Makine öğrenimi (MÖ), yazılım uygulamalarının açık şekilde programlanmadan, sonuçların tahmininin daha kolay şekilde yapılmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir. Makine öğreniminin temeli, öncülü girdi verilerini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları güncelleyip yeni verileri mevcut hale getirirken çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analizi kullanmaktır.
Makine öğreniminde yer alan süreçler, veri madenciliğine ve tahmine dayalı modellemeye benzer. Her ikisi de, kalıp aramak ve program eylemlerini buna göre ayarlamak için verilerde arama yapılmasını gerektirir.
Birçok insan internet üzerinden yapılan alışverişler nedeniyle makine öğrenme metoduyla reklamlar sunulmasına aşinadır. Bunun nedeni, tavsiye motorlarının çevrimiçi reklam dağıtımını neredeyse gerçek zamanlı olarak kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanmasıdır. Kişiselleştirilmiş pazarlamanın ötesinde, diğer yaygın makine öğrenme kullanım durumları, sahtekârlık tespiti, spam filtreleme, ağ güvenliği tehdidi tespiti, öngörücü bakım ve haber bültenleri oluşturma işlemlerini içerir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenme algoritmaları genellikle denetimli veya denetimsiz başlıkları altında kategorize edilir. Denetlenen algoritmalar, algoritma eğitimi sırasındaki tahminlerin doğruluğu hakkında geri bildirim sağlamanın yanı sıra, hem girdi hem de istenen çıktıyı sağlamak için makine öğrenme becerisine sahip bir veri bilimcisi veya veri analisti gerektirir. Veri bilimcileri, modelin tahminleri geliştirmek için hangi değişkenlerin veya özelliklerin analiz edilip kullanılması gerektiğini belirler. İşlem tamamlandığında, algoritma öğrenilenleri yeni verilere uygulayacaktır.
Denetimsiz algoritmaların istenen sonuç verileri kullanılarak oluşturulmuş olması gerekmez. Bunun yerine, verileri gözden geçirmek ve sonuçlara varmak için derin öğrenme denilen yinelemeli bir yaklaşım kullanılır. Denetimsiz öğrenme algoritmaları (nöral ağları olarak da adlandırılır) görüntü tanıma, sesten yazıya ve doğal dil oluşturma da dâhil olmak üzere denetimli öğrenme sistemlerinden daha karmaşık işleme görevleri için kullanılır. Bu nöral ağlar, milyonlarca eğitme verileri örneğini birleştirerek ve birçok değişken arasındaki ince bağıntıları otomatik olarak tanımlayarak çalışır. Bir kez eğitim verileri tamamlandıktan sonra, algoritma yeni verileri yorumlamak için kendi ilişki ağlarını kullanabilir. Bu algoritmalar, büyük miktarda eğitim verisi gerektirdiğinden, yalnızca büyük veriler döneminde uygulanabilir hale gelmiştir.
Makine Öğrenimi Örnekleri
Makine öğrenimi bugün çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. En bilinen örneklerden biri Facebook’un Haber Kaynağı’dır. Haber Kaynağı, her üyenin yayınını kişiselleştirmek için makine öğrenmesini kullanır. Bir üye sık sık belirli bir arkadaşın yayınlarını okumak veya beğenmek için sayfada aşağı doğru inmeyi bırakırsa, haber akışı söz konusu arkadaşın etkinliğini daha fazla yayında göstermeye başlar. Arka planda, yazılım, kullanıcının verilerindeki kalıpları tanımlamak ve Haber Akışı’nı doldurmak için basitçe istatistiksel analiz ve tahmine dayalı analizi kullanıyor. Üye artık arkadaşının gönderilerini okumaktan, beğenmekten veya yorum vazgeçerse, yeni veriler veri kümesine dâhil edilir ve Haber Kaynağı buna göre ayarlanır.
Makine öğrenmesi de bir dizi girişim uygulaması sırasına giriyor. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri e-postaları analiz etmek için öğrenme modellerini kullanır ve satış ekibi üyelerinden her zaman ilk önce en önemli mesajlara cevap vermelerini ister. Daha da gelişmiş sistemler potansiyel olarak tepki verme olasılığı daha yüksek mesajları da önerebilir. Ticari bilgi toplama, yorumlama ve analiz sağlayıcıları, kullanıcıların potansiyel olarak önemli veri noktalarını otomatik olarak tanımlanmasına yardımcı olmak için yazılımlarında makine öğrenimini kullanır. İnsan kaynakları (İK) sistemleri, etkili çalışanların özelliklerini tanımlamak için öğrenme modelleri kullanır ve açık pozisyonlar için en iyi adayları bulmak için bu bilgiye göre hareket eder.
Makine öğrenimi, kendi kendine giden otomobillerde de oldukça önemli bir rol oynar. Derin öğrenme sinir nöral ağları nesneleri tanımlamak ve bir aracı yolda güvenli bir şekilde yönlendirmek için en uygun eylemleri belirlemek için bu sistemler tarafından kullanılmaktadır.
Sanal asistan teknolojisi de büyük oranda makine öğrenmesi ile sağlanmaktadır. Akıllı asistanlar, doğal konuşmayı yorumlamak, ilgili bağlamı (kullanıcının kişisel programı veya önceden tanımlanmış tercihleri gibi) getirmek için çeşitli derin öğrenme modellerini birleştirir ve bir uçuş rezervasyonu yapmak veya sürüş talimatlarını ayarlamak gibi bir eylemde bulunur.
Bazı Makine Öğrenimi Yöntemleri
Makine öğrenme algoritmaları genellikle denetimli veya denetimsiz olarak kategorize edilir.
Denetimli makine öğrenmesi algoritmaları, geçmişte öğrenilenleri, gelecekteki olayları tahmin etmek amacıyla, yeni verilere uygulayabilir. Bilinen bir veri setinin analizinden başlayarak, öğrenme algoritması çıktı değerleri hakkında tahminler yapmak için bir çıkarım işlevi yaratır. Sistem yeterli eğitimden sonra herhangi bir yeni girdi için hedefleri sağlayabilir. Öğrenme algoritması, sonucunu, amaçlanan sonuç ile karşılaştırabilir ve modeli buna göre değiştirmek için hataları bulabilir.
Buna karşılık, denetlenmeyen makine öğrenme algoritmaları, eğitmek için kullanılan bilgiler sınıflandırılmadığında veya etiketlenmediğinde kullanılır. Denetimsiz öğrenme, sistemlerin etiketlenmemiş verilerden gizli bir yapıyı tanımlayan bir işlevi nasıl ortaya çıkardığını araştırır. Sistem doğru sonucu çözümlemez, ancak verileri araştırır ve etiketlenmemiş verilerden gizli yapıları tanımlamak için veri kümelerinden çıkarımlar yapabilir
Yarı denetimli makine öğrenimi algoritmaları, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme arasında bir yerde kalır, çünkü eğitim için hem etiketli hem de etiketlenmemiş verileri kullanırlar – tipik olarak az miktarda etiketli veri ve büyük miktarda etiketlenmemiş veriler mevcuttur. Bu yöntemi kullanan sistemler öğrenme doğruluğunu önemli ölçüde geliştirebilir. Genellikle, yarı denetimli öğrenme, elde edilen etiketli veriyi eğitmek / ondan öğrenmek için yetenekli ve ilgili kaynaklar gerektirdiğinde seçilir. Aksi takdirde, etiketlenmemiş verileri edinmek genellikle ek kaynak gerektirmez.
Takviyeli makine öğrenimi algoritmaları, eylemler üreterek çevresiyle etkileşime giren ve hataları veya ödülleri keşfeden bir öğrenme yöntemidir. Deneme ve yanılma araması ve gecikmeli ödül, takviye öğreniminin en önemli özellikleridir. Bu yöntem, makinelerin ve yazılım temsilcilerinin, performanslarını en üst düzeye çıkarmak için belirli bir bağlamdaki ideal davranışı otomatik olarak belirlemelerini sağlar. Acentenin hangi eylemin en iyi olduğunu öğrenmesi için basit bir geri bildirim gereklidir; bu takviye işareti olarak bilinir.
Makine Öğreniminin Geleceği
Makine öğrenimi algoritmaları on yıllardır varlıklarını sürdürmekle birlikte, her geçen gün biraz daha güç kazanan ve günümüzde oldukça gelişmiş durumda olan robotlarla bu yükselişine yakından sahip olduğumuz yapay zekâ (A.I. – Artificial Intelligence) öne çıktıkça daha da popülerlik kazandılar. Özellikle derin öğrenme modelleri bugünün en gelişmiş yapay zekâ uygulamalarına güç veriyor.
Günümüzde internet ve internet üzerinden ya da internet kullanılarak yapılan işlemler her geçen gün biraz daha değer kazanmaktadır. Böyle bir ortamda, makine öğrenme platformları; Amazon, Google, Microsoft, IBM ve diğerleri de dâhil olmak üzere çoğu büyük üreticinin veri toplama, veri hazırlama işlemlerini de kapsayacak biçimde makine öğrenme etkinlikleri yelpazesini de içerecek platform hizmetleri için müşterileri kayıt altına almak konusunda yarışan kurumsal teknolojinin en rekabetçi alanları arasında görünmektedir. Bu kavram sayesinde ortaya çıkan Programatik reklam uygulaması gibi uygulamalar, söz konusu firmalar ve sektördeki firmaların veri toplama-işleme süreçlerindeki rekabetlerinin artmasına neden olmaktadır. Makine öğrenimi iş operasyonları için önemini artırmaya devam ettikçe ve yapay zekâ kurumsal ortamlarda daha da pratik hale geldikçe, makine öğrenme platformu savaşları yalnızca yoğunlaşacaktır.