Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların veri analizi ve işlemesi yaparak belirli bir görevi otomatik olarak gerçekleştirmesini sağlayan bir yapay zeka alt alanıdır. Makine öğrenmesi, bir model oluşturarak, verileri analiz eder ve bir sonuç üretir. Bu model, verileri kullanarak öğrenir ve doğru bir şekilde tahminler yapmak için sürekli olarak kendini günceller.

Makine öğrenmesi algoritmaları, önceden tanımlanmış bir dizi kurallara göre hareket etmek yerine, veri setlerinden öğrenerek kararlar alır. Makine öğrenmesi algoritmaları, veri madenciliği, doğal dil işleme, görüntü işleme ve robotik gibi birçok alanda kullanılabilir.

Makine öğrenmesi üç ana kategoriye ayrılabilir:

Denetimli Öğrenme: Bu tür makine öğrenmesi, belirli bir girdiye karşılık belirli bir çıktı üreten bir modele dayanır. Algoritma, etiketlenmiş verileri (girdi/çıktı çiftleri) kullanarak eğitilir. Algoritma, eğitim verilerindeki desenleri tanır ve yeni verilerle karşılaştırarak doğru tahminler yapar.

Denetimsiz Öğrenme: Bu tür makine öğrenmesi, etiketlenmemiş verileri kullanarak öğrenir. Algoritma, veriler arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları bulur ve bu verileri gruplandırır. Bu tür makine öğrenmesi, verilerin yapısal olarak keşfedilmesine yardımcı olabilir.

Pekiştirmeli Öğrenme: Bu tür makine öğrenmesi, öğrenmenin bir sonucu olarak alınan ödüllere dayanır. Algoritma, belirli bir görev için en iyi sonucu üreten stratejileri bulmak için deneme yanılma yöntemini kullanır. Algoritma, bir karar verme ağacı oluşturarak, ödül kazandıran eylemlerin sıklığını arttırır.

Makine öğrenmesi, birçok endüstride büyük bir potansiyele sahip olmakla birlikte, insanların veri analizi ve karar verme yeteneğinin yerini almamalıdır. İnsanların denetimi altında kullanıldığında, makine öğrenmesi teknolojisi iş süreçlerinde verimliliği artırabilir ve karar verme sürecini iyileştirebilir.

Makine Öğrenmesi Nasıl Yapılır?

Denetlenen unsurlar ve denetlenmeyen unsurlar olarak ikiye ayrılan makine öğrenimi algoritmaları, tahminlerin doğruluyla bağlantılı olarak geri bildirim sağlamaktadır. Hali hazırda internet çok yaygın olarak kullanılmasından dolayı işleyişlerin önemli bir kısmı da bilinmektedir. Girdi sonuçlarıyla istenen çıktının sağlanması içinde bir veri analisti gerekli durumların başında gelmektedir. Çoğunlukla veri bilimcileri olarak da tanımlanması mümkündür. Model hakkında değişken durumların belirlenmesi ve oluşturulan özelliklere göre işleyişlerin belirlenmesi elde edilir. Eğitimin ardından ise algoritma yeni verilere de uygulama yapmaktadır.

 

Denetlenmeyen algoritmalarda ise durum çok daha farklıdır. Herhangi bir veri eğitimi olmadığı gbi verilerin gözden geçirilmesi yapılmaktadır. Ardından ise yinelemeli bir yaklaşıma dayanan işlemle derin öğrenme süreci başlatılmaktadır. Çoğunlukla çok daha karmaşık olan işlem görevleri için kullanılmaktadır. Bunlar arasında görüntü-tanıma ilk sırada gelirken konuşma-metin ve doğal dil üretimi de var olmaktadır. Tarama işlemleriyle birlikte birçok değişken durum arasında ince korelasyonların otomatik bir şekilde doğrudan tespit edilmesi üzerine çalışmaktadır. Ancak buna karşın yeni verilerin yorumlanmasında veri bankasına başvuru durumları da olabilmektedir. Çok daha büyük miktarlarda eğitim verisi gerektirmesinden ötürü büyük veri çağı çerçevesinde uygulaması mümkün olmaktadır.

Makine Öğrenme Yöntemleri

Makine öğrenmesi, bir problemi o probleme ait veriye göre modelleyen bilgisayar algoritmalarının genel adıdır. Mevcut veri seti ve kullanılan algoritma ile oluşturulan model, en yüksek performansı vermek üzere kurulmaktadır. Bu sebeple pek çok makine öğrenmesi yöntemi geliştirilmiş olup bunlardan bazıları; k-en yakın komşu algoritması, basit (naive) Bayes sınıflandırıcı, karar ağaçları, lojistik regresyon analizi, k-ortalamalar algoritması, destek vektör makinaları ve yapay sinir ağlarıdır. Bu yaklaşımların bir kısmı tahmin ve kestirim, bir kısmı kümeleme ve bir kısmı da sınıflandırma yapabilme yeteneğine sahiptir. 

Bu yöntemlerde öğrenme stratejileri; denetimli, denetimsiz ve takviyeli olmak üzere üç grupta incelenmektedir. Denetimli öğrenmede oluşturulan model ile, bir grup girdi değerine karşılık onlara ait hedef değerleri verilerek aralarındaki ilişkiyi öğrenmesi ve hedef değerlere en yakın çıktıların üretilmesi amaçlanır. Elde edilen en iyi model, yeni girdi değerleri için en yakın çıktıyı da verebilecektir. Denetimsiz öğrenmede ise hedef değerleri olmadan sadece girdi değerleri arasındaki ilişki ortaya çıkarılmaya çalışılır. Bu ilişkiler yardımı ile birbirine yakın değerler gruplandırılır yani kümeleme yapılır. Yeni bir girdi bu kümelerden hangisiyle ilişkili ise o kümeye ait olacaktır. Pekiştirmeli (takviyeli) öğrenme yönteminde, hedef çıktıyı vermek için bir danışman yerine, elde edilen çıkışın verilen girişe karşılık iyi ya da kötü olarak değerlendiren bir kriter kullanılmaktadır.

Makine Öğrenmesi Ne İşe Yarar?

Farklı uygulamalar üzerinden makine öğrenmesi gerçekleştirilirken sosyal medya platformlarında Facebook ilk sırada gelmektedir. Facebook Haber Kaynağı en iyi örnek olarak verilebilirken her üyeye özel özet akışının kişiselleştirilmesinde makine öğrenmesi kullanılmaktadır. Herhangi bir arkadaşına dair haberlerin paylaşım durumları kaydırma yapılarak alınmaktadır. Bu işlemin belirli bir süre boyunca olmaması halinde ise arkadaş etkinliği feed üzerinden gösterilmektedir. Haber Kaynağı doldurulması amacıyla ise istatistik analizi kullanımı yapılmaktadır. Tahmin analitiğinden yararlanılması da mümkün olurken okuma ve beğenme durumlarının devam etmesi halinde veri kümesine yeni verilerin eklenmesine devam edilmektedir. Böylelikle otomatik bir şekilde verilerin sağlanması da elde edilir.

Çok daha verimli bir şekilde kullanılması ise şüphesiz ki kurumsal uygulamalarda gerçekleştirilmektedir. Özellikle detaylı bilgi alma durumlarında yardımcı olurken ürünlerin reklamları hakkında da kullanımıyla geniş çevrelerde verimli bir şekilde çalışmalar yapıldığı söylenebilir. Müşteri İlişkileri Yönetimi sistemleri özelinde satış ekiplerin uyarılması durumunda da makine öğrenimi kullanılmaktadır. İş zekası ya da İnsan Kaynakları sistemleri de tercih etmektedir. Çalışan kişilerin özelliklerin tanımlanması ve açık olan pozisyonlara en iyi adayların tercih edilmesinde makine öğrenme bilgileri referans olarak kabul edilmektedir. Böylelikle çok daha iyi seçimlerin yapılması da kaçınılmaz olmaktadır.

Önerilen Yazı: Veri Nedir? Veri Tabanı Nedir? Özellikleri Nelerdir?