Machine Learning (Makine Öğrenimi)

  • Merhaba değerli Jetto Net forumu takipçileri,

    Günümüzde sürekli duyduğumuz "yapay zeka" kavramının arkasındaki en önemli teknolojilerden biri makine öğrenimidir. Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yaparak öğrenmesini ve kararlar almasını sağlayan bir yöntemdir.

    Bu yazıda sizlere, makine öğreniminin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve hayatımızdaki yerini açıklayacağım.

    Machine Learning (Makine Öğrenimi) Nedir?

    Makine öğrenimi (ML), tükettikleri verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir.

    Yapay zeka, insan zekasını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen kapsamlı bir terimdir. Makine öğrenimi ve Login or Register to see the download link. genellikle bir arada değerlendirilir. Kimi durumlarda birbirinin yerine kullanılır ancak aynı anlama gelmezler. Tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zeka iken tüm yapay zeka çözümlerinin makine öğrenimi olmaması önemli bir ayrımdır.

    Makine öğrenimi ve geleneksel programlamada temel fark nedir?

    Geleneksel programlama, Veri Girişi + Program ile beslenir. Makinede çalıştırılır ve çıktı alınır. Makine öğrenimi ise Veri Girişi + Çıkışı ile beslenir. Eğitim sırasında makinede çalıştırılır ve makine, test sırasında değerlendirilebilecek kendi programını(mantığını) oluşturur.

    Makineler öğrenirken insanların öğrenme davranışını taklit eder. İnsanlar, bir bilgi ile ilk temasında onu örneklerle, uygulamalarla pekiştirdiğinde öğrenmiş olur. Makineler de buna benzer olarak ona verilen veriyi eğitim(train) ve test olarak ikiye ayırır. Eğitim veri setini çeşitli algoritmalar ile kendini eğitmek için kullanırken test seti ile öğrendiklerini test eder. Daha sonra ona bir soru sorduğumuzda sonucunu tahmin eder.

    Peki ya makineler nasıl öğrenir?

    Makineler için üç ayrı öğrenme türü vardır. Bunlardan biri denetimli öğrenmedir (supervised learning). Veri setinde hedef değişken (target) varsa kuracağımız model bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi hedef değişken denetiminde öğreniyor olacaktır.

    Bir diğeri, veri setinde hedef değişken yoksa makine tarafında segmentasyon yapılabilen ve benzerliklere göre kümeleme yaparak öğrenme gerçekleştiren denetimsiz öğrenmedir (unsupervised learning).

    Son olarak da makinenin deneme-yanılma yöntemi ile öğrenmesi olarak bildiğimiz pekiştirmeli öğrenmedir (reinforcement learning). Bir robotun cezalandırma ile öğrenmesi bir bebeğin sıcak bir nesneye dokununca yandığında ona dokunmamayı öğrenmesine benzetilebilir. Otonom araçların deneme sürüşlerinde doğruyu öğrenene kadar kaza yaparak öğrenmesi de buna örnek verilebilir.

    Makine Öğreniminin Hayatımızdaki Yeri

    Makine öğrenmesi, bilgisayarların deneyimlerden öğrenerek performanslarını artırmasına olanak tanıyan bir yapay zeka disiplinidir. Bu öğrenme sürecinde, algoritmalar veri setleri üzerinde çalışarak gizli kalmış örüntüleri ve ilişkileri keşfederler. Bu sayede, gelecekteki veriler için tahminler yapabilir, sınıflandırmalar yapabilir veya kararlar verebilirler. Makine öğrenmesi, spam filtreleme, ürün önerileri, hastalık teşhisi, otonom araçlar ve daha birçok alanda kullanılır. Bu teknolojiyi öğrenmek, hem kişisel gelişim hem de kariyer fırsatları açısından büyük bir potansiyel sunar.

    Özetle

    Makine öğrenmesi, yapay zekanın en önemli ve hızla gelişen alanlarından biridir. Hayatımızın birçok alanında karşımıza çıkan makine öğrenmesi, gelecekte daha da büyük bir rol oynayacak. Bu teknolojiyi anlamak ve kullanmak, geleceğin dünyasında önemli bir avantaj sağlayacaktır.

    Sizce makine öğrenmesi hangi alanlarda daha fazla gelişme gösterecek ve hayatımızı nasıl etkileyecek? Yorumlarda tartışalım.

Participate now!

Don't have an account yet? Become an active member of our community and discover interesting topics related to games and software! Sign up and participate in discussions, share your experiences and make new friends. We are sure that everyone can find a place for themselves in our community. Come and join us on a fun and informative journey!