Makine öğrenimi nedir? Makine öğrenmesi nedir? Ne anlama gelmektedir?
Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) bir alt bölümüdür. Makinelerin yeni bilgiler öğrenme ve problem çözme yetenekleri geliştirme yeteneğini ifade eder.
Makine öğrenimi, makinelere problemleri nasıl çözeceklerini, soruları nasıl cevaplayacaklarını ve kaynak materyalden sonuç çıkarmayı öğretmek için eğitim verilerini veya veri girişini kullanır. Hepsi insan müdahalesine gerek kalmadan gerçekleşir.
Makine öğrenimi, her bir özel sorun veya yeni bilgi parçası için açık programlama gerektirmenin yerini alır. Bunun yerine, bilgisayarlar yeni şeyler yapmayı öğrenmek ve kendi başlarına çıkarımlar yapmak için algoritmaları kullanır.
Ve makine zamanla daha akıllı hale gelir. Onu sürekli olarak verilerle besliyorsunuz ve sürekli olarak ayrıştırıyor, analiz ediyor ve emiyor. Bilgisayar deneyim kazandıkça performansını iyileştirir ve daha akıllı hale gelir.
Derin öğrenme ile uyumlu çalışan makine öğrenimi aslında hayatın her alanında bizimle birlikte var olmaktadır.
Peki makine öğrenimi nedir? Özetle, zaman içinde özerk bir şekilde öğrenerek bilgisayarlara insan beyni gibi davranmayı öğretmeye odaklanan bir bilimdir.
Makine öğrenimi türleri
“Makine öğrenimi nedir” sorusunun yanıtını anlamak, nasıl çalıştığını anlamak anlamına gelir. İki tür makine öğrenimi vardır: denetimli ve denetimsiz. Her tür, öğrenmek için veri girişi gerektirir ve bir yanıt bulmak için algoritmalar kullanır.
Denetimli makine öğrenimi, tekrarlayan sorunlar için harikadır. Zaten bir kez çözdüklerimiz, ama bunlar defalarca ortaya çıkıyor. Denetimli öğrenme, algoritmanın potansiyel çıktılarının zaten bilinmesini gerektirir.
Denetimli öğrenmedeki eğitim verileri yapılandırılmış örneklerden oluşur. Bu örnekler doğru cevaplarla etiketlenmiştir. Bu bilgi bankası ile bir makine , örneklerdeki adımları yeni veri girişine uygulamayı öğrenebilir .
Bu arada, denetimsiz makine öğreniminin uygulanması daha zordur. (Ve denetimli öğrenim kadar yaygın olarak kullanılmamaktadır.) Ancak, denetimsiz makine öğrenimi, insanların üstesinden gelemeyeceği veya üstesinden gelemeyeceği sorunlara çözüm bulmanın yolunu açar.
Denetimsiz öğrenmede kullanılan eğitim verileri, makine için yapılandırılmamış veya organize edilmemiştir. Dolayısıyla, denetimli öğrenmenin yalnızca önemli ve ilgili örneklere sahip olduğu durumlarda denetimsiz öğrenme, makineyi bir veri karmaşasından kendi sonuçlarını çıkarmak için terk eder.
Makine öğrenimi ne için kullanılır?
Makine öğrenimi, neredeyse her sektördeki herhangi bir sorunu teorik olarak çözebilir. Buradakiler sadece birkaç örnek:
- İş
Makine öğrenimi, işletmelerde çeşitli kullanımlara sahiptir. Bir örnek, çevrimiçi müşteri hizmetleri içindedir. Makine öğrenimi algoritmalarıyla bir makine, bir müşterinin gönderdiği mesajların ( duyarlılık analizi olarak bilinen bir süreç) arkasındaki duyguyu tanımlamayı öğrenebilir . Makine öğrenimi bazen müşteri hizmetleri sohbet robotu ile yapılır . Burada, bir makine müşteri sorgularını en iyi nasıl yanıtlayacağını öğrenir.
- Bankacılık
Makine öğrenimi, bilgisayarların finans ve bankacılık gibi birçok farklı alanda potansiyel dolandırıcılık vakalarını tespit etmeyi öğrenmesini sağlayabilir. Ayrıca, ne kadar fazla sahtekarlık vakası tespit edilirse, makine diğer sahtekarlık işlemlerini o kadar iyi tespit edebilir.
- Sağlık
Makine öğrenimi, tıbbi teşhise yardımcı olarak doktorları da destekleyebilir. Makineler, insanlardan çok daha fazla bilgiyi kısa bir sürede işleyebilir. Bu nedenle, makine öğrenimi, doktorların bu işleme gücünden yararlanarak daha erken ve daha doğru tıbbi teşhis sağlamasına olanak tanır.
Anahtar Kelimeler: