Günümüz dünyasında Makine Öğrenimi (ML), teknolojiyle ilgili haberlerde, reklamlarda ve tartışmalarda sıklıkla duyduğumuz bir terimdir. Peki, makine öğrenimi tam olarak nedir? Nasıl çalışıyor? Neden umursayasın ki?
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, tıpkı insanlar gibi makinelerin de deneyimlerinden öğrenmelerini sağlayan, ancak çok daha büyük ve daha hızlı ölçekte bir tür bilgisayar teknolojisidir. Bir görevi gerçekleştirmek için bir makineyi açıkça programlamak yerine, ona verileri kullanarak “öğretirsiniz” ve makine karar vermek veya tahmin yapmak için bu verilerden kalıplar öğrenir.
Bir çocuğa meyveleri nasıl tanıyacağını öğrettiğinizi hayal edin. Onlara elma, muz ve portakalın birçok resmini gösterir ve onlara her meyvenin adını söylersiniz. Zamanla çocuk, her birini etiketlemenize gerek kalmadan meyveler arasındaki farkı fark etmeye başlar. Makine öğrenimi benzer şekilde çalışır – bir bilgisayarın örneklerden otomatik olarak öğrenmesine ve ardından öğrendiklerini yeni durumlara uygulamasına olanak tanır.
Makine Öğrenimi Türleri
Üç ana makine öğrenimi türü vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Her birine daha ayrıntılı bakalım.
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, en yaygın makine öğrenimi türüdür. Bu yaklaşımda, makine etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Etiketli bir veri kümesi, verilerin hem girdiyi (özellikleri) hem de doğru çıktıyı (etiketi) içerdiği anlamına gelir.
Örneğin, bir makineye e-postaları “spam” veya “spam değil” olarak tanımasını öğretmek istediğinizi hayal edin.” Makineye zaten spam olarak etiketlenmiş veya spam olmayan binlerce e-posta örneği verirdiniz. Makine daha sonra, spam ve spam olmayan e—postaları ayırt etmesine yardımcı olan belirli kelimeler, e—posta adresleri veya biçimlendirme gibi verilerdeki kalıpları öğrenir. Eğitimden sonra, makine yeni, görünmeyen e-postaları spam olarak sınıflandırabilir veya spam olarak sınıflandıramaz.
Kısacası, denetimli öğrenme, makinenin ikisi arasındaki ilişkiyi öğrenmesine yardımcı olarak hem sorunun hem de doğru cevabın verildiği örnekleri kullanır.
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme ise makineye etiketli veriler sağlamaz. Bunun yerine, makine verilerdeki kalıpları ve ilişkileri kendi başına bulmalıdır.
Denetimsiz öğrenmeye bir örnek, bir işletmede müşteri segmentasyonu olabilir. Bir şirket farklı müşteri gruplarını anlamak istiyorsa yaş, konum, satın alma davranışı vb. Gibi verileri girebilir. denetimsiz bir makine öğrenimi modeline. Model, şirket ne arayacağını belirtmemiş olsa da benzer özellikleri paylaşan müşteri gruplarını keşfedebilir. Bu şekilde işletmeler, önceden etiketlenmiş kategoriler olmadan bu segmentleri daha etkin bir şekilde hedefleyebilir.
Denetimsiz öğrenme genellikle tam olarak ne aradığımızı bilmediğimizde ve verilerdeki gizli kalıpları bulmak için makineye ihtiyaç duyduğumuzda kullanılır.
Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme diğer ikisinden biraz farklıdır. Bu tür öğrenmede makine, eylemlerine göre geri bildirim alarak deneme yanılma yoluyla öğrenir. Makine, oyundaki bir öğrenci veya oyuncu gibidir – harekete geçer ve aldığı ödüllere veya cezalara dayanarak, genel başarısını en üst düzeye çıkarmak için stratejisini ayarlar.
Pekiştirmeli öğrenmenin klasik bir örneği, bir bilgisayara video oyunu oynamayı öğretmektir. Makine, oyunun nasıl oynanacağına dair hiçbir bilgi olmadan başlar. Oynarken geri bildirim alır (puanlar, seviyeler veya başarısızlıklar), bu da yapılacak en iyi eylemleri öğrenmesine yardımcı olur. Zamanla makine, tıpkı bir insan oyuncunun yapacağı gibi geçmiş deneyimlerinden öğrenerek oyunda daha iyi hale gelir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğreniminin arkasındaki temel fikir, bir makineye karar vermeyi öğretmek için verileri kullanmaktır. Bu birkaç adımı içerir: yapay zeka
Veri Toplama: İlk olarak, makinenin verilere ihtiyacı vardır. Ne kadar çok veriye sahipseniz, makine o kadar iyi öğrenebilir. Bu resimler, metinler, sayılar veya makinenin kalıpları öğrenmek için kullanabileceği her türlü bilgi olabilir.
Veri Hazırlama: Verilerin kullanılmadan önce genellikle temizlenmesi ve düzenlenmesi gerekir. Bu, kopyaları kaldırmayı, hataları düzeltmeyi veya eksik bilgileri doldurmayı içerebilir.
Modelin Eğitimi: Eğitim aşamasında makine verilerden öğrenir. Girdi verileri (bildiğiniz şeyler) ile çıktı verileri (istediğiniz sonuçlar) arasındaki kalıpları veya ilişkileri arar. Örneğin, bir makineye resimlerdeki kedileri tanımayı öğretirken, “kedi” veya “kedi değil” olarak etiketlenen binlerce resimle beslenir ve model, bir kediyi diğer şeylerden ayıran özellikleri öğrenmeye başlar.
Test ve Doğrulama: Eğitimden sonra, makine öğrendiklerini ne kadar iyi uygulayabileceğini görmek için yeni, görünmeyen veriler üzerinde test edilir. Makine kötü performans gösterirse, iyileştirilmesi için eğitim aşamasına geri gönderilir.
Tahminler Yapmak: Makine eğitildikten ve test edildikten sonra tahminler veya kararlar verebilir. Örneğin, eğitimli bir spam filtresi artık yeni bir e-postanın spam olup olmadığını eğitim sırasında öğrendiklerine göre belirleyebilir.
Makine Öğreniminin Uygulamaları
Farkında olmasak bile, makine öğrenimi zaten etrafımızda. İşte makine öğreniminin nasıl kullanıldığına dair birkaç örnek:
Kişiselleştirilmiş Öneriler: Netflix veya Spotify gibi akış hizmetlerini kullandığınızda, makine öğrenimi önceki seçimlerinize ve tercihlerinize göre film, dizi veya müzik önermenize yardımcı olur.
Sağlık hizmeti: Makine öğrenimi modelleri, doktorların hastalıkları teşhis etmesine, hasta sonuçlarını tahmin etmesine ve hatta tedavi planları önermesine yardımcı olmak için tıbbi verileri analiz edebilir.
Finans: Finans endüstrisinde, makine öğrenimi sahtekarlığı tespit etmek, hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek ve yatırım kararları vermede yardımcı olmak için kullanılır.
Otonom Araçlar: Kendi kendini süren otomobiller, çevrelerini anlamak, kararlar almak ve yollarda güvenli bir şekilde gezinmek için büyük ölçüde makine öğrenimine güvenir.
Sesli Asistanlar: Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sanal asistanlar, sesinizi anlamak ve sorularınıza akıllıca yanıt vermek için makine öğrenimini kullanır.
Facebook ve İnstagram gibi platformlar, feed’inizi kişiselleştirmek, arkadaşlarınızı tavsiye etmek ve spam veya zararlı içeriği filtrelemek için makine öğrenimini kullanır.
Makine Öğrenmesi Neden Önemlidir?
Makine öğrenimi, endüstrileri ve günlük yaşamı görevleri daha hızlı, daha doğru ve daha verimli hale getirecek şekilde dönüştürüyor. Hava koşullarını tahmin etmek veya nadir hastalıkları teşhis etmek gibi insanların tek başına baş edemeyeceği kadar karmaşık sorunları çözme potansiyeline sahiptir. Dahası, teknoloji ilerledikçe, makineler öğrenmede daha iyi olmaya devam edecek ve bu da daha zorlu sorunların üstesinden gelmemize olanak sağlayacaktır.
Bununla birlikte, etik sonuçları dikkate almak da önemlidir. Örneğin, makine öğrenimi, onu eğitmek için kullanılan veriler önyargılıysa önyargılı olabilir ve bu da haksız sonuçlara yol açabilir. Makine öğrenimi sistemlerinin sorumlu ve şeffaf bir şekilde tasarlandığından emin olmak esastır.
Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini, kalıpları tanımlamasını ve kararlar almasını sağlayan güçlü bir araçtır. Yaşamın birçok alanında kullanılıyor ve endüstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahip. Makinelere düşünmeyi öğretme kavramı kulağa karmaşık gelse de, temel fikir oldukça basittir: makine verilerini besleyerek ve onlardan öğrenmelerine izin vererek görevleri otomatikleştirebilir ve daha akıllı kararlar verebiliriz.
Makine öğrenimi teknolojilerini yenilemeye ve geliştirmeye devam ettikçe, olasılıklar sonsuz görünüyor. Makine öğreniminin temellerini anlamak, gelecekte getireceği değişikliklere karşı bilgilendirilmemize ve hazırlıklı olmamıza yardımcı olabilir.
