Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların insanların öğrenme şeklini taklit etmesine ve zaman içinde akıllı hale gelmesine izin vermek için veri ve algoritmaların kullanımını inceleyen bir yapay zeka dalıdır. IBM’den Arthur Samuel, 1959’da “makine öğrenimi” terimini ortaya attı.
Günlük hayatımızda çevremizde makine öğrenimini deneyimliyoruz. Örneğin, Netflix önerileri bir ML modeline dayanmaktadır.
Makine öğreniminin farklı türleri ve alt alanları vardır. Veri bilimcileri, verileri algoritmalara besler ve makinelerin bir sonuca ulaşmasını sağlar. Denetimli öğrenmeden takviyeli öğrenmeye kadar farklı derecelerde makine öğrenimi vardır.
Makine öğrenimi, modeller oluşturmanıza olanak tanır. Bu ML modelleri, bir algoritmaya sahip olan ve belirli veri türlerini tanıyabilen ve işleyebilen dosyalardır. Farklı ML türleri, veri kümesinde daha derine inmenizi sağlar.
Başlıklar
Makine Öğrenimi Türleri
Her ML yaklaşımının bir sonuca ulaşmak ve süreçte daha akıllı hale gelmek için farklı yöntemleri vardır.
1. Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, veri bilimcilerin etiketlenmiş verileri ve değişkenleri bir algoritmaya besledikleri zamandır. Burada algoritmalar yalnızca önceden ayarlanmış verilerden, girdilerden ve çıktılardan öğrenir. Veri kümelerini sınıflandırmak için kullanılan en basit ML biçimidir.
2. Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerle çalışabilen algoritmalara sahiptir. Burada veri bilimcileri, algoritmayı verilerle besler ve kendi kendine bağlantı kurmasına izin verir. Bununla birlikte, ilk veriler ve çıktının her ikisi de önceden belirlenir.
Bu aynı zamanda ML’nin derin öğrenmeye ayrıldığı yaklaşımdır. Denetimsiz öğrenme, verilerden bağlantılar ve tahminler yapmak için sinir ağlarını kullanır. Kümeler oluşturmak ve verilerde kalıpları bulmak için iyidir.
3. Yarı Denetimli Öğrenme
Burada algoritma ilk olarak etiketli verilerle beslenir. Ardından, etiketlenmemiş verilere uygulanan değişkenleri işler. Başka bir deyişle, bu, eğitim tekerlekleri ile ve daha sonra onlarsız bir bisiklet sürmeyi öğrenmek gibidir.
Yarı denetimli yöntem, makine çevirisi için kullanılan makine öğrenimi türüdür. Bu, küçük etiketli veri kümelerini besleyerek ve ardından etiketlenmemiş verilere geçerek dilleri çevirmek için bir algoritma öğretebileceğiniz anlamına gelir.
4. Pekiştirmeli Öğrenme
Güçlendirilmiş öğrenme, tahminler yapmak ve sonuçlara ulaşmak için eğitim algoritmalarını içerir. Doğru sonuca ulaştıklarında ödül, ulaşamazlarsa ceza aramaya programlanmışlardır.
Bu makine öğrenimi yaklaşımını bir köpeği eğitmekle de eşitleyebiliriz. Takviyeli öğrenme, robotları ve video oyunu botlarını eğitmek için kullanılır.
Çevrenizdeki Makine Öğrenimini Nerede Bulabilirsiniz?
ML, Netflix’ten Google Haritalar’a ve alışveriş uygulamalarına kadar her yerde mevcuttur. Örneğin, bir fotoğrafta arkadaşlarınızı otomatik olarak etiketleme önerileri aldığınızda, Facebook’un DeepFace makine öğrenimi iş başındadır. Model, fotoğraflarınızı yüklediğinizde işler, içindeki kişileri tanımlar ve size etiketleme önerileri sunar.
Amazon, sizin için öneriler oluşturmak için makine öğrenimi modellerini de kullanır. Siz daha fazla alışveriş yaptıkça öneriler daha kesin hale gelir. Makine öğrenimi, sosyal medyada ve size özel çıktılar sunan platformlarda her yerde mevcuttur. Bir başka makalemiz olan yapay zeka nedir? makalemize de göz atabilirsiniz.