Makine öğrenimi nedir ve nasıl çalışır

Makine öğrenimi, Yapay Zekanın heyecan verici bir dalı ve her yerde karşımıza çıkıyor. Makine öğrenimi, Facebook’un akışınızda makaleler önermesi gibi yeni yollarla verilerin gücünü ortaya çıkarır. Bu şaşırtıcı teknoloji, verilere otomatik olarak erişebilen ve tahminler ve tespitler yoluyla görevleri yerine getirebilen bilgisayar programları geliştirerek bilgisayar sistemlerinin deneyimlerden öğrenmesine ve gelişmesine yardımcı olur.

Bir makineye daha fazla veri girdikçe, bu algoritmaların bilgisayara öğretmesine yardımcı olur ve böylece sunulan sonuçları iyileştirir. Alexa’dan Amazon Echo’da en sevdiğiniz müzik istasyonunu çalmasını istediğinizde, en sık çaldığınız istasyona gidecektir. Alexa’ya şarkıları atlamasını, ses seviyesini ayarlamasını ve daha birçok olası komutu söyleyerek dinleme deneyiminizi daha da geliştirebilir ve iyileştirebilirsiniz. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın hızla ilerlemesi tüm bunları mümkün kılıyor.

Makine Öğrenimi nedir sorusunu yanıtlayarak başlayalım.

Makine Öğrenimi Tam Olarak Nedir?

Yeni başlayanlar için, makine öğrenimi Yapay Zekanın (AI) temel bir alt alanıdır. Makine Öğrenimi uygulamaları, doğrudan programlama olmaksızın insanların yaptığı gibi deneyimlerden (ya da daha doğru bir ifadeyle verilerden) öğrenir. Yeni verilere maruz kaldıklarında, bu uygulamalar kendi kendilerine öğrenir, büyür, değişir ve gelişir. Başka bir deyişle, makine öğrenimi, bilgisayarların nereye bakacakları söylenmeden içgörülü bilgileri bulmasını içerir. Bunun yerine, bunu yinelemeli bir süreçte verilerden öğrenen algoritmalardan yararlanarak yaparlar.

Makine öğrenimi kavramı uzun zamandır var (örneğin İkinci Dünya Savaşı Enigma Makinesi’ni düşünün). Ancak, karmaşık matematiksel hesaplamaların büyük verilere uygulanmasını otomatikleştirme fikri sadece birkaç yıldır var olsa da, şimdi daha fazla ivme kazanıyor.

Yüksek düzeyde makine öğrenimi, yeni verilere bağımsız olarak ve yinelemeler yoluyla uyum sağlama yeteneğidir. Uygulamalar önceki hesaplamalardan ve işlemlerden öğrenir ve güvenilir ve bilgili sonuçlar üretmek için “örüntü tanıma” kullanır.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine Öğrenimi, kuşkusuz, Yapay Zekanın en heyecan verici alt kümelerinden biridir. Makineye belirli girdilerle verilerden öğrenme görevini tamamlar. Makine Öğrenimini neyin işe yaradığını ve dolayısıyla gelecekte nasıl kullanılabileceğini anlamak önemlidir.

Makine Öğrenimi süreci, seçilen algoritmaya eğitim verilerinin girilmesiyle başlar. Eğitim verileri, nihai Makine Öğrenimi algoritmasını geliştirmek için bilinen veya bilinmeyen verilerdir. Eğitim verisi girişinin türü algoritmayı etkiler ve bu kavram birazdan daha ayrıntılı olarak ele alınacaktır.

Algoritmanın doğru çalışıp çalışmadığını test etmek için yeni giriş verileri makine öğrenimi algoritmasına beslenir. Tahmin ve sonuçlar daha sonra birbirlerine karşı kontrol edilir.

Tahmin ve sonuçlar eşleşmezse, veri bilimci istenen sonucu elde edene kadar algoritma birçok kez yeniden eğitilir. Bu, makine öğrenimi algoritmasının sürekli olarak kendi kendine öğrenmesini ve zaman içinde doğruluğu giderek artan en uygun yanıtı üretmesini sağlar.

Makine Öğrenimi Türleri Nelerdir?

Makine Öğrenimi karmaşıktır, bu nedenle denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme olmak üzere iki ana alana ayrılmıştır. Her birinin belirli bir amacı ve eylemi vardır, sonuç verir ve çeşitli veri biçimlerini kullanır. Makine öğreniminin yaklaşık yüzde 70’i denetimli öğrenmedir, denetimsiz öğrenme ise yüzde 10 ila 20 arasındadır. Geri kalanı ise takviyeli öğrenme tarafından ele alınmaktadır.

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenmede, eğitim verileri için bilinen veya etiketlenmiş verileri kullanırız. Veriler bilindiğinden, öğrenme bu nedenle denetimlidir, yani başarılı bir şekilde yürütülmeye yönlendirilir. Giriş verileri Makine Öğrenimi algoritmasından geçer ve modeli eğitmek için kullanılır. Model bilinen verilere göre eğitildikten sonra, bilinmeyen verileri modelde kullanabilir ve yeni bir yanıt alabilirsiniz.

Bu durumda model, verinin bir elma mı yoksa başka bir meyve mi olduğunu anlamaya çalışır. Model iyi bir şekilde eğitildikten sonra, verinin bir elma olduğunu belirleyecek ve istenen yanıtı verecektir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenmede, eğitim verileri bilinmez ve etiketsizdir – yani verilere daha önce hiç kimse bakmamıştır. Bilinen verilerin yönü olmadan, girdi algoritmaya yönlendirilemez, bu da denetimsiz teriminin ortaya çıktığı yerdir. Bu veriler Makine Öğrenimi algoritmasına beslenir ve modeli eğitmek için kullanılır. Eğitilen model bir örüntü aramaya ve istenen yanıtı vermeye çalışır. Bu durumda, algoritma genellikle Enigma makinesi gibi kodu kırmaya çalışıyor gibidir, ancak insan zihni doğrudan dahil olmadan, daha ziyade bir makine.

Bu durumda, bilinmeyen veriler birbirine benzeyen elma ve armutlardan oluşur. Eğitilen model hepsini bir araya getirmeye çalışır, böylece aynı şeyleri benzer gruplar halinde elde edersiniz.

Takviyeli Öğrenme

Geleneksel veri analizi türlerinde olduğu gibi, burada da algoritma bir deneme yanılma süreciyle verileri keşfeder ve ardından hangi eylemin daha yüksek ödüllerle sonuçlanacağına karar verir. Takviyeli öğrenmeyi oluşturan üç ana bileşen vardır: aracı, çevre ve eylemler. Temsilci öğrenen veya karar verendir, ortam temsilcinin etkileşimde bulunduğu her şeyi içerir ve eylemler temsilcinin yaptığı şeylerdir.

Takviyeli öğrenme, aracı belirli bir süre içinde beklenen ödülü en üst düzeye çıkaran eylemleri seçtiğinde gerçekleşir. Temsilci sağlam bir politika çerçevesinde çalıştığında bunu başarmak en kolay yoldur.

Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?

Makine öğrenimi nedir sorusunu daha iyi yanıtlamak ve Makine Öğreniminin kullanım alanlarını anlamak için Makine Öğreniminin bazı uygulamalarını göz önünde bulundurun. Kendi kendine giden Google arabası, siber dolandırıcılık tespiti ve Facebook, Netflix ve Amazon’un çevrimiçi öneri motorları. Makineler, yararlı bilgi parçalarını filtreleyerek ve doğru sonuçlar elde etmek için kalıplara dayalı olarak bunları bir araya getirerek tüm bunları mümkün kılar.

Makine Öğrenimindeki hızlı evrim, kullanım alanlarının, taleplerin ve makine öğreniminin modern yaşamdaki öneminin artmasına neden oldu. Büyük Veri de son birkaç yılda çok kullanılan bir moda sözcük haline geldi. Bu kısmen, Büyük Veri yığınlarının analiz edilmesini sağlayan Makine Öğreniminin artan karmaşıklığından kaynaklanmaktadır. Makine Öğrenimi, genel yöntemleri/algoritmaları otomatikleştirerek ve böylece geleneksel istatistiksel tekniklerin yerini alarak veri çıkarma ve yorumlama şeklini de değiştirmiştir.

Artık makine öğreniminin ne olduğunu, türlerini ve önemini bildiğinize göre, makine öğreniminin kullanım alanlarına geçelim.

Makine Öğreniminin Başlıca Kullanım Alanları

Makine öğrenimi kullanımının tipik sonuçları genellikle web arama sonuçları, web sayfalarında ve mobil cihazlarda gerçek zamanlı reklamlar, e-posta spam filtreleme, ağ saldırı tespiti ve desen ve görüntü tanımayı içerir. Tüm bunlar, büyük hacimli verileri analiz etmek için makine öğrenimini kullanmanın yan ürünleridir.

Geleneksel olarak veri analizi deneme yanılma yöntemine dayalıydı ve bu yaklaşım büyük, heterojen veri setlerinin ortaya çıkmasıyla giderek daha kullanışsız hale geldi. Makine öğrenimi, büyük ölçekli veri analizi için akıllı alternatifler sunar. Makine öğrenimi, gerçek zamanlı veri işleme için hızlı ve verimli algoritmalar ve veri odaklı modeller geliştirerek doğru sonuçlar ve analizler üretebilir.

Hangi Makine Öğrenimi Algoritmasını Kullanacağınıza Nasıl Karar Verirsiniz?

Aralarından seçim yapabileceğiniz düzinelerce farklı algoritma var, ancak en iyi seçim veya her duruma uyan bir tane yok. Çoğu durumda deneme yanılma yöntemine başvurmanız gerekir. Ancak seçeneklerinizi daraltmanıza yardımcı olabilecek bazı sorular sorabilirsiniz.

• Birlikte çalışacağınız verilerin boyutu nedir?
• Birlikte çalışacağınız veri türü nedir?
• Verilerden ne tür içgörüler elde etmek istiyorsunuz?
• Bu içgörüler nasıl kullanılacak?

Makine Öğrenimi için Ön Koşullar

Makine Öğreniminin ne olduğunun ötesini öğrenmek isteyenler için, bu alanda başarılı olmak için birkaç gereksinimin karşılanması gerekir. Bu gereksinimler şunları içerir:

• Python, R, Java, JavaScript gibi programlama dilleri hakkında temel bilgi.
• Orta düzeyde istatistik ve olasılık bilgisi.
• Temel doğrusal cebir bilgisi. Doğrusal regresyon modelinde, tüm veri noktaları boyunca bir çizgi çizilir ve bu çizgi yeni değerleri hesaplamak için kullanılır.
• Kalkülüsün anlaşılması.
• Karar verme süresini kısaltmak için ham verilerin nasıl temizleneceği ve istenen formata nasıl getirileceği hakkında bilgi.

Bu ön koşullar, başarılı bir makine öğrenimi kariyeri sürdürme şansınızı artıracaktır.