Pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme ile diyalog botlarının geliştirilmesi
Development of chatbots with reinforcement learning and deep learning
- Tez No: 739682
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİH YUMUŞAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: KTO Karatay Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Diyalog botları insanlar ile etkileşime girerek onlara yardımcı olmak amaçlı kullanılan yapay zeka temelli yazılımlardır. Diyalog botları bankacılık, müşteri hizmetleri, kişisel asistanlık gibi amaçlarla kullanılsa dahi kullanım alanları günden güne artmaktadır. Bu çalışmada diyalog botlarının çalışma yönteminden bahsedilmiş olup diyalog botları için pekiştirmeli öğrenme yöntemi kullanılarak yeni bir yöntem önerisinde bulunulmuştur. Bu amaçla var olan bir diyalog botu ile pekiştirmeli öğrenme ajanı konuşarak karşısındaki diyalog botundan almak istediği bilgileri alabilmek için en uygun konuşma yöntemini döngü içerisinde öğrenebilmeyi başarmıştır. İki farklı sistem geliştirilmesi yapılmış olup ilk sistemde ajan karşısındaki diyalog botunun verebileceği cevaplar havuzuna sahiptir. İkinci sistemde diyalog botunun çıktılarının bir kısmı ajandan gizlenmiştir. Ajan daha önceden karşılaşmadığı çıktıları öğrenerek sistemine eklemeyi başarmıştır. Pekiştirmeli öğrenme diyalog botunda Q öğrenme ve SARSA yöntemleri denenmiş olup yaklaşık 1000 adet diyalog sonucunda ajan söylemesi gerekenleri öğrenmiştir. Ardından sıralamalar ile ilgili düzenlemeleri gerçekleştirmiştir. Özetle pekiştirmeli öğrenme ajanının bir görev için en uygun konuşma adımlarını bulabileceği kanısına varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Dialogue bots are artificial intelligence-based software used to interact with people and help them. Even if dialog bots are used for purposes such as banking, customer service, personal assistant, their usage areas are increasing day by day. In this study, the working method of dialog bots is mentioned and a new method is proposed for dialog bots by using reinforcement learning method.For this purpose, by speaking with an existing dialogue bot, the reinforcement learning agent was able to learn the most appropriate speaking method in iterations in order to get the information he wanted to get from the dialogue bot opposite him. Two different systems have been developed and although the first system has a pool of answers that the dialog bot can give against the agent, in the second system some of the outputs of the dialog bot are hidden from the agent. The agent succeeded in learning the outputs that he had not encountered before and adding them to his system. Q learning and SARSA methods were tried in the reinforcement learning dialogue bot, and as a result of approximately 1000 dialogues, the agent learned what he had to say and then made the arrangements about the sequences. In summary, it was concluded that the reinforcement learning agent could find the most appropriate speech steps for a task.
Benzer Tezler
- Zorunlu uzaktan öğretimin yönetimi hakkında branş öğretmenlerinin görüşleri: COVID-19 süreci örneği
Views of branch teachers on the management of compulsory distance education: COVID-19 period sample
BURAK CÖBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAdıyaman ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÜNİŞEN
- Derin pekiştirmeli öğrenme ile kripto para portföy yönetimi
Crypto currency portfolio management with deep reinforcement learning
HATİCE AŞIK
- Analysis of leukemia cancer classification with supervised machine learning and deep reinforcement learning based on gene expression monitoring (via DNA microarray)
Denetimli makine öğrenimi ve gen ifade izlemeye dayalı derin takviyeli öğrenme ile lösemi kanseri sınıflandırmasının analizi (DNA mikrodizisi aracılığıyla)
ZAID MOHAMMED IBRAHIM IBRAHIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
PROF. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma
Generating image hash codes with deep reinforcement learning method
ELİF AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- Autonomous heading control of a fixed-wing aircraft with deep reinforcement learning
Sabit kanatlı bir uçak için derin pekiştirmeli öğrenme ile otonom yönelim kontrolü
FATİH AHMET SARIGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT