De kracht van RL

Reinforcement Learning'in Gücü

Daha iyi tahminler için sürekli öğrenme

Reinforcement Learning (RL) nedir?

Pekiştirmeli Öğrenme öğrenme yaklaşımıdır ve ajan bir ortamda eylemler gerçekleştirir çevre bir ödülü maksimize etmek için ödül ödülü maksimize etmeye çalışır. Model, mevcut durum (state) temelinde en iyi eylemi seçen politika kurallarını ("policy") öğrenir.

  • Ajan: karar veren model.

  • Çevre: modelin çalıştığı dünya (pazar, çevrimiçi mağaza, tedarik zinciri, borsa).

  • Ödül (reward): bir eylemin ne kadar iyi olduğunu gösteren sayı (ör. daha yüksek marj, daha düşük stok maliyeti).

  • Politika: bir durum verildiğinde bir eylem seçen strateji.

Kısaltmalar açıklandı:

  • PO = Pekiştirmeli Öğrenme

  • MKS = Markov Karar Süreci (PO için matematiksel çerçeve)

  • MLOps = Makine Öğrenimi Operasyonları (operasyonel taraf: veri, modeller, dağıtım, izleme)

Neden RL şimdi alakalı?

  1. Sürekli öğrenme: Talep, fiyatlar veya davranış değiştiğinde PO politikayı ayarlar.

  2. Karar-odaklı: Sadece tahmin etmek değil, aynı zamanda gerçekte optimize etmek sonucun.

  3. Simülasyon-dostu: Canlıya alınmadan önce güvenle “ne olur” senaryoları çalıştırabilirsiniz.

  4. Önce geri bildirim: Gerçek KPI’ları (marj, dönüşüm, stok devir hızı) doğrudan ödül olarak kullanın.

Önemli: AlphaFold, protein katlanması için bir derin öğrenme atılımıdır; RL için tipik örnek AlphaGo/AlphaZero’ya benzer (ödüllerle karar verme). Önem şu ki: geri bildirimle öğrenme dinamik ortamlarda üstün politikalar sunar.
AlphaFold, sözcük kombinasyonlarını (token’ları) tahmin etmek yerine GEN kombinasyonunu tahmin etmenin bir yolunu kullanmak için Generatif AI kombinasyonu kullanır. Belirli bir protein yapısının en olası şeklini tahmin etmek için Pekiştirmeli Öğrenme kullanır.

İş kullanım senaryoları (doğrudan KPI bağlantılı)

1) Gelir ve kârı optimize etmek (fiyatlandırma + promosyonlar)

  • Amaç: maksimum brüt marj kararlı dönüşümde.

  • Durum: zaman, stok, rakip fiyatı, trafik, geçmiş.

  • Eylem: fiyat adımı veya promosyon türü seçme.

  • Ödül: marj – (promo maliyeti + iade riski).

  • Bonus: RL, geçmiş fiyat-esnekliğine aşırı uyumu önler çünkü keşfeder keşfeder.

2) Stok ve tedarik zinciri (çok seviyeli)

  • Amaç: hizmet seviyesi ↑, stok maliyetleri ↓.

  • Eylem: sipariş noktalarını ve sipariş büyüklüklerini ayarlama.

  • Ödül: gelir – stok ve backorder maliyetleri.

3) Pazarlama bütçesini dağıtmak (çok kanallı atribüsyon)

  • Amaç: ROAS/CLV maksimize etme (Reklam Harcaması Getirisi / Müşteri Ömür Boyu Değeri).

  • Eylem: kanallar ve yaratıcılar arasında bütçe dağılımı.

  • Ödül: kısa ve uzun vadede atfedilen marj.

4) Finans ve hisse senedi sinyalleri

  • Amaç: risk ağırlıklı getiriyi maksimize etmek.

  • Durum: fiyat özellikleri, volatilite, takvim/makro olaylar, haber/sentiment özellikleri.

  • Eylem: pozisyon ayarı (artır/azalt/nötrleştir) veya “işlem yok”.

  • Ödül: Kar ve Zarar (Kar ve Zarar) – işlem maliyetleri – risk cezası.

  • Dikkat: yatırım tavsiyesi değil; sağlayın keskin risk limitleri, slippage modelleri ve uyumluluk.

Mantra DÖNGÜSÜ:

Analiz → Eğit → Simüle Et → İşlet → Değerlendir → Yeniden Eğit

Böylece güvence altına alıyoruz sürekli öğrenme NetCare'de:

  1. Analiz (Analyze)
    Veri denetimi, KPI tanımı, ödül tasarımı, çevrimdışı doğrulama.

  2. Eğit
    Politika optimizasyonu (ör. PPO/DDDQN). Hiperparametreleri ve kısıtları belirleyin.

  3. Simüle et
    Dijital ikiz veya pazar simülatörü için ne-olursa ve A/B senaryoları.

  4. İşlet
    Kontrollü devreye alma (canary/kişisel/ kademeli). Özellik deposu + gerçek zamanlı çıkarım.

  5. Değerlendir
    Canlı KPI'lar, sapma tespiti, adillik/koruyucu önlemler, risk ölçümü.

  6. Yeniden eğit
    Periyodik veya olay kaynaklı yeniden eğitim, taze veri ve çıktı geri bildirimi ile.

Döngü için minimalist sahte kod

while True:
data = collect_fresh_data() # realtime + batch
policy = train_or_update_policy(data) # RL update (bijv. PPO)
results_sim = simulate(policy) # sandbox/AB-test in simulator
if passes_guardrails(results_sim):
deploy(policy, mode="canary") # klein percentage live
kpis = monitor(realtime=True) # marge, conversie, risk, drift
if drift_detected(kpis) or schedule_due():
continue # retrain-trigger

Neden sadece "tahmin" yerine RL?

Klasik denetimli modeller bir sonucu (ör. ciro veya talep) tahmin eder. Ama En iyi tahmin otomatik olarak en iyi sonuç anlamına gelmez eylem. RL karar alanını doğrudan optimize eder gerçek KPI'yı ödül olarak kullanır—ve sonuçlardan öğrenir.

Kısaca:

  • Denetimli: “X'in gerçekleşme olasılığı nedir?”

  • PO: “Hangi eylem hedefimi maksimize eder şimdi ve uzun vadede?”

Başarı faktörleri (ve tuzaklar)

Ödülü doğru tasarlayın

  • Kısa vadeli KPI'ları (günlük marj) uzun vadeli değeri (Müşteri Yaşam Boyu Değeri, stok sağlığı) ile birleştirin.

  • ekleyin cezalar risk, uyumluluk ve müşteri etkisi için.

Keşif riskini sınırlayın

  • Simülasyonda başlayın; canlıya geçin ile kanarya sürümleri ve limitler (ör. maksimum fiyat artışı/gün).

  • Oluşturun koruma çerçeveleri: stop-loss'lar, bütçe limitleri, onay akışları.

Veri kaymasını ve sızıntısını önleyin

  • Kullanın bir özellik deposu sürüm kontrollü.

  • İzle sürüklenme (istatistikler değiştiğinde) ve otomatik olarak yeniden eğit.

MLOps ve yönetişimi düzenleyin

  • Modeller için CI/CD, yeniden üretilebilir veri akışları, açıklanabilirlik ve denetim kayıtları.

  • DORA/BT yönetişimi ve gizlilik çerçevelerine entegre edin.

Pragmatik olarak nasıl başlanır?

  1. KPI odaklı, sınırları belirlenmiş bir vaka seçin (ör. dinamik fiyatlandırma veya bütçe tahsisi).

  2. Basit bir simülatör oluşturun en önemli dinamikler ve sınırlamalarla.

  3. Güvenli bir politika ile başlayın (kural-temelli) olarak temel hat; daha sonra RL-politikayı yan yana test edin.

  4. Canlı, küçük ölçekli ölçün (canary) ve kanıtlanmış iyileşme sonrası ölçeklendirin.

  5. Yeniden eğitimi otomatikleştirin (zamanlama + olay tetikleyicileri) ve sapma-uyarıları.

NetCare'in sundukları

Birleştirirken NetCare ile birleştiriyoruz strateji, veri mühendisliği ve MLOps ile ajan-temelli RL:

  • Keşif ve KPI tasarımı: ödüller, kısıtlar, risk-limitleri.

  • Veri ve Simülasyon: özellik depoları, dijital ikizler, A/B çerçevesi.

  • RL Politikaları: temel düzeyden → PPO/DDQN → bağlam-duyarlı politikalar.

  • Üretime hazır: CI/CD, izleme, sürüklenme, yeniden eğitim ve yönetişim.

  • İş etkisi: marja, hizmet seviyesi, ROAS/CLV veya risk düzeltilmiş Kâr/Zarar üzerine odak.

Hangi sürekli öğrenme döngüsü kuruluşunuz için en çok getiriyi sağlar?
👉 Bir keşif görüşmesi planlayın via netcare.nl – Reinforcement Learning'i (Pekiştirmeli Öğrenme) uygulamada nasıl kullanabileceğinizi size memnuniyetle gösteririz.

Gerard

Gerard AI danışmanı ve yöneticisi olarak aktif. Büyük kuruluşlardaki geniş deneyimiyle bir problemi çok hızlı çözebiliyor ve çözüme odaklanabiliyor. Ekonomik bir geçmişle birleştiğinde iş açısından sorumlu seçimler yapmasını sağlıyor.