Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, geniş anlamda bir makinenin akıllı insan davranışını taklit etme yeteneği olarak tanımlanan yapay zekanın bir alt alanıdır. Yapay zeka sistemleri, karmaşık görevleri, insanların sorunları çözme şekline benzer şekilde gerçekleştirmek için kullanılır.

Makine öğrenimi, yapay zekayı kullanmanın bir yoludur. 1950’lerde AI öncüsü Arthur Samuel tarafından “bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren çalışma alanı” olarak tanımlanmıştır.

Geleneksel programlama benzer şekilde bilgisayarın takip etmesi için ayrıntılı talimatlar oluşturmayı gerektirir. Ancak bazı durumlarda, makinenin takip etmesi için bir program yazmak, örneğin bir bilgisayarı farklı insanların resimlerini tanıyacak şekilde eğitmek gibi zaman alıcı veya imkansızdır. İnsanlar bu görevi kolayca yapabilirken, bir bilgisayara nasıl yapılacağını söylemek zordur. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyim yoluyla kendilerini programlamayı öğrenmelerine izin verme yaklaşımını benimser.

Makine öğrenimi verilerle başlar. Banka işlemleri, insan resimleri, fotoğraflar veya metinler, onarım kayıtları, sensörlerden gelen zaman serisi verileri veya satış raporları. Veriler, eğitim verileri veya makine öğrenimi modelinin eğitileceği bilgiler olarak kullanılmak üzere toplanır ve hazırlanır. Ne kadar fazla veri o kadar başarılı program sonuçları elde etmemizi sağlar. Verileri aracılığı ile programcılar kullanmak için bir makine öğrenimi modeli seçer, verileri sağlar ve bilgisayar modelinin kalıpları bulmak veya tahminler yapmak için kendini eğitmesine izin verir. Zaman içinde insan programcı, daha doğru sonuçlara doğru itmeye yardımcı olmak için parametrelerini değiştirmek de dahil olmak üzere modelde ince ayar yapabilir. Bazı veriler, yeni veriler gösterildiğinde makine öğrenimi modelinin ne kadar doğru olduğunu test eden değerlendirme verileri olarak kullanılacak eğitim verilerinden tutulur. Sonuç, gelecekte farklı veri kümeleriyle kullanılabilecek bir modeldir.

Makine öğreniminin kategorilerinden bahsedecek olursak;

Denetimli Makine Öğrenimi

Denetimli makine öğrenimi, verileri sınıflandırmak veya sonuçları doğru bir şekilde tahmin yapabilmek, algoritmaları eğitmek için etiketli veri kümelerinin kullanılmasıyla tanımlanır. Girdi verileri modele beslenirken, model uygun şekilde takılana kadar ağırlıklarını ayarlar. Bu, modelin fazla veya eksik uydurmayı önlemesini sağlamak için çapraz doğrulama sürecinin bir parçası olarak gerçekleşir. Denetimli öğrenme, kuruluşların istenmeyen postaları gelen kutunuzdan ayrı bir klasörde sınıflandırmak gibi çeşitli gerçek dünya sorunlarını büyük ölçekte çözmesine yardımcı olur. Denetimli öğrenmede kullanılan bazı yöntemler arasında sinir ağları, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, random forest algoritması, destek vektör makinesi (SVM) ve daha fazlası bulunur.

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Denetimsiz makine öğrenimi, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz etmek ve kümelemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan gizli kalıpları veya veri gruplamalarını keşfeder. Bilgilerdeki benzerlikleri ve farklılıkları keşfetme yeteneği, onu keşifsel veri analizi, çapraz satış stratejileri, müşteri segmentasyonu, görüntü ve örüntü tanıma için ideal çözüm haline getirir. Ayrıca, boyutsallık azaltma işlemi yoluyla bir modeldeki özelliklerin sayısını azaltmak için kullanılır; temel bileşen analizi (PCA) ve tekil değer ayrıştırma (SVD) bunun için iki yaygın yaklaşımdır. Denetimsiz öğrenmede kullanılan diğer algoritmalar arasında sinir ağları, k-ortalama kümeleme, olasılıklı kümeleme yöntemleri ve daha fazlası bulunur.

Yarı Denetimli Öğrenimi

Yarı denetimli öğrenim, denetimli ve denetimsiz öğrenim arasında bir ortam sunar. Eğitim sırasında, daha büyük, etiketlenmemiş bir veri kümesinden sınıflandırma ve özellik çıkarmayı yönlendirmek için daha küçük etiketli bir veri kümesi kullanır. Yarı denetimli öğrenme, denetimli bir öğrenme algoritması eğitmek için yeterli etiketli veriye sahip olmama (veya yeterli veriyi etiketlemeyi göze alamama) sorununu çözebilir. Bu yaklaşımlar arasındaki farkları derinlemesine incelemek için “Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Fark Nedir?” konusuna bakılmalıdır.

Takviyeli Makine Öğrenimi

Takviyeli makine öğrenimi, denetimli öğrenmeye benzer bir davranışsal makine öğrenimi modelidir, ancak algoritma örnek veriler kullanılarak eğitilmez. Bu model, deneme yanılma yoluyla öğrenir. Belirli bir sorun için en iyi öneriyi veya politikayı geliştirmek için bir dizi başarılı sonuç güçlendirilecektir.

Artık birçok endüstri, daha büyük ölçeklerde daha hızlı ve daha doğru sonuçlar sunarken daha büyük ve daha karmaşık verileri analiz edebilen daha sağlam makine öğrenimi modelleri geliştirmektedir. Makine öğrenimi araçları, kuruluşların karlı fırsatları ve potansiyel riskleri daha hızlı belirlemesini sağlar. Makine öğreniminin pratik uygulamaları, bir şirketin kârlılığını önemli ölçüde etkileyebilecek iş sonuçlarını yönlendirir. Alandaki yeni teknikler hızla gelişiyor ve makine öğrenimi uygulamasını neredeyse sınırsız olanaklara genişletiyor. Çok büyük miktarda veriye dayanan ve bunları verimli ve doğru bir şekilde analiz etmek için bir sisteme ihtiyaç duyan endüstriler, modeller oluşturmanın, strateji oluşturmanın ve planlamanın en iyi yolu olarak makine öğrenimini benimsemiştir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.