{"id":44860,"date":"2026-09-23T16:00:55","date_gmt":"2026-09-23T13:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/"},"modified":"2026-09-23T16:00:55","modified_gmt":"2026-09-23T13:00:55","slug":"pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/","title":{"rendered":"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?"},"content":{"rendered":"<p>Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc. Peki, makinelerin karma\u015f\u0131k kararlar almas\u0131n\u0131, dinamik ortamda s\u00fcrekli \u00f6\u011frenmesini ve adeta insan gibi sezgisel hareket etmesini sa\u011flayan o sihirli form\u00fcl ne? \u0130\u015fte tam da bu noktada <strong>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme (Reinforcement Learning &#8211; RL)<\/strong> sahneye \u00e7\u0131k\u0131yor. Gelin, bu \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7\u0131c\u0131 teknolojinin ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerini nas\u0131l \u00e7\u00f6zd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc, kariyerinize neler katabilece\u011fini ve gelece\u011fi nas\u0131l \u015fekillendirece\u011fini birlikte ke\u015ffedelim.<\/p>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme, yapay zekan\u0131n en b\u00fcy\u00fcleyici dallar\u0131ndan biri olarak kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131k\u0131yor. Temelde, bir &#8220;ajan\u0131n&#8221; belirli bir &#8220;ortamda&#8221; etkile\u015fim kurarak en iyi &#8220;eylemi&#8221; \u00f6\u011frenmesini sa\u011flayan bir s\u00fcre\u00e7ten bahsediyoruz. T\u0131pk\u0131 bir k\u00f6pe\u011fe numara \u00f6\u011fretirken \u00f6d\u00fcl mamas\u0131 vermeniz gibi, RL ajan\u0131 da do\u011fru davran\u0131\u015flar sergiledi\u011finde &#8220;\u00f6d\u00fcl&#8221; al\u0131r, yanl\u0131\u015f davran\u0131\u015flarda ise &#8220;ceza&#8221; (negatif \u00f6d\u00fcl) ile kar\u015f\u0131la\u015f\u0131r. Bu s\u00fcrekli geri bildirim d\u00f6ng\u00fcs\u00fc sayesinde ajan, zamanla hangi eylemlerin daha fazla \u00f6d\u00fcl getirece\u011fini ke\u015ffeder ve hedefine ula\u015fmak i\u00e7in en verimli stratejiyi geli\u015ftirir.<\/p>\n<p>Bu \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinin temel bile\u015fenlerini daha yak\u0131ndan inceleyelim:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ajan (Agent):<\/strong> \u00d6\u011frenen ve karar veren varl\u0131kt\u0131r. Bir otonom ara\u00e7, bir robot kolu veya bir finansal ticaret algoritmas\u0131 olabilir.<\/li>\n<li><strong>Ortam (Environment):<\/strong> Ajan\u0131n etkile\u015fimde bulundu\u011fu d\u00fcnyad\u0131r. Oyun tahtas\u0131, ger\u00e7ek bir fabrika zemini veya sanal bir finans piyasas\u0131 olabilir.<\/li>\n<li><strong>Durum (State):<\/strong> Ortam\u0131n belirli bir andaki anl\u0131k g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcd\u00fcr. Ajan, bu duruma g\u00f6re bir eylem se\u00e7er.<\/li>\n<li><strong>Eylem (Action):<\/strong> Ajan\u0131n ortamda yapabilece\u011fi hareket veya karard\u0131r.<\/li>\n<li><strong>\u00d6d\u00fcl (Reward):<\/strong> Ajan\u0131n belirli bir eylem sonras\u0131 ortamdan ald\u0131\u011f\u0131 geri bildirimdir. Pozitif veya negatif olabilir ve ajan\u0131n hedefe ne kadar yakla\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/li>\n<li><strong>Politika (Policy):<\/strong> Ajan\u0131n belirli bir durumda hangi eylemi se\u00e7ece\u011fini belirleyen stratejidir. \u00d6\u011frenmenin nihai amac\u0131, optimal bir politika bulmakt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>De\u011fer Fonksiyonu (Value Function):<\/strong> Belirli bir durumun veya belirli bir eylemin uzun vadede ne kadar \u00f6d\u00fcl getirece\u011fini tahmin eden fonksiyondur. Ajan\u0131n gelecekteki \u00f6d\u00fclleri g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak karar vermesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, denetimli (supervised) veya denetimsiz (unsupervised) \u00f6\u011frenmeden farkl\u0131 olarak, etiketli verilere ihtiya\u00e7 duymaz. Aksine, deneme-yan\u0131lma yoluyla \u00f6\u011frenir. Bu, onu \u00f6zellikle belirsiz, dinamik ve karma\u015f\u0131k karar verme s\u00fcre\u00e7lerinin oldu\u011fu ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerinde paha bi\u00e7ilmez k\u0131lar. Bir ajan\u0131n, daha \u00f6nce hi\u00e7 kar\u015f\u0131la\u015fmad\u0131\u011f\u0131 bir durumda bile en iyi karar\u0131 verebilmesi yetene\u011fi, RL&#8217;yi di\u011fer yapay zeka yakla\u015f\u0131mlar\u0131ndan ay\u0131r\u0131r ve ona benzersiz bir g\u00fc\u00e7 katar. Bu sayede, makineler sadece verilen komutlar\u0131 yerine getirmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda kendi ba\u015flar\u0131na stratejiler geli\u015ftirebilir ve adapte olabilirler. Bu da, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda inan\u0131lmaz bir esneklik ve otonomi sa\u011flar.<\/p>\n<h2>Ger\u00e7ek D\u00fcnya Uygulamalar\u0131: Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Hangi Alanlarda Fark Yarat\u0131yor?<\/h2>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme, soyut bir kavram olmaktan \u00e7ok \u00f6te, hayat\u0131m\u0131z\u0131n bir\u00e7ok farkl\u0131 alan\u0131nda somut ve etkileyici \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunuyor. Bu teknolojinin potansiyelini anlamak i\u00e7in, \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rlerdeki uygulamalar\u0131na g\u00f6z atmak olduk\u00e7a ayd\u0131nlat\u0131c\u0131 olacakt\u0131r. Unutmay\u0131n, bu sadece bir ba\u015flang\u0131\u00e7; RL&#8217;nin uygulama alan\u0131 hayal g\u00fcc\u00fcm\u00fczle s\u0131n\u0131rl\u0131!<\/p>\n<h3>Otonom Sistemler ve Robotik: Makineler Kendi Kararlar\u0131n\u0131 Nas\u0131l Al\u0131yor?<\/h3>\n<p>Belki de Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin en bilinen ve en heyecan verici uygulama alan\u0131 otonom sistemler ve robotiktir. Kendi kendine giden arabalar, insans\u0131z hava ara\u00e7lar\u0131 (drone&#8217;lar) ve end\u00fcstriyel robotlar, RL algoritmalar\u0131 sayesinde \u00e7evrelerini alg\u0131lay\u0131p dinamik olarak karar verebilir hale geliyorlar. \u00d6rne\u011fin, otonom bir ara\u00e7, trafik ko\u015fullar\u0131n\u0131, yaya hareketlerini ve di\u011fer ara\u00e7lar\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 s\u00fcrekli g\u00f6zlemleyerek en g\u00fcvenli ve en h\u0131zl\u0131 rotay\u0131 belirlemek i\u00e7in RL kullan\u0131r. Bir robot kolu, farkl\u0131 \u015fekillerdeki nesneleri kavrama ve ta\u015f\u0131ma g\u00f6revlerini, deneme-yan\u0131lma yoluyla en uygun hareket dizisini \u00f6\u011frenerek ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu sistemler, ger\u00e7ek zamanl\u0131 veriye dayal\u0131 kararlar alarak insan m\u00fcdahalesine olan ihtiyac\u0131 azalt\u0131r ve operasyonel verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r. Fabrikalarda \u00fcretim hatlar\u0131n\u0131n optimizasyonundan, tehlikeli g\u00f6revlerde insan yerine robot kullan\u0131m\u0131na kadar bir\u00e7ok alanda RL&#8217;nin etkisi yads\u0131namaz.<\/p>\n<h3>Finans ve Ticaret: Algoritmalar Yat\u0131r\u0131m Kararlar\u0131n\u0131 Nas\u0131l Optimize Ediyor?<\/h3>\n<p>Finans piyasalar\u0131, belirsizli\u011fin ve dinamizmin h\u00fck\u00fcm s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc, adeta RL i\u00e7in bi\u00e7ilmi\u015f kaftan bir ortam sunar. Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme algoritmalar\u0131, hisse senedi al\u0131m sat\u0131m stratejilerini optimize etmek, portf\u00f6y y\u00f6netimini ki\u015fiselle\u015ftirmek ve hatta doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti gibi karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde kullan\u0131l\u0131yor. Bir RL ajan\u0131, piyasa verilerini (fiyatlar, hacimler, haberler vb.) analiz ederek, hangi varl\u0131\u011f\u0131n ne zaman al\u0131n\u0131p sat\u0131laca\u011f\u0131na dair kararlar alabilir. Ama\u00e7, uzun vadede getiriyi maksimize etmektir. Geleneksel algoritmalar\u0131n aksine, RL ajanlar\u0131 piyasa ko\u015fullar\u0131 de\u011fi\u015ftik\u00e7e stratejilerini adapte edebilir ve beklenmedik olaylara tepki verebilir. Bu, finansal kurumlar i\u00e7in rekabet avantaj\u0131 sa\u011flayarak daha ak\u0131ll\u0131 ve daha karl\u0131 yat\u0131r\u0131m kararlar\u0131 al\u0131nmas\u0131na olanak tan\u0131r. Ancak, bu alandaki riskler de g\u00f6z ard\u0131 edilmemelidir; ajan\u0131n \u00f6\u011frenme s\u00fcrecindeki hatalar\u0131 ciddi finansal kay\u0131plara yol a\u00e7abilir.<\/p>\n<h3>Sa\u011fl\u0131k ve \u0130la\u00e7: Ak\u0131ll\u0131 Sistemler Tedaviyi Nas\u0131l Ki\u015fiselle\u015ftiriyor?<\/h3>\n<p>Sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fc, Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin insan hayat\u0131na dokunabilece\u011fi en kritik alanlardan biridir. RL, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f tedavi planlar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131nda, ila\u00e7 dozaj\u0131n\u0131n optimize edilmesinde ve hatta yeni ila\u00e7 ke\u015fif s\u00fcre\u00e7lerinde kullan\u0131l\u0131yor. \u00d6rne\u011fin, bir hastan\u0131n t\u0131bbi ge\u00e7mi\u015fi, genetik yap\u0131s\u0131 ve mevcut durumu g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131narak, bir RL ajan\u0131 en uygun ila\u00e7 kombinasyonunu veya tedavi protokol\u00fcn\u00fc \u00f6nerebilir. Bu sayede, yan etkiler minimize edilirken tedavinin etkinli\u011fi art\u0131r\u0131labilir. Ayr\u0131ca, klinik deneylerin sim\u00fclasyonunda RL kullanarak, potansiyel ila\u00e7lar\u0131n etkileri \u00f6nceden tahmin edilebilir ve geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7leri h\u0131zland\u0131r\u0131labilir. Bu, sadece maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda hastalar\u0131n daha h\u0131zl\u0131 ve etkili tedavilere eri\u015fmesini sa\u011flar. Ancak, bu alanda etik ve g\u00fcvenlik standartlar\u0131 son derece y\u00fcksektir; yanl\u0131\u015f bir karar telafisi m\u00fcmk\u00fcn olmayan sonu\u00e7lar do\u011furabilir.<\/p>\n<h3>Oyun ve E\u011flence: Yapay Zeka Rakiplerimizden Nas\u0131l Daha Ak\u0131ll\u0131 Oluyor?<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin pop\u00fclerle\u015fmesinde oyun d\u00fcnyas\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck pay\u0131 vard\u0131r. Google DeepMind&#8217;\u0131n AlphaGo&#8217;su ve OpenAI Five gibi projeler, RL&#8217;nin insan\u0131 en karma\u015f\u0131k strateji oyunlar\u0131nda bile yenebilecek seviyeye geldi\u011fini kan\u0131tlad\u0131. Bu ajanlar, milyonlarca oyun oynayarak ve deneme-yan\u0131lma yoluyla insan\u00fcst\u00fc stratejiler geli\u015ftirdiler. Oyun i\u00e7i karakterlerin (NPC&#8217;ler) davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 daha ger\u00e7ek\u00e7i ve zorlay\u0131c\u0131 hale getirmek i\u00e7in de RL kullan\u0131l\u0131r. Bu sadece e\u011flence sekt\u00f6r\u00fcn\u00fc d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda RL algoritmalar\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 zorlayarak yeni ara\u015ft\u0131rma alanlar\u0131n\u0131n a\u00e7\u0131lmas\u0131na da \u00f6nc\u00fcl\u00fck eder. Oyun ortamlar\u0131, ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerine g\u00f6re daha kontroll\u00fc ve sim\u00fcle edilebilir oldu\u011fundan, RL algoritmalar\u0131n\u0131 test etmek ve geli\u015ftirmek i\u00e7in m\u00fckemmel bir laboratuvar g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr.<\/p>\n<h3>Lojistik ve Tedarik Zinciri: En Verimli Yollar ve Kararlar Nas\u0131l Bulunur?<\/h3>\n<p>K\u00fcresel tedarik zincirleri ve lojistik operasyonlar\u0131, karma\u015f\u0131kl\u0131k ve \u00f6l\u00e7ek a\u00e7\u0131s\u0131ndan Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme i\u00e7in ideal bir ba\u015fka uygulama alan\u0131d\u0131r. RL, rota optimizasyonundan envanter y\u00f6netimine, depo otomasyonundan da\u011f\u0131t\u0131m a\u011flar\u0131n\u0131n planlanmas\u0131na kadar geni\u015f bir yelpazede verimlilik art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flar. Bir RL ajan\u0131, depolardaki \u00fcr\u00fcn yerle\u015fimini optimize ederek toplama s\u00fcrelerini k\u0131saltabilir veya nakliye ara\u00e7lar\u0131n\u0131n en verimli rotalar\u0131 kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak yak\u0131t t\u00fcketimini ve teslimat s\u00fcrelerini azaltabilir. Dinamik talep de\u011fi\u015fikliklerine veya beklenmedik aksakl\u0131klara (hava ko\u015fullar\u0131, yol kapanmalar\u0131) kar\u015f\u0131 tedarik zincirinin an\u0131nda adapte olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak operasyonel esnekli\u011fi art\u0131r\u0131r. Bu, \u015firketler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck maliyet tasarrufu ve m\u00fc\u015fteri memnuniyetinde art\u0131\u015f anlam\u0131na gelir. \u00d6zellikle e-ticaretin y\u00fckseli\u015fiyle birlikte, bu t\u00fcr optimizasyonlar rekabet avantaj\u0131 sa\u011flaman\u0131n anahtar\u0131 haline gelmi\u015ftir.<\/p>\n<h2>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Projelerinde Kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan Zorluklar ve \u00c7\u00f6z\u00fcm Yollar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin potansiyeli s\u0131n\u0131rs\u0131z olsa da, ger\u00e7ek d\u00fcnya projelerinde kar\u015f\u0131la\u015faca\u011f\u0131n\u0131z baz\u0131 \u00f6nemli zorluklar var. Ancak endi\u015felenmeyin, bu zorluklar a\u015f\u0131lamaz de\u011fil; do\u011fru yakla\u015f\u0131mlar ve ara\u00e7larla \u00fcstesinden gelinebilirler. Bu b\u00f6l\u00fcmde, sizi bekleyen ba\u015fl\u0131ca engelleri ve bunlarla nas\u0131l ba\u015fa \u00e7\u0131kabilece\u011finizi ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<h3>Veri Eksikli\u011fi ve Sim\u00fclasyon: Ger\u00e7ek D\u00fcnya Verisi Olmadan Nas\u0131l \u00d6\u011frenilir?<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme algoritmalar\u0131, deneme-yan\u0131lma yoluyla \u00f6\u011frenir ve bu da genellikle \u00e7ok say\u0131da etkile\u015fim gerektirir. Ancak ger\u00e7ek d\u00fcnyada, her denemenin maliyeti y\u00fcksek olabilir (\u00f6rne\u011fin, otonom bir arac\u0131n her hatas\u0131nda kaza yapmas\u0131 kabul edilemez). \u0130\u015fte bu noktada &#8220;veri eksikli\u011fi&#8221; ve &#8220;ger\u00e7eklik bo\u015flu\u011fu (reality gap)&#8221; devreye girer. Bir ajan\u0131 ger\u00e7ek bir ortamda s\u0131f\u0131rdan e\u011fitmek hem tehlikeli hem de zaman al\u0131c\u0131d\u0131r. \u00c7\u00f6z\u00fcm m\u00fc? G\u00fc\u00e7l\u00fc ve ger\u00e7ek\u00e7i sim\u00fclasyon ortamlar\u0131! Sim\u00fclat\u00f6rler, ajanlar\u0131n g\u00fcvenli ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde milyonlarca deneme yapmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, robotik projelerinde Gazebo veya MuJoCo gibi fizik motorlar\u0131 kullan\u0131l\u0131rken, otonom ara\u00e7lar i\u00e7in CARLA veya AirSim gibi platformlar tercih edilir. Sim\u00fclasyonda \u00f6\u011frenilen politikalar daha sonra ger\u00e7ek d\u00fcnyaya aktar\u0131l\u0131r. Ancak, sim\u00fclasyon ortam\u0131n\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnyay\u0131 ne kadar iyi yans\u0131tt\u0131\u011f\u0131 (ger\u00e7eklik bo\u015flu\u011fu) kritik bir fakt\u00f6rd\u00fcr. Bu bo\u015flu\u011fu kapatmak i\u00e7in domain adaptasyonu ve transfer \u00f6\u011frenme gibi teknikler kullan\u0131l\u0131r, b\u00f6ylece sim\u00fclasyonda edinilen bilginin ger\u00e7ek d\u00fcnyada da etkili olmas\u0131 sa\u011flan\u0131r.<\/p>\n<h3>Ke\u015fif ve S\u00f6m\u00fcr\u00fc Dengesi: Ajan Ne Zaman Ke\u015ffetmeli, Ne Zaman Uygulamal\u0131?<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin temel zorluklar\u0131ndan biri, &#8220;ke\u015fif (exploration)&#8221; ve &#8220;s\u00f6m\u00fcr\u00fc (exploitation)&#8221; aras\u0131ndaki dengeyi kurmakt\u0131r. Ajan, mevcut en iyi stratejiyi uygulayarak (s\u00f6m\u00fcr\u00fc) bilinen \u00f6d\u00fclleri maksimize etmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, ayn\u0131 zamanda daha iyi stratejiler bulmak i\u00e7in yeni eylemleri ve durumlar\u0131 da denemelidir (ke\u015fif). E\u011fer ajan sadece bildi\u011fi en iyi yolu izlerse, potansiyel olarak daha y\u00fcksek \u00f6d\u00fcll\u00fc ama hen\u00fcz ke\u015ffedilmemi\u015f yollar\u0131 asla bulamayabilir. Tersine, sadece ke\u015ffe odaklan\u0131rsa, mevcut en iyi \u00f6d\u00fclleri ka\u00e7\u0131rabilir ve verimsiz hale gelebilir. Bu dengeyi sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli stratejiler mevcuttur: \u00f6rne\u011fin, &#8220;epsilon-greedy&#8221; yakla\u015f\u0131m\u0131nda ajan genellikle en iyi eylemi se\u00e7er, ancak k\u00fc\u00e7\u00fck bir olas\u0131l\u0131kla rastgele bir eylem de dener. &#8220;Upper Confidence Bound (UCB)&#8221; veya &#8220;Thompson Sampling&#8221; gibi daha geli\u015fmi\u015f y\u00f6ntemler, belirsizli\u011fi de g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak daha ak\u0131ll\u0131 ke\u015fif kararlar\u0131 almay\u0131 sa\u011flar. Bu dengeyi do\u011fru kurmak, bir RL projesinin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<h3>\u00d6l\u00e7eklenebilirlik ve Hesaplama Maliyeti: B\u00fcy\u00fck Problemler Nas\u0131l Y\u00f6netilir?<\/h3>\n<p>Ger\u00e7ek d\u00fcnya problemleri genellikle \u00e7ok b\u00fcy\u00fck durum uzaylar\u0131na ve eylem alanlar\u0131na sahiptir. \u00d6rne\u011fin, Go oyunu astronomik say\u0131da olas\u0131 hamleye sahiptir. Bu kadar b\u00fcy\u00fck bir problemde her durumu ve her eylemi tek tek de\u011ferlendirmek, hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan imkans\u0131z hale gelir. \u0130\u015fte bu noktada &#8220;Derin Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme (Deep Reinforcement Learning &#8211; DRL)&#8221; devreye girer. Derin \u00f6\u011frenme modelleri (yapay sinir a\u011flar\u0131), durumlar\u0131 ve eylemleri genelle\u015ftirerek ve \u00f6zellik \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 yaparak bu \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sorununa \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. \u00d6rne\u011fin, Deep Q-Networks (DQN) g\u00f6rsel girdileri do\u011frudan i\u015fleyerek oyunlar\u0131 oynayabilir. Ancak DRL modelleri de y\u00fcksek hesaplama g\u00fcc\u00fc gerektirir. GPU&#8217;lar, TPU&#8217;lar ve da\u011f\u0131t\u0131k e\u011fitim sistemleri (\u00f6rne\u011fin, birden fazla makinede e\u015f zamanl\u0131 e\u011fitim) bu maliyeti d\u00fc\u015f\u00fcrmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Ayr\u0131ca, model karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 azaltmak, daha verimli algoritmalar kullanmak ve e\u011fitim verilerini ak\u0131ll\u0131ca se\u00e7mek de \u00f6l\u00e7eklenebilirlik sorununu \u00e7\u00f6zmede kritik rol oynar.<\/p>\n<h3>Etik ve G\u00fcvenlik: Karar Veren Yapay Zeka Ne Kadar G\u00fcvenilir?<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme sistemleri otonom kararlar ald\u0131k\u00e7a, etik ve g\u00fcvenlik endi\u015feleri de artmaktad\u0131r. Bir otonom arac\u0131n kaza an\u0131nda hangi karar\u0131 alaca\u011f\u0131 (\u00f6rne\u011fin, yolcu mu yayay\u0131 m\u0131 koruyaca\u011f\u0131) veya bir finansal algoritman\u0131n piyasada manip\u00fclasyona yol a\u00e7\u0131p a\u00e7mayaca\u011f\u0131 gibi sorular giderek \u00f6nem kazanmaktad\u0131r. RL ajanlar\u0131n\u0131n &#8220;kara kutu&#8221; do\u011fas\u0131, yani kararlar\u0131n\u0131 nas\u0131l ald\u0131klar\u0131n\u0131 tam olarak a\u00e7\u0131klayamamalar\u0131, \u015feffafl\u0131k sorunlar\u0131 yarat\u0131r. Bu sorunlar\u0131 a\u015fmak i\u00e7in &#8220;a\u00e7\u0131klanabilir yapay zeka (Explainable AI &#8211; XAI)&#8221; teknikleri geli\u015ftirilmektedir. Ayr\u0131ca, ajan\u0131n g\u00fcvenli s\u0131n\u0131rlar i\u00e7inde kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak &#8220;g\u00fcvenli RL (Safe RL)&#8221; yakla\u015f\u0131mlar\u0131 \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131lmaktad\u0131r. \u00d6d\u00fcl fonksiyonunun dikkatli tasarlanmas\u0131, yan etkilerin ve istenmeyen davran\u0131\u015flar\u0131n \u00f6nlenmesi, ajan\u0131n \u00f6\u011frenme s\u00fcrecine insan denetimi ve geri bildirimi entegre edilmesi gibi y\u00f6ntemler, bu etik ve g\u00fcvenlik zorluklar\u0131n\u0131n \u00fcstesinden gelmede hayati rol oynar. Unutmayal\u0131m ki, geli\u015ftirdi\u011fimiz her ak\u0131ll\u0131 sistemin topluma kar\u015f\u0131 bir sorumlulu\u011fu vard\u0131r.<\/p>\n<h2>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme ile Kendi Projelerinizi Nas\u0131l Hayata Ge\u00e7irirsiniz?<\/h2>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin teorisini ve ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131n\u0131 anlad\u0131k. \u015eimdi s\u0131ra geldi bu bilgiyi prati\u011fe d\u00f6kmeye ve kendi projelerinizi hayata ge\u00e7irmeye. E\u011fer bir yaz\u0131l\u0131mc\u0131, freelancer veya teknoloji merakl\u0131s\u0131ysan\u0131z, RL size kariyerinizde ve ki\u015fisel geli\u015fiminizde yepyeni kap\u0131lar a\u00e7abilir. \u0130\u015fte size bu heyecan verici yolculukta rehberlik edecek baz\u0131 ipu\u00e7lar\u0131 ve ba\u015flang\u0131\u00e7 noktalar\u0131.<\/p>\n<h3>Ba\u015flang\u0131\u00e7 Rehberi: Nereden Ba\u015flamal\u0131, Hangi Ara\u00e7lar\u0131 Kullanmal\u0131?<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m atmak g\u00f6z korkutucu g\u00f6r\u00fcnebilir, ancak do\u011fru ad\u0131mlarla kolayca ba\u015flayabilirsiniz. \u0130lk olarak, g\u00fc\u00e7l\u00fc bir Python bilgisi edinmek kritik \u00f6neme sahiptir, \u00e7\u00fcnk\u00fc RL k\u00fct\u00fcphanelerinin \u00e7o\u011fu Python tabanl\u0131d\u0131r. Ard\u0131ndan, temel makine \u00f6\u011frenmesi ve derin \u00f6\u011frenme kavramlar\u0131na a\u015fina olman\u0131z size b\u00fcy\u00fck avantaj sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n<p>Pratik i\u00e7in kullanabilece\u011finiz ba\u015fl\u0131ca ara\u00e7lar ve k\u00fct\u00fcphaneler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>OpenAI Gym:<\/strong> RL algoritmalar\u0131n\u0131 test etmek ve geli\u015ftirmek i\u00e7in standart bir aray\u00fcz sunan, \u00e7e\u015fitli \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f ortamlar\u0131 i\u00e7eren paha bi\u00e7ilmez bir k\u00fct\u00fcphanedir. Atari oyunlar\u0131ndan robotik sim\u00fclasyonlar\u0131na kadar bir\u00e7ok farkl\u0131 problemle kar\u015f\u0131la\u015fabilirsiniz.<\/li>\n<li><strong>Stable Baselines3:<\/strong> \u00c7e\u015fitli pop\u00fcler RL algoritmalar\u0131n\u0131n (DQN, PPO, A2C vb.) g\u00fcvenilir ve optimize edilmi\u015f uygulamalar\u0131n\u0131 i\u00e7eren kullan\u0131c\u0131 dostu bir k\u00fct\u00fcphanedir. H\u0131zl\u0131 prototipleme ve deneyler i\u00e7in idealdir.<\/li>\n<li><strong>TensorFlow\/PyTorch:<\/strong> Derin \u00f6\u011frenme modelleri olu\u015fturmak ve e\u011fitmek i\u00e7in end\u00fcstri standard\u0131 olan bu \u00e7er\u00e7eveler, Derin Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme projelerinizin temelini olu\u015fturacakt\u0131r. RL algoritmalar\u0131n\u0131 s\u0131f\u0131rdan yazmak isterseniz bunlara ihtiyac\u0131n\u0131z olacak.<\/li>\n<li><strong>Keras-RL:<\/strong> Keras \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan, RL algoritmalar\u0131n\u0131 kolayca uygulaman\u0131z\u0131 sa\u011flayan bir ba\u015fka k\u00fct\u00fcphanedir.<\/li>\n<\/ul>\n<p>K\u00fc\u00e7\u00fck ve basit ortamlarla ba\u015flay\u0131n. \u00d6rne\u011fin, &#8220;CartPole&#8221; veya &#8220;MountainCar&#8221; gibi Gym ortamlar\u0131nda temel algoritmalar\u0131 (Q-Learning, SARSA) uygulayarak kavramlar\u0131 peki\u015ftirin. Ard\u0131ndan, daha karma\u015f\u0131k ortamlara (Atari oyunlar\u0131, robotik g\u00f6revler) ge\u00e7i\u015f yapabilirsiniz. Online kurslar (Coursera, Udacity, edX) ve kitaplar (Richard Sutton&#8217;\u0131n &#8220;Reinforcement Learning: An Introduction&#8221; kitab\u0131 bir klasiktir) bu yolculukta size e\u015flik edecektir. Unutmay\u0131n, pratik yapmak ve kod yazmak en iyi \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemidir.<\/p>\n<h3>\u0130yi Bir RL Projesi \u0130\u00e7in \u0130pu\u00e7lar\u0131: Ba\u015far\u0131y\u0131 Yakalaman\u0131n S\u0131rlar\u0131 Nelerdir?<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme projelerinde ba\u015far\u0131l\u0131 olmak i\u00e7in sadece do\u011fru ara\u00e7lara sahip olmak yetmez; ayn\u0131 zamanda do\u011fru yakla\u015f\u0131mlar\u0131 da benimsemeniz gerekir. \u0130\u015fte size projenizin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 art\u0131racak baz\u0131 alt\u0131n de\u011ferinde ipu\u00e7lar\u0131:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00d6d\u00fcl Fonksiyonunu Dikkatli Tasarlay\u0131n:<\/strong> Belki de en kritik ad\u0131m budur. Ajan\u0131n \u00f6\u011frenmesini istedi\u011finiz davran\u0131\u015f\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde yans\u0131tan, dengeli ve a\u00e7\u0131k bir \u00f6d\u00fcl fonksiyonu tan\u0131mlay\u0131n. Yanl\u0131\u015f tasarlanm\u0131\u015f bir \u00f6d\u00fcl, ajan\u0131n istenmeyen &#8220;hileli&#8221; davran\u0131\u015flar \u00f6\u011frenmesine yol a\u00e7abilir.<\/li>\n<li><strong>Sim\u00fclasyon Ortam\u0131n\u0131z\u0131 Ger\u00e7ek\u00e7i Tutun:<\/strong> E\u011fer bir sim\u00fclat\u00f6r kullan\u0131yorsan\u0131z, onun ger\u00e7ek d\u00fcnyay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca iyi taklit etti\u011finden emin olun. Ger\u00e7eklik bo\u015flu\u011funu azaltmak i\u00e7in fizik motorlar\u0131n\u0131 do\u011fru kalibre edin ve \u00e7evresel fakt\u00f6rleri g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun.<\/li>\n<li><strong>Do\u011fru Algoritmay\u0131 Se\u00e7in:<\/strong> Her RL problemi i\u00e7in tek bir &#8220;en iyi&#8221; algoritma yoktur. Probleminizin \u00f6zelliklerine (durum\/eylem uzay\u0131 boyutu, deterministik\/stokastik ortam, model tabanl\u0131\/modellemesiz yakla\u015f\u0131m vb.) g\u00f6re en uygun algoritmay\u0131 se\u00e7in. Deneme-yan\u0131lma ve literat\u00fcr taramas\u0131 bu konuda size yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>\u0130teratif Geli\u015ftirme ve Test:<\/strong> RL projeleri genellikle uzun e\u011fitim s\u00fcreleri gerektirir. K\u00fc\u00e7\u00fck ad\u0131mlarla ba\u015flay\u0131n, prototipler geli\u015ftirin ve s\u00fcrekli test edin. Parametreleri ayarlay\u0131n, farkl\u0131 \u00f6d\u00fcl fonksiyonlar\u0131 deneyin ve ajan\u0131n davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 dikkatlice g\u00f6zlemleyin.<\/li>\n<li><strong>Donan\u0131m Gereksinimlerini Planlay\u0131n:<\/strong> \u00d6zellikle derin peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme (DRL) projeleri GPU&#8217;lar gibi y\u00fcksek performansl\u0131 donan\u0131m gerektirebilir. Projenizin \u00f6l\u00e7e\u011fine g\u00f6re donan\u0131m ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z\u0131 \u00f6nceden planlay\u0131n. Bulut tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler (AWS, Google Cloud, Azure) bu konuda esneklik sunabilir.<\/li>\n<li><strong>A\u00e7\u0131klanabilirli\u011fi G\u00f6z \u00d6n\u00fcnde Bulundurun:<\/strong> \u00d6zellikle kritik uygulamalarda, ajan\u0131n neden belirli bir karar\u0131 ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlayabilmek \u00f6nemlidir. XAI tekniklerini kullanarak modelinizin \u015feffafl\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131rmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131n.<\/li>\n<li><strong>Topluluktan Destek Al\u0131n:<\/strong> RL toplulu\u011fu olduk\u00e7a aktif ve destekleyicidir. GitHub, Stack Overflow ve \u00e7e\u015fitli forumlarda sorular sorun, projelerinizi payla\u015f\u0131n ve di\u011fer geli\u015ftiricilerin deneyimlerinden faydalan\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Unutmay\u0131n, bu alanda ustala\u015fmak zaman ve sab\u0131r gerektirir. Her ba\u015far\u0131s\u0131z deneme, \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinizin bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Projelerinizi tasarlarken, kullan\u0131c\u0131 deneyimini de g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun. \u00d6rne\u011fin, geli\u015ftirdi\u011finiz bir uygulaman\u0131n aray\u00fcz\u00fcn\u00fc tasarlarken, farkl\u0131 ekran boyutlar\u0131na ve cihazlara uyum sa\u011flayacak <a href=\"https:\/\/www.w3schools.com\/css\/css_rwd_intro.asp\" target=\"_blank\">duyarl\u0131 web tasar\u0131m\u0131 (responsive web design)<\/a> ilkelerini benimseyebilirsiniz. Bu, sadece RL modelinizin kendisi de\u011fil, onunla etkile\u015fime ge\u00e7en kullan\u0131c\u0131lar\u0131n da sorunsuz bir deneyim ya\u015famas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, CSS&#8217;teki media query&#8217;ler bu konuda size yard\u0131mc\u0131 olabilir: <code>@media screen and (max-width: 600px) { \/* mobil cihazlar i\u00e7in stil *\/ }<\/code> gibi yap\u0131larla farkl\u0131 cihazlara \u00f6zel g\u00f6r\u00fcn\u00fcmler olu\u015fturabilirsiniz. Bu, genel olarak bir yaz\u0131l\u0131m projesinin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in b\u00fct\u00fcnc\u00fcl bir yakla\u015f\u0131md\u0131r.<\/p>\n<h2>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenmenin Gelece\u011fi: Bizi Neler Bekliyor ve Nereye Do\u011fru Gidiyoruz?<\/h2>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme, hen\u00fcz emekleme a\u015famas\u0131nda olmas\u0131na ra\u011fmen \u015fimdiden inan\u0131lmaz ba\u015far\u0131lara imza att\u0131. Ancak bu sadece ba\u015flang\u0131\u00e7. Gelecekte bizi \u00e7ok daha heyecan verici geli\u015fmeler bekliyor. Peki, RL&#8217;nin gelece\u011fi hangi y\u00f6nlere do\u011fru evriliyor ve bu bizi nereye ta\u015f\u0131yacak?<\/p>\n<p>\u00d6ncelikle, <strong>\u00c7ok Ajanl\u0131 Sistemler (Multi-Agent Systems)<\/strong> giderek daha fazla \u00f6nem kazanacak. Ger\u00e7ek d\u00fcnya problemleri genellikle birden fazla ajan\u0131n etkile\u015fimini i\u00e7erir (\u00f6rne\u011fin, trafikteki ara\u00e7lar, bir futbol tak\u0131m\u0131ndaki oyuncular, bir fabrikadaki robotlar). Bu ajanlar\u0131n hem birbirleriyle i\u015fbirli\u011fi yapmay\u0131 hem de rekabet etmeyi \u00f6\u011frenmeleri, daha karma\u015f\u0131k ve ger\u00e7ek\u00e7i sistemlerin geli\u015ftirilmesini sa\u011flayacak. Bu alandaki ara\u015ft\u0131rmalar, otonom \u015fehirlerden ak\u0131ll\u0131 enerji \u015febekelerine kadar geni\u015f bir yelpazede devrim yaratma potansiyeli ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n<p><strong>Transfer \u00d6\u011frenme (Transfer Learning)<\/strong> ve <strong>Meta \u00d6\u011frenme (Meta-Learning)<\/strong>, RL&#8217;nin verimlili\u011fini art\u0131racak kilit alanlar olacak. Ajanlar\u0131n bir g\u00f6revde \u00f6\u011frendikleri bilgiyi ba\u015fka bir benzer g\u00f6reve aktarabilmeleri (transfer \u00f6\u011frenme) veya yeni g\u00f6revleri daha h\u0131zl\u0131 \u00f6\u011frenmeyi \u00f6\u011frenmeleri (meta \u00f6\u011frenme), RL&#8217;nin ger\u00e7ek d\u00fcnya adaptasyonunu h\u0131zland\u0131racak. Bu sayede, her yeni problem i\u00e7in s\u0131f\u0131rdan e\u011fitim yapmak yerine, \u00f6nceden edinilmi\u015f bilgileri kullanarak \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 ve etkili \u00e7\u00f6z\u00fcmler \u00fcretmek m\u00fcmk\u00fcn olacak. Bu, \u00f6zellikle veri ve zaman k\u0131s\u0131tl\u0131 ortamlarda paha bi\u00e7ilmez bir yetenek haline gelecek.<\/p>\n<p>Ayr\u0131ca, <strong>A\u00e7\u0131klanabilirlik (Explainability)<\/strong> ve <strong>G\u00fcvenlik (Safety)<\/strong> konular\u0131, RL&#8217;nin yayg\u0131nla\u015fmas\u0131yla birlikte daha da kritik hale gelecek. Ajanlar\u0131n kararlar\u0131n\u0131 &#8220;neden&#8221; ald\u0131klar\u0131n\u0131 anlayabilmek ve onlar\u0131n g\u00fcvenli s\u0131n\u0131rlar i\u00e7inde hareket etti\u011finden emin olmak, etik ve d\u00fczenleyici \u00e7er\u00e7eveler a\u00e7\u0131s\u0131ndan hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131yor. Bu alandaki ilerlemeler, RL&#8217;nin daha hassas ve kritik sekt\u00f6rlerde (sa\u011fl\u0131k, savunma, finans) g\u00fcvenle kullan\u0131lmas\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7acak. G\u00fcvenli RL algoritmalar\u0131 ve XAI teknikleri, gelecekteki RL sistemlerinin temel ta\u015flar\u0131ndan biri olacak.<\/p>\n<p>Son olarak, <strong>Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence &#8211; AGI)<\/strong> hedefine ula\u015fmada Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme&#8217;nin merkezi bir rol oynayaca\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcl\u00fcyor. \u0130nsan benzeri \u00f6\u011frenme, ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve problem \u00e7\u00f6zme yeteneklerine sahip sistemler geli\u015ftirmek i\u00e7in RL&#8217;nin esnekli\u011fi ve adaptasyon yetene\u011fi vazge\u00e7ilmez bir bile\u015fen olacak. Ancak bu, ayn\u0131 zamanda b\u00fcy\u00fck etik ve felsefi tart\u0131\u015fmalar\u0131 da beraberinde getirecek bir s\u00fcre\u00e7. RL&#8217;nin gelece\u011fi, sadece teknolojik ilerlemelerle de\u011fil, ayn\u0131 zamanda bu teknolojinin insanl\u0131k i\u00e7in nas\u0131l en iyi \u015fekilde kullan\u0131laca\u011f\u0131na dair kolektif kararlar\u0131m\u0131zla da \u015fekillenecek.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme, makinelerin sadece verileri analiz etmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda dinamik ortamlarda ak\u0131ll\u0131 kararlar almas\u0131n\u0131 ve deneme-yan\u0131lma yoluyla \u00f6\u011frenmesini sa\u011flayan devrim niteli\u011finde bir yapay zeka paradigmas\u0131d\u0131r. Otonom ara\u00e7lardan finansal ticarete, sa\u011fl\u0131ktan oyun geli\u015ftirmeye kadar geni\u015f bir yelpazede ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerine \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7\u0131c\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunmaktad\u0131r. Elbette, veri eksikli\u011fi, ke\u015fif-s\u00f6m\u00fcr\u00fc dengesi ve hesaplama maliyeti gibi zorluklar\u0131 vard\u0131r; ancak sim\u00fclasyon, derin \u00f6\u011frenme ve ak\u0131ll\u0131 algoritma tasar\u0131mlar\u0131yla bu engellerin \u00fcstesinden gelinebilir. Gelecekte \u00e7ok ajanl\u0131 sistemler, transfer \u00f6\u011frenme ve artan etik sorumluluklarla birlikte RL&#8217;nin potansiyeli daha da b\u00fcy\u00fcyecek. Bu alana yat\u0131r\u0131m yapmak, hem bireysel kariyeriniz hem de teknoloji d\u00fcnyas\u0131n\u0131n gelece\u011fi i\u00e7in heyecan verici f\u0131rsatlar sunuyor. Peki, \u015fimdi sizin akl\u0131n\u0131zda hangi sorular var?<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme \u00f6\u011frenmek i\u00e7in \u00f6n ko\u015fullar nelerdir?<\/strong>\n<p>Temel d\u00fczeyde Python programlama bilgisi, lineer cebir, olas\u0131l\u0131k ve istatistik bilgisi faydal\u0131d\u0131r. Makine \u00f6\u011frenmesi ve derin \u00f6\u011frenme kavramlar\u0131na a\u015final\u0131k da \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinizi h\u0131zland\u0131racakt\u0131r. Ancak en \u00f6nemlisi, denemekten ve problem \u00e7\u00f6zmekten keyif almakt\u0131r!<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>RL, denetimli \u00f6\u011frenmeden (supervised learning) nas\u0131l farkl\u0131d\u0131r?<\/strong>\n<p>Denetimli \u00f6\u011frenme, etiketli veri setleri \u00fczerinde (\u00f6rne\u011fin, resim ve o resimdeki nesnenin ad\u0131) \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve bu verilerden bir e\u015fleme \u00f6\u011frenir. RL ise etiketli verilere ihtiya\u00e7 duymaz; bir ajan, ortamla etkile\u015fim kurarak ve ald\u0131\u011f\u0131 \u00f6d\u00fcl\/ceza sinyalleriyle deneme-yan\u0131lma yoluyla \u00f6\u011frenir. Temel fark, RL&#8217;nin karar verme ve eylem odakl\u0131 olmas\u0131d\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>K\u00fc\u00e7\u00fck bir \u015firket veya freelancer olarak RL&#8217;ye nas\u0131l yat\u0131r\u0131m yapabilirim?<\/strong>\n<p>B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projeler i\u00e7in y\u00fcksek donan\u0131m maliyetleri gerekse de, k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projeler i\u00e7in bulut tabanl\u0131 GPU hizmetleri (Google Colab Pro, AWS SageMaker) veya g\u00fc\u00e7l\u00fc bir diz\u00fcst\u00fc bilgisayar yeterli olabilir. OpenAI Gym ve Stable Baselines3 gibi a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 k\u00fct\u00fcphanelerle prototipleme yaparak ba\u015flayabilir, ni\u015f alanlarda (\u00f6rne\u011fin, k\u00fc\u00e7\u00fck bir oyunun yapay zekas\u0131, basit bir robotik g\u00f6rev) uzmanla\u015farak de\u011fer yaratabilirsiniz.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>RL projelerinde en yayg\u0131n hata nedir?<\/strong>\n<p>En yayg\u0131n hatalardan biri, \u00f6d\u00fcl fonksiyonunu yeterince dikkatli tasarlamamakt\u0131r. K\u00f6t\u00fc tasarlanm\u0131\u015f bir \u00f6d\u00fcl fonksiyonu, ajan\u0131n istenmeyen veya &#8220;hileli&#8221; davran\u0131\u015flar \u00f6\u011frenmesine yol a\u00e7abilir. Di\u011fer bir hata ise, ke\u015fif ve s\u00f6m\u00fcr\u00fc dengesini iyi kuramamakt\u0131r; ya \u00e7ok fazla ke\u015ffedip verimsiz olmak ya da \u00e7ok fazla s\u00f6m\u00fcr\u00fcp daha iyi \u00e7\u00f6z\u00fcmleri ka\u00e7\u0131rmak.<\/p>\n<\/li>\n<li><strong>RL&#8217;nin gelecekte en \u00e7ok etki edece\u011fi alan hangisi olacak?<\/strong>\n<p>Bu konuda kesin bir tahmin yapmak zor olsa da, otonom sistemler (s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz ara\u00e7lar, robotik), ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f sa\u011fl\u0131k hizmetleri ve karma\u015f\u0131k optimizasyon gerektiren end\u00fcstriyel s\u00fcre\u00e7lerin (lojistik, \u00fcretim) RL&#8217;den en \u00e7ok faydalanacak alanlar aras\u0131nda yer alaca\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmektedir. Genel yapay zekan\u0131n geli\u015ftirilmesinde de merkezi bir rol oynayacakt\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir&hellip;","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":[1513,1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-44860","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-dusunsel-ve-kisisel","7":"category-genel","8":"cs-entry","9":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc.\" \/>\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\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-09-23T13:00:55+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=\"21 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?\",\"datePublished\":\"2026-09-23T13:00:55+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\"},\"wordCount\":4206,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"D\u00fc\u015f\u00fcnsel ve Ki\u015fisel\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\",\"name\":\"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-09-23T13:00:55+00:00\",\"description\":\"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?\"}]},{\"@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":"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?","description":"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc.","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\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?","og_description":"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-09-23T13:00:55+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"21 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?","datePublished":"2026-09-23T13:00:55+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/"},"wordCount":4206,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["D\u00fc\u015f\u00fcnsel ve Ki\u015fisel"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/","name":"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-09-23T13:00:55+00:00","description":"Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131nda sadece bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan \u00e7\u0131kt\u0131, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na s\u0131zmaya ba\u015flayan somut bir ger\u00e7ekli\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/pekistirmeli-ogrenme-nedir-ve-nasil-calisir-zeka-kivilcimi-nereden-geliyor\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Zeka K\u0131v\u0131lc\u0131m\u0131 Nereden Geliyor?"}]},{"@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\/44860","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=44860"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44860\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44860"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=44860"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=44860"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}