Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi (ML), yapay zeka (AI) alanında olan bilgisayara, önceden kod yazmadan öğrenme yeteneği kazandırır. Makine öğrenimi, bilgisayarların sorunları çözmek için bir araç olarak kullanılabileceği fikrine dayanır ve bilgisayarların deneyimlerden öğrenmeleri ve her yinelemede performansı artırmaları için bir yol sağlar.

Bilgisayar, gelecekteki sonuçları veya henüz gözlemlenmemiş ancak aynı alanda bulunan diğer bilgileri tahmin etmek için maruz kaldığı verilerden öğrenir. Tipik olarak, amacı büyük miktarlardaki verilerde ortaya çıkan kalıpları bulmak ve diğer parametrelerle korelasyonlar aramak olan istatistiksel makine öğrenimi ile ilgili çeşitli tekniklerin kullanımını içerir.

Makine öğreniminden önce bilgisayarlar hep kod ile neyi ne zaman yapacakları gibi verileri öğreterek çalışmışlardır. Öte yandan makine öğrenimi ile bilgisayarın olasılıklar ve istatistikler gibi bazı bilgileri kullanarak kendi başına tahminlerde bulunarak karar vermesi sağlanır. Dolayısıyla veri bilimi ve makine öğrenimi birbiriyle doğrudan ilişkilidir.

I

Makine Öğrenimi Neden Kullanılır?

Makine öğrenimi, yapay zeka algoritmalarını verilerle eğitmek için kullanılır. Son zamanlarda, öğrenciler hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi ile ilgilenmektedir.
Önemli olan, ağa, kalıpları tanımaya ve otomatik olarak bazı içgörüler elde etmeye başlayana kadar yeterli sayıda kalıp sağlamaktır. Örüntülerin otomatik olarak sıralanması faydalı olabilir, ancak algoritmanın kontrolü ele geçirmesine yol açabilir (AlphaGo’nun insan uzmanları yenmesine benzer şekilde). Ayrıca, Google makine öğrenimi, AWS makine öğrenimi, Azure makine öğrenimi gibi bazı önemli makine öğrenimi örnekleri de bulunmaktadır.

Makine öğreniminde, veriler kendi içinde çeşitlilik sağlar ve bu nedenle modelinizin performansı genellikle bir olasılık fonksiyonu değerine veya hata oranınıza göre değişir. Makine öğreniminin yegane amacı elinizdeki verileri yüksek performansla genelleyebilecek bir model oluşturmaktır. En popülerlerinden biri olan Karar Ağaçları, Lojistik Regresyon ve Doğrusal Regresyon bunlardan sadece birkaçıdır.

Makine Öğrenimi Türleri Nelerdir?
Makine öğrenmesi kapsamında yürütülen çalışmalar yapay zekâ kavramının bir alt dalıdır. Aynı şekilde makine öğrenimi de kendi içinde birçok alt alana ayrılır. Bunlardan en çok sevileni ve en önemlisi denetimli öğrenmedir. Ayrıca, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme de diğer önemli öğrenme yöntemleridir. Tamamlanacak göreve bağlı olarak, bazı modeller diğerlerine göre daha uygundur ve daha iyi performans gösterir.

Image by Vincent Granville from Pinterest

1- Gözetimli Öğrenme

Bu tür öğrenmede, model eğitilirken her veri noktasındaki doğru sonuç açıkça etiketlenir. Bu, öğrenme algoritmasının verileri okurken zaten yanıt verdiği anlamına gelir. Cevapları bulmaktan ziyade, veriler arasındaki korelasyonu bulmak amaçlanmaktadır. Bu şekilde, atanmamış veri göstergeleriyle karşılaşıldığında, bunlar doğru bir şekilde sınıflandırılabilir veya tahmin edilebilir.

Bir hisse senedinin zaman içindeki fiyatı gibi veri göstergelerinin sürekli bağlantılı olduğu bir bağlamda, veri göstergesini tahmin etmek için bir regresyon öğrenme algoritması kullanılabilir.

2- Denetimsiz Öğrenme

Bu modelde, eğitim sırasında öğrenme algoritmasına herhangi bir yanıt verilmez. Amaç, veri göstergeleri arasında anlamlı ilişkiler bulmaktır. Bu öğrenme biçiminin önemi, örüntüler ve veriler arasındaki bağlantıların keşfedilmesinde yatmaktadır.

3- Pekiştirmeli Öğrenme

En iyi bilinen türlerden biri olan pekiştirmeli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin bir kombinasyonudur. Genellikle daha karmaşık sorunları çözmek için kullanılır ve bir ortamla etkileşime girmesi gerekir. Veriler çevre tarafından sağlanır ve algoritmanın yanıt vermesi ve öğrenmesi sağlanır.
Sonuç
Makine öğreniminin (ML) günümüzde bu kadar önemli ve popüler hale gelmesinin en önemli nedeni, insanların bugüne kadar çözemediği birçok problemi bilgisayarlar yardımıyla çözebilme fikridir.

Arka planda istatistik, matematik ve python gibi programlama bilgisi gereklidir. Ayrıca verilerinizi anlamanız, görselleştirmeniz ve karar vermeniz için sizi bekleyen daha birçok adım olacaktır. Bu alanda daha fazla bilgi edinmek için bir kurs alabilirsiniz.