Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı:Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hibrit Yaklaşım

Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme, derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir. Algoritma, finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir. Çalışma, yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir. Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup, pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir.