Makine Öğrenmesi
Bir algoritma kategorisi olan makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt türünü ifade etmektedir. Birtakım algoritma ve yöntemlerle çalışan makine öğrenmesi, verileri inceleyerek sonuçlar hakkında çıkarımlarda bulunan bir sistemdir.
Bir bilgisayar bilişimcisi olan Arthur Samuel tarafından 1959 yılında ortaya atılan bu terim, bilgisayarların programlanmadan öğrenebilmesi olarak belirtilmiştir. Kod yazılmasına gerek kalmadan gerçekleştirilen makine öğrenmesinde yapay zekalar öğrenme ve tahminde bulunma görevlerini üstlenir.
Makine öğrenmesi algoritmaları 4 grupta kategorize edilir.
Gözetimli Öğrenme
Bu algoritmalara önceden bilgi ve veri kümeleri öğretilmektedir. Algoritma öğretilen verileri analiz etmekte ve tahminlerde bulunmaktadır. Aynı zamanda yeni gelen veri kümelerini de geçmiş verilere dayanarak yorumlamaktadır.
Gözetimli öğrenme 3 işlemde gerçekleşir; sınıflandırma, regresyon ve tahmin. Algoritma sınıflandırma görevinde yeni verileri eskilere göre yorumlar ve bilgileri buna göre sınıflandırır. Bir bağımlı değişken ve birden çok bağımsız değişkenle gerçekleştirilen regresyon işlemi ise bu değişkenler arasındaki bağlantıyı açıklamaktadır. Tahmin görevinde ise geçmiş veriler ve şimdiki bilgilerle gelecek için tahmin ve analizde bulunulur.
Gözetimsiz Öğrenme
Gözetimli öğrenmede ana etken olan kategorize edilmiş veriler, bu öğrenme yönteminde bulunmamaktadır. Algoritma, sınıflandırılmamış veriler arasında bağlantı kurarak birbiriyle eşleşenleri kendi arasında gruplamaktadır.
Gözetimsiz öğrenme kümeleme ve boyut küçültme işlemlerinden oluşmaktadır. Kümeleme, birbirine benzeyen verilerin gruplandırılmasıyken, boyut küçültme ise, net bilgiye ulaşabilmek için değişken sayısını azaltmayı ifade etmektedir.
Yarı Gözetimli Öğrenme
Gözetimli ve gözetimsiz öğrenmenin birleşimi olan yarı gözetimli öğrenmede, sınıflandırılan ve sınıflandırılmayan veriler bulunmaktadır. Algoritmalar, sınıflandırılan verilere göre diğer verileri kategorize etmektedir.
Takviyeli Öğrenme
Diğer öğrenme yöntemlerinden farklı olarak takviyeli öğrenmede psikolojiden de aşina olunan ödül/ceza sistemi bulunmaktadır. Geri bildirimlerle işleyen bu öğrenmede doğru verilere ulaşıldığında ödül verilen algoritmaya yanlış verilerde ceza verilmektedir. Algoritma bu sayede öğrenmeye sürekli devam etmektedir.
Makine öğrenmesi firmaların hedef kitlelerini tanımak, alışveriş deneyimini farklılaştırmak ve otomatik çağrı merkezi gibi faydalar sağlamaktadır.
Makine Öğrenimi ve Python
Python, mühendislik ve finans gibi farklı sektörel alanlarda kullanılabilen bir programlama dilidir. 90’lı yılların başından itibaren kullanılabilen Python günümüzde diğer programlama dillerinden daha kolay öğrenilmesi nedeniyle tercih edilmektedir. Python, aynı zamanda farklı işletim sistemleri ile entegre kullanılabilmektedir. Bu sayede, programlama dili kullanılarak yazılan kodlar üstlerinde herhangi bir değişiklik yapılmadan tüm işletim sistemlerinde çalışabilir.
Makine öğrenmesi ve veri analizinde de Python kullanılmaktadır. Bu programlama dilinin makine öğrenmesi için çok kullanışlı olmasının en önemli nedenlerinden biri Python arayüzünün makine öğrenmesi için elverişli olmasıdır. Python arayüzlerinde bulunan çok sayıda kütüphane veri işleme ve makine öğrenmesinde kullanılmaktadır.
Günlük Yaşamda Makine Öğrenimi Örnekleri
Veri öğrenmesi ve yapay zeka günümüzde çok sayıda farklı alanda kendilerine yer bulmaktadır. Bu alanların bazıları günlük hayatta sıklıkla karşılaşılan alanlardır. Nesne ve ses tanıma, artırılmış gerçeklik, görüntülerin işlenmesi ve robotik hareketler günlük hayatta bireylerin makine öğrenmesini direkt görebileceği örneklerdir.
Mobil uygulamalar, hava tahminleri, görüntü işleme, otonom araçlar, öneri sistemleri günlük hayatta kullanıcıların bilinçli ya da bilinçsiz olarak karşılaştığı diğer yapay zeka örnekleridir.
Özellikle pazarlamacılıkta kullanılan makine öğrenmesi tüketiciler ve firmalar açısından önemlidir. Firmalar, yapay zeka sayesinde tüketim alışkanlıklarına göre müşterilerini sınıflandırabilmektedir. Reklam ve kampanyalar bu hedef kitlelere göre farklı şekillerde sunulabilmektedir. Başka bir deyişle, kişiye özel pazarlama teknikleri geliştirilebilmektedir.
Makine öğrenmesinin en önemli avantajlarından biri algoritmalardan yararlanarak sonuçlar üzerine tahminde bulunabilmektir. Doğru algoritmalar kullanıldığı takdirde en doğru verilere ulaşılmaktadır. Modeller sürekli eğitilerek bu bilgilerden farklı veriler ortaya çıkarır. İş dönüşümlerinin desteklenmesi için de bu doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır.
Kaynak: Bahçeşehir Üniversitesi / Wissen
