ft\u0131rma Y\u00f6nleri<\/h2>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme alan\u0131 h\u0131zla geli\u015fmekte olup, gelecekte yapay zekan\u0131n yeteneklerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131racak yeni trendler ve ara\u015ft\u0131rma y\u00f6nleri bulunmaktad\u0131r.<\/p>\n
6.1. U\u00e7tan Uca \u00d6\u011frenme (End-to-End Learning)<\/h3>\n
Geleneksel olarak, alg\u0131lama, planlama ve y\u00fcr\u00fctme ayr\u0131 mod\u00fcller olarak ele al\u0131nm\u0131\u015ft\u0131r. U\u00e7tan uca \u00f6\u011frenme, ham sens\u00f6r verilerinden do\u011frudan eylem komutlar\u0131na kadar t\u00fcm s\u00fcreci tek bir b\u00fcy\u00fck sinir a\u011f\u0131yla \u00f6\u011frenmeyi hedefler. Bu yakla\u015f\u0131m, sistemin daha entegre ve optimize edilmi\u015f politikalar \u00f6\u011frenmesini sa\u011flayabilir, ancak ayn\u0131 zamanda daha fazla veri gerektirir ve yorumlanabilirli\u011fi zorla\u015ft\u0131rabilir. Otonom s\u00fcr\u00fc\u015f ve robotik manip\u00fclasyon gibi alanlarda b\u00fcy\u00fck potansiyel ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n
6.2. A\u00e7\u0131klanabilirlik (Explainability) ve \u015eeffafl\u0131k<\/h3>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenen sistemler genellikle karma\u015f\u0131k derin \u00f6\u011frenme modellerine dayan\u0131r ve bu modellerin neden belirli bir eylemi se\u00e7ti\u011fini anlamak zor olabilir. \u00d6zellikle kritik uygulamalarda (t\u0131bbi te\u015fhis, otonom ara\u00e7lar), bu \"kara kutu\" do\u011fas\u0131 kabul edilemez. Gelecekteki ara\u015ft\u0131rmalar, ajan\u0131n karar verme s\u00fcrecini insan taraf\u0131ndan anla\u015f\u0131labilir hale getiren, g\u00fcveni art\u0131ran ve hatalar\u0131n te\u015fhisini kolayla\u015ft\u0131ran a\u00e7\u0131klanabilir yapay zeka (XAI) y\u00f6ntemlerine odaklanacakt\u0131r.<\/p>\n
6.3. \u00c7ok Modlu ve \u00c7ok G\u00f6revli \u00d6\u011frenme<\/h3>\n
\u0130nsanlar d\u00fcnyay\u0131 birden fazla duyusal girdi (g\u00f6rsel, i\u015fitsel, dokunsal) kullanarak anlar ve ayn\u0131 anda birden fazla g\u00f6revi yerine getirebilirler. Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenen sistemlerin de bu yetenekleri kazanmas\u0131 hedeflenmektedir. \u00c7ok modlu \u00f6\u011frenme, farkl\u0131 sens\u00f6rlerden gelen verileri birle\u015ftirerek daha zengin bir \u00e7evre anlay\u0131\u015f\u0131 olu\u015ftururken, \u00e7ok g\u00f6revli \u00f6\u011frenme, bir ajan\u0131n birden fazla farkl\u0131 g\u00f6revi tek bir modelde \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar. Bu, sistemlerin daha genel ve esnek olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak ger\u00e7ek d\u00fcnya karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na daha iyi adapte olmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h2>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, yapay zeka sistemlerinin sadece d\u00fc\u015f\u00fcnmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda karma\u015f\u0131k ve dinamik ger\u00e7ek d\u00fcnya ortamlar\u0131nda etkili bir \u015fekilde hareket etmesini sa\u011flayan kritik bir yetenek setidir. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeden taklit\u00e7i \u00f6\u011frenmeye kadar \u00e7e\u015fitli yakla\u015f\u0131mlar\u0131 bir araya getirerek, robotik, otonom sistemler ve do\u011fal dil i\u015fleme gibi bir\u00e7ok alanda devrim niteli\u011finde ilerlemeler kaydetmektedir. Sim\u00fclasyonlar\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 avantajlara ra\u011fmen, ger\u00e7ek d\u00fcnya zorluklar\u0131 ve g\u00fcvenlik, genellenebilirlik ve etik gibi konular \u00e7\u00f6z\u00fclmesi gereken \u00f6nemli problemler olmaya devam etmektedir. U\u00e7tan uca \u00f6\u011frenme, a\u00e7\u0131klanabilirlik ve \u00e7ok modlu yetenekler gibi gelecek trendleri, bu alan\u0131n potansiyelini daha da geni\u015fleterek, yapay zekan\u0131n insan ya\u015fam\u0131n\u0131n her y\u00f6n\u00fcne daha entegre ve ak\u0131ll\u0131 bir \u015fekilde dahil olmas\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7acakt\u0131r.<\/p>\n
S\u0131k Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\nY\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme ile Planlama aras\u0131ndaki temel fark nedir?<\/h3>\n
Planlama, bir hedefe ula\u015fmak i\u00e7in \"ne yap\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fini\" belirleyen y\u00fcksek seviyeli bir strateji olu\u015fturma s\u00fcrecidir. Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme ise, bu plan\u0131n \"nas\u0131l yap\u0131laca\u011f\u0131n\u0131\", yani plan\u0131n her ad\u0131m\u0131nda hangi spesifik, d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli eylemlerin ger\u00e7ekle\u015ftirilece\u011fini ve bu eylemlerin ortamda nas\u0131l uygulanaca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenme s\u00fcrecidir. Planlama soyutken, y\u00fcr\u00fctme somut eylemlere odaklan\u0131r.<\/p>\n
Bu alan sadece robotik i\u00e7in mi ge\u00e7erli?<\/h3>\n
Hay\u0131r, y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme sadece robotik i\u00e7in ge\u00e7erli de\u011fildir. Fiziksel robotlar en belirgin uygulama alan\u0131 olsa da, sanal asistanlar, yaz\u0131l\u0131m otomasyonu, oyun yapay zekas\u0131, do\u011fal dil i\u015fleme tabanl\u0131 g\u00f6rev tamamlama sistemleri ve hatta finansal ticaret algoritmalar\u0131 gibi bir\u00e7ok alanda da kullan\u0131lmaktad\u0131r. Herhangi bir yapay zeka ajan\u0131n\u0131n bir ortamda karar verip eylem ger\u00e7ekle\u015ftirmesi gereken her yerde bu prensipler uygulanabilir.<\/p>\n
Kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan en b\u00fcy\u00fck zorluklar nelerdir?<\/h3>\n
En b\u00fcy\u00fck zorluklar aras\u0131nda sim\u00fclasyon ve ger\u00e7ek d\u00fcnya aras\u0131ndaki fark (sim-to-real gap), g\u00fcvenli ve genellenebilir politikalar \u00f6\u011frenme, b\u00fcy\u00fck miktarda veri ihtiyac\u0131, \u00f6\u011frenilen politikalar\u0131n a\u00e7\u0131klanabilirli\u011fini sa\u011flama ve beklenmedik durumlarla ba\u015fa \u00e7\u0131kma yetene\u011fi yer almaktad\u0131r. Ayr\u0131ca, karma\u015f\u0131k fiziksel sistemlerin hassas kontrol\u00fc ve etik sorunlar da \u00f6nemli zorluklard\u0131r.<\/p>\n
Genel Yapay Zeka (AGI) ile ili\u015fkisi nedir?<\/h3>\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, Genel Yapay Zeka (AGI) hedefine ula\u015fmada kritik bir bile\u015fendir. AGI, insanlar\u0131n yapabildi\u011fi her t\u00fcrl\u00fc entelekt\u00fcel g\u00f6revi yerine getirebilen sistemleri ifade eder. Bu t\u00fcr sistemlerin sadece muhakeme ve planlama yapmas\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda bu planlar\u0131 \u00e7e\u015fitli ve bilinmeyen ortamlarda etkili bir \u015fekilde y\u00fcr\u00fctmesi de gereklidir. Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00f6\u011frenme, AGI'nin \u00e7evreyle etkile\u015fim kurma ve somut sonu\u00e7lar \u00fcretme yetene\u011fini geli\u015ftirerek bu hedefe ula\u015fmaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka sistemlerinin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ba\u015far\u0131yla yerine getirebilmesi, sadece y\u00fcksek seviyeli planlama yetene\u011fiyle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Ger\u00e7ek …","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-38362","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Yapay zeka sistemlerinin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ba\u015far\u0131yla yerine getirebilmesi, sadece y\u00fcksek seviyeli planlama yetene\u011fiyle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Ger\u00e7ek ...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-01-29T14:30:41+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"14 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama\",\"datePublished\":\"2026-01-29T14:30:41+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\"},\"wordCount\":2650,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\",\"name\":\"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-01-29T14:30:41+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama","og_description":"Yapay zeka sistemlerinin karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ba\u015far\u0131yla yerine getirebilmesi, sadece y\u00fcksek seviyeli planlama yetene\u011fiyle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Ger\u00e7ek ...","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-01-29T14:30:41+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"14 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama","datePublished":"2026-01-29T14:30:41+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/"},"wordCount":2650,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/","name":"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-01-29T14:30:41+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yurutmeyi-ogrenme-yapay-zekada-eylem-planlama-ve-uygulama\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Y\u00fcr\u00fctmeyi \u00d6\u011frenme: Yapay Zekada Eylem Planlama ve Uygulama"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38362","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=38362"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38362\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=38362"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=38362"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=38362"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}