Pazar, Şubat 25, 2024
TEKNOLOJİ

Makine Öğrenimi Nedir ? Nasıl Çalışır ?

3
(2)

Makine öğrenimi nedir, nasıl çalışır? Makine öğreniminin çeşitleri nelerdir? Hangi alanlarda kullanılır? Faydaları nelerdir? Mümkün olduğunca basit bir şekilde ele alalım.

Makine Öğrenimi Nedir ?

Makine öğrenimi, makinelere kendi programlarını öğrenme ve geliştirme yeteneği vererek davranışlarında ve kararlarında daha insani hale getirme çalışmasıdır. Aynı zamanda bir bilgisayarın doğrudan talimat olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel veri modellerini kullanma sürecidir. Yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. 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 da daha iyi hale gelir. Tıpkı insanların daha fazla pratikle kendini geliştirmesine benzer.

Makine öğreniminin uyarlanabilirliği, verilerin sürekli değiştiği, kodlamanın fiilen imkansız olduğu senaryolarda onu önemli bir seçenek haline getirir.

makine öğrenimi
Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gelişimlerine ait zaman çizelgesi

Makine Öğreniminin Yapay Zekayla Alakası

Makine öğrenimini, yapay zekanın bir alt kümesi olarak kabul edebiliriz. “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 öğrenimiyle tahmine dayalı analitik arasında nasıl bir ilişki var?

Makine öğrenimi bir tür tahmine dayalı analitik olmasına rağmen, daha fazla veri elde ettiği için gerçek zamanlı güncelleme ile uygulanması çok daha kolaydır. Tahmine dayalı analitik, genellikle sabit bir veri kümesiyle çalışır ve güncellemeler için yenilenmesi gerekir.

Makine öğrenimi derin öğrenmeyle nasıl ilişkilidir?

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.

İlginizi Çekebilir :  IBM 305 RAMAC : Sabit Diskli İlk Ticari Bilgisayar

Makine Öğreniminin Faydaları

Makine öğreniminin pek çok uygulama alanı var ve imkanlar sürekli olarak genişlemektedir.

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 götürebilir.

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

İnsanların makine öğreniminde kullandığı üç ana teknik vardır.

makine öğrenimi

1. Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenmede, makine örnek üzerinden geliştirilir. Operatör, makine öğrenimine ait algoritmaya, istenen girdi ve çıktıları içeren bilinen bir veri kümesi sağlar. 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.

2. Denetimsiz 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.

İlginizi Çekebilir :  Yeni Başlayanlar İçin Drone Tavsiyeleri

3. 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 ve mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için duruma yanıt olarak yaklaşımını uyarlamaya başlar.

Sorunları Çözmek İçin Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Adım 1 : Verilerin Toplanması ve Hazırlanması

Veri kaynakları belirlendikten sonra, mevcut veriler derlenir. Sahip olduğunuz veri türü, hangi makine öğrenimi algoritmalarını kullanabileceğinizi belirlemenize yardımcı olur. Siz verilerinizi gözden geçirdikçe anormallikler belirlenir. 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.

Adım 3 : Modeli Doğrulamak

Nihai veri modelinizi seçmeye hazır olduğunuzda, performans ve doğruluğu değerlendirmek için test seti devreye girer.

Adım 4 : Sonuçları Yorumlamak

Öngörüler bulmak, varsayımlar çıkarmak ve sonuçları tahmin etmek için netice gözden geçirilir.

Farklı Endüstrilerde Makine Öğreniminin Kullanımı

Bankacılık ve Finans : Risk yönetimi ve dolandırıcılık önleme, makine öğreniminin finansal bağlamlarda muazzam değer kattığı kilit alanlardır.

Ulaşım : Trafik anormalliği tanımlaması, teslimat rotası optimizasyonu ve kendi kendini süren arabalar. Makine öğreniminin ulaşımda olumlu etki yaratabileceği yollara örnektir.

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.

İlginizi Çekebilir :  Dünyanın En İyi Yangın Söndürme Uçakları

Perakende Satış : 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.

İlginizi çekebilek diğer bir makalemiz “İnsanlığın Geleceği: Beyin – Bilgisayar Arayüzü” başlıklı yazımız için tıklayınız.

    Bu içerik size faydalı oldu mu?

    Puan vermek için yıldızın üzerine tıkla!

    Sonuçlar 3 / 5. Oy sayısı: 2

    Henüz puan verilmedi. İlk puan veren sen ol!

    Bu içeriği faydalı bulduysanız..

    Bizi sosyal medyada takip edin!

    One thought on “Makine Öğrenimi Nedir ? Nasıl Çalışır ?

    Bir yanıt yazın

    E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir