Makine Öğrenimi Nedir? Nasıl Çalışır?
Makine öğrenimi, bir algoritmanın belirli bir görev performansını önceki deneyimlerinden öğrenerek geliştirmesine dayanır. Bu deneyimler, büyük miktarda veri üzerinde gerçekleştirilen analizler yoluyla elde edilmektedir. Örneğin, bir makine öğrenimi algoritması, milyonlarca görüntü üzerinde eğitilerek nesne tanıma görevinde ustalaşabilir veya birçok finansal veri noktasını inceleyerek gelecekteki trendleri tahmin edebilir.
Makine öğrenimindeki hızlı ilerleme ve çeşitlilik, teknolojinin etik ve güvenlik yönleri üzerinde ciddi düşünmeyi gerektiriyor. Özellikle veri gizliliği, algoritmik önyargı ve otomasyonun işgücü üzerindeki etkileri gibi konular, bu teknolojinin sürdürülebilir ve toplumsal olarak kabul edilebilir bir şekilde kullanılmasını sağlama konusunda önemli sorumluluklar getiriyor.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, makinelere kendi programlarını öğrenme ve geliştirme yeteneği vererek onları davranışlarında ve kararlarında daha insani hale getirme çalışmasıdır. Aynı zamanda bir bilgisayarın doğrudan talimat olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma sürecidir. Makine öğrenimi, veri içindeki kalıpları tanımlamak için algoritmalar kullanır. Bu kalıplar daha sonra tahminlerde bulunabilen bir veri modeli meydana getirir. Böylece daha fazla data ve deneyimle, makine öğreniminin sonuçları daha iyi hale gelir. Tıpkı insanların daha fazla pratikle kendini geliştirmesi gibi.
Makine Öğreniminin Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile İlişkisi
Makine öğrenimi veya makine öğrenmesi yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Akıllı bir bilgisayar, insan gibi düşünür ve görevlerini kendi başına yürütür. Bir bilgisayarı insan muhakemesini taklit edecek şekilde eğitmenin yolu, insan beyni gibi modellenen bir dizi algoritmadan oluşan bir nöral ağ kullanmaktır.
Makine öğrenimi bir tür tahmine dayalı analitiktir. Buna rağmen daha fazla veri elde ettiği için gerçek zamanlı güncellemeyle uygulanması çok daha kolaydır. Tahmine dayalı analitik, genellikle sabit bir veri kümesiyle çalışır ve güncellemeler için yenilenmesi gerekir.
Derin öğrenme, nöral ağlar üzerinden yanıtlar sunan özel bir makine öğrenimi biçimidir. Doğruluğu kendi başına belirleyebilen derin öğrenme, bilgileri insan beyni gibi sınıflandırır. Ayrıca insan benzeri bazı yapay zekaları da destekler.
Tavsiye İçerik : ‘İnsanlığın Geleceği : Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI)’
Makine Öğrenimi Ne İşe Yarar?
- Öngörüleri ortaya koyma : Makine öğrenimi, her çeşit verilerdeki kalıbı veya yapıyı tanımlamaya yardımcı olarak verilerin anlattığı hikayeyi kategorize etmeye yardımcı olur.
- Kullanıcı Deneyimini Geliştirme : Arayüzler, hedeflenen içerik, sohbet robotları ve sesli sanal asistanların tümü, makine öğreniminin müşteri deneyimini optimize etmede önemli olduğunun örnekleridir.
- Müşteri Davranışını Tahmin Etme : Makine öğrenimi, kalıpları ve davranışları belirlemeye yardımcı olmak için müşteriyle ilgili verileri araştırır. Böylece ürün önerilerini optimize etmenize ve mümkün olan en iyi müşteri deneyimini sunmanıza olanak tanır.
- Veri Bütünlüğünü Sağlama : Makine öğrenimi, veri madenciliğinde mükemmeldir. Üstelik zamanla yeteneklerini geliştirerek bir adım daha ileri götürebilmektedir.
- Riski Azaltma : Dolandırıcılık taktikleri değiştikçe, eylem gerçekleşmeden girişimleri yakalamak için yeni kalıpları izleyerek ve belirleyerek duruma adapte olur.
- Fiyatları Düşürme : Bir makine öğrenimi uygulaması, çalışanların en önemli şeye odaklanmasına olanak tanıyarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.
Makine Öğrenimi Teknikleri
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenmede, makine örnek üzerinden geliştirilmektedir. Operatör, makine öğrenimine ait algoritmaya, istenen girdi ve çıktıları içeren bilinen bir veri kümesi sağlar. Bununla birlikte algoritma, bu girdi ve çıktılara nasıl ulaşacağını belirlemek için bir yöntem bulur. Operatör problemin doğru cevaplarını bilirken, algoritma verilerdeki modelleri tanımlar. Gözlemlerden öğrenir ve tahminlerde bulunur. Ek olarak operatör algoritmanın yaptığı yanlış tahminleri düzeltir. Bu süreç algoritma yüksek düzeyde doğruluk/performans elde edene kadar devam eder. Bir ev fiyatını girdi özelliklerine dayanarak tahmin etmek denetimli öğrenmeye örnektir.
Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmeye benzer. Ancak bunun yerine hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanır. Etiketli veriler, algoritmanın verileri anlayabilmesi için anlamlı etiketlere sahip bilgilerdir. Etiketlenmemiş veriler ise bu bilgilerden yoksundur. Böylece makine öğrenimine ait algoritmalar, etiketlenmemiş verileri etiketlemeyi öğrenir.
Denetimsiz Öğrenme
Bu yöntemde, algoritma yalnızca girdi verilerini kullanır ve herhangi bir etiket veya çıktıya sahip değildir. Amacı, veri içindeki yapıyı keşfetmek, desenleri tanımlamak ve veriyi kümelemektir. Pazar segmentasyonu yapmak denetimsiz öğrenmeye örnektir.
Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme, makine öğrenimi algoritmasının bir dizi eylem, parametre ve son değerle sağlandığı düzenli öğrenme süreçlerine odaklanır. Ardından, makine öğrenimi algoritması, kuralları tanımlayarak farklı seçenekleri ve olasılıkları belirler. Hangisinin en uygun olduğunu belirlemek için her bir sonucu izlemeye ve değerlendirmeye çalışır. Yani pekiştirmeli öğrenme, makineye deneme yanılma yapmayı öğretir. Böylece geçmişteki deneyimlerden öğrenir. Bu doğrultuda mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için duruma yanıt olarak yaklaşımını uyarlamaya başlar. Makine öğreniminin uyarlanabilirliği, verilerin sürekli değiştiği ve kodlamanın fiilen imkansız olduğu senaryolarda onu önemli bir seçenek haline getirir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Adım 1 : Verilerin Toplanması ve Hazırlanması
Veri kaynakları belirlendikten sonra, mevcut veriler derlenir. Bu veriler, belirli bir görevi gerçekleştirmek için kullanılacak girdi ve çıktıları içerir. Sahip olduğunuz veri türü, hangi makine öğrenimi algoritmalarını kullanabileceğinizi belirlemenize yardımcı olur. Veriler hazırlık sürecinde temizlenir, düzenlenir ve gerektiğinde öznitelikler çıkarılır. Ardından yapı geliştirilir ve veri bütünlüğü sorunları çözülür.
Adım 2 : Modeli Eğitmek
Hazırlanan veriler eğitim seti ve test seti olmak üzere iki gruptan oluşur. Eğitim seti, makine öğrenimine ait modellerinizi yüksek doğruluğa ayarlamak için kullanılan verilerinizin büyük bir kısmıdır. Bu aşamada probleme en uygun model seçilmektedir. Denetimli öğrenme için sınıflandırma, regresyon veya denetimsiz öğrenme için kümeleme, boyut azaltma gibi algoritmalar kullanılabilmektedir. Seçilen model, eğitim veri kümesi üzerinde eğitilir. Yani modele girdi verilir ve beklenen çıktılarla karşılaştırılarak model parametreleri ayarlanır.
Adım 3 : Modeli Doğrulamak
Nihai veri modelinizi seçmeye hazır olduğunuzda, performans ve doğruluğu değerlendirmek için test seti devreye girer. Eğitilen modelin performansı, doğruluk, hassasiyet, geri çağırma gibi metrikler kullanılarak değerlendirilmektedir. Bu işlem, modelin ne kadar iyi çalıştığını ve ne kadar genelleme yapabildiğini belirlemek için yapılmaktadır.
Adım 4 : Sonuçları Yorumlamak
Eğitilen model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılmak üzere dağıtılır. Bu adım, modelin çevrimiçi veya çevrimdışı olarak kullanılabilir hale getirilmesini içerir. Öngörüler bulmak, varsayımlar çıkarmak ve sonuçları tahmin etmek için netice gözden geçirilir. Modelin performansını sürdürmek için düzenli olarak geri bildirim alınır, model güncellenir ve iyileştirmeler yapılır. Bu sayede sistem değişen gereksinimlere ve veri dinamiklerine uyum sağlar.
Tavsiye İçerik : ‘ChatGPT Nedir ve Nasıl Kullanılır?’
Makine Öğrenimi Kullanım Alanları
- Bankacılık ve Finans : Risk yönetimi ve dolandırıcılık önleme, makine öğreniminin finansal bağlamlarda değer kattığı alanlardır.
- Ulaşım : Trafik anormalliği tanımlaması, teslimat rotası optimizasyonu ve sürücüsüz araçlar, makine öğreniminin ulaşımda olumlu etki yaratabileceği alanlardır.
- Sağlık : Teşhis araçları, hasta izleme ve salgınları tahmin etme, makine öğreniminin hasta bakımını iyileştirmeye nasıl yardımcı olabileceğine dair birçok örnekten bazılarıdır.
- Müşteri Hizmetleri : Soruları yanıtlamak, müşteri amacını ölçmek ve sanal yardım sağlamak, makine öğreniminin müşteri hizmetleri sektörünü nasıl desteklediğine ilişkin örneklerdir.
- Perakende Satış ve E-Ticaret : Makine öğrenimi, perakendecilerin satın alma modellerini analiz etmesine, teklifleri ve fiyatlandırmayı optimize etmesine ve genel müşteri deneyimini iyileştirmek için verileri kullanmasına yardımcı olur.
- Ziraat : İş gücü eksikliklerini gidermek için robotlar geliştirmek, bitki hastalıklarını teşhis etmek ve toprağın sağlığını izlemek, makine öğreniminin tarımı iyileştirebileceğine dair örneklerdir.
- İnternet Arama ve Reklamcılık : Makine öğrenimi, arama motorlarında kullanıcı arama sorgularını ve davranışlarını analiz etmede kullanılmaktadır. Ayrıca, reklamcılıkta hedefleme, teklif verme ve reklam içeriği optimizasyonu için de faydalanılmaktadır.
- Doğal Dil İşleme (NLP) : Metin verilerini anlama, çeviri, duygu analizi, otomatik özetleme gibi NLP görevleri için makine öğrenimi teknikleri kullanılmaktadır. Bu durum sosyal medya analizi, müşteri hizmetleri otomasyonu ve metin tabanlı arama motorları gibi birçok uygulama alanı için önemlidir.
Tavsiye İçerik : ‘Web 4.0 Teknolojisi ve Web Gelişim Evreleri’