Kapat
Anasayfa 51 0

Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Nedir?

Makine öğrenmesi; bilgisayarlara, kodlama yapılmadan insan gözlemlerinin veri formunda sunulduğu bir yapay zeka türüdür. Başka bir deyişle bilgisayarların insan gibi davranıp öğrenmesi bilimidir. Makine öğrenmesi tabiri ilk olarak 1952 yılında Arthur Samuel tarafından kullanılmıştır. Bu yüzden Arthur Samuel makine öğreniminin babası olarak bilinmektedir.

makine öğrenmesi ile ilgili görsel sonucu

Makine öğrenmesi günümüzde netflix dizi tahminlerinden kameralarımızdaki yüz tanımaya, online müşteri destek sistemlerine kadar her alanda karşımıza çıkabiliyor. Araştırdığımız bir konuyla ilgili haberlerin sürekli olarak karşımıza çıkması, instagram ve facebook gibi ortamlarda beğeni ve yorum yaptığımız gönderilerle daha çok karşılaşmamızın sebebi de budur. Peki hangi algoritma makine öğrenmesinin bu şekilde çalışmasını sağlar? Makine öğrenmesi bunu iki alana ayırarak açıklar.

  • Gözetimli öğrenme
  • Gözetimsiz Öğrenme

Gözetimli Öğrenme

Gözetimli öğrenme, sonuçları bilinen verilerden yararlanır. Veri kümesinde etiket bilgisi olmayan verilerin sonuçlarının tahmin edilmesiyle çözüme ulaşmayı sağlar. Sık kullanılan gözetimli öğrenme algoritmaları,

  • En Yakın Komşuluk
  • Yapay Sinir Ağları
  • Lojistik Regresyon
  • Doğrusal Regresyon
  • Destek Vektör Makineleri
  • Karar ağaçları

olarak verilebilir.

Gözetimsiz Öğrenme

Gözetimsiz öğrenme, gözetimli öğrenme kadar detaylı veri bilgisine sahip olmayan veriler üzerinde çalışır. Veri setindeki bileşenler arasında saklı ilişkileri veya grupları kullanarak çözüme ulaşmayı hedefler. Sık kullanılan gözetimsiz öğrenme algoritmaları,

  • Temel Bileşen Analizi
  • Birliktelik Kuralları
  • Kümeleme

olarak verilebilir.

Hangi Makine Öğrenmesi Çeşidi Daha İyidir?

Burada öncelikle makine öğrenmesinin sadece gözetimli ve gözetimsiz öğrenmeyle sınırlı olmadığını bilmemiz gerekir. Günümüzde en çok kullanılan ve en uygun olduğu düşünülen öğrenme gözetimli öğrenmedir. Fakat bu gözetimsiz öğrenmenin gereksiz olduğu anlamına da gelmez. Yapay zeka ve makine öğrenmesinin günümüzde popülaritesi arttıkça gözetimsiz öğrenmenin öneminin arttığını da görürüz. Makine öğrenmesi yeni yeni kullanılmaya başlanmışken gözetimsiz öğrenmeye daha çok ihtiyacı olacağını da söyleyebiliriz.

makine öğrenmesi çeşitleri

Günümüzde Makine Öğrenmesinin Kullanımı

Makine öğrenmesi çok çeşitli alanlarda ve uygulamalarda kullanılmaktadır. Mesela instagramda keşfet, facebookta haber kaynağı, spotifyda kişiye özel oluşturulan mix listeler, youtubeda anasayfada çıkan öneriler ve daha fazla alanda kullanılmakta. Gördüğünüz gibi sıkça kullandığımız platformların hepsinde makine öğrenmesi kullanılıyor. Peki nasıl kullanılıyor? Örneğin spotify uygulamasına değinelim. Spotify kişiye özel oluşturulan mix listeleri nasıl oluşturur? Dünya çapında yüz binlerce kullanıcıya sahip olan spotify nasıl herkese ayrı listeler çıkarabiliyor? Tabi ki makine öğrenmesiyle. Üç adımda açıklayalım.

  1. İlk olarak uygulamada dinlediğiniz müzikleri kaydeder. Böylece müzik zevkinizi öğrenir.
  2. Daha sonra uygulama, kullanıcılarının diğer platformlarda dahil (youtube, arama motorları vs.) sıkça dinlediği, aradığı müzik türlerine, sanatçılara, albümlere erişir. Karşımıza “Herkes bunu beğeniyor.”, “Sen de keşfet!” gibi reklamlar getirir.
  3. Son olarak müzikleri türlerine göre ayırdıktan sonra az dinleyiciye sahip olsa dahi karşınıza çıkmalarını sağlar.

Böylece “Haftanın En Çok Dinlenenleri”, “Haftanın En Yenileri” gibi yöntemlerle karşınıza çıkarmış oluyor.

Önceki yazımda makine öğrenmesinin çokça kullanıldığı alanlardan biri olan veri biliminden bahsetmiştim. Yazıya erişmek için tıklayabilirsiniz.

[Toplam: 1   Ortalama: 5/5]
Avatar

Kader Sutlu {Kader Sutlu}