Detaylarıyla Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi son zamanlarda daha da çok faydalanılan, yaygın bir yapay zeka türüdür. Bu heyecan verici teknolojinin nasıl çalıştığını merak ediyor musunuz? Makine öğrenimi nedir, her gün güvendiğimiz hizmet ve uygulamalara güç veren başlıca makine öğrenmesi çeşitleri nelerdir, daha fazla bilgi edinelim.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, verilerden öğrenen bilgisayar sistemleri oluşturmaya odaklanan bir tür yapay zekadır. Makine öğrenmesinin kapsadığı geniş teknik yelpazesi, yazılım uygulamalarının zaman içinde performanslarını artırmasına olanak tanır. Makine öğrenimi algoritmaları verilerdeki ilişkileri ve kalıpları bulmak için eğitilir. ChatGPT, Dall-E 2 ve GitHub Copilot gibi yeni makine öğrenimi modellerinin gösterdiği gibi, tahminlerde bulunmak, bilgileri sınıflandırmak, veri noktalarını kümelemek, boyutluluğu azaltmak ve hatta yeni içerik oluşturmaya yardımcı olmak için geçmiş veriler girdi olarak kullanılır.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenmesi yöntemleri çalıştırılırken aslında üç temel adım baz alınır. İşte o adımlar:

1. Karar süreci: Genel olarak makine öğrenimi algoritmaları tahmin veya sınıflandırma yapmak için kullanılır. Etiketlenebilen veya etiketlenemeyen bazı girdi verilerine dayanarak algoritma, verilerdeki bir model hakkında bir tahmin üretecektir.
2. Hata fonksiyonu: Bir hata fonksiyonu, modelin tahminini değerlendirir. Bilinen örnekler varsa, bir hata fonksiyonu modelin doğruluğunu değerlendirmek için bir karşılaştırma yapabilir.
3. Model optimizasyon süreci: Eğer model, eğitim setindeki veri noktalarına daha iyi uyum sağlıyorsa, bilinen örnek ile model tahmini arasındaki tutarsızlığı azaltmak için ağırlıklar ayarlanır. Algoritma bu değerlendirme ve optimize etme sürecini tekrarlayacak ve bir doğruluk eşiği karşılanıncaya kadar ağırlıkları bağımsız olarak güncelleyecektir.

Makine Öğrenmesi Yöntemleri Nelerdir?

1. Denetimli makine öğrenimi: Denetimli makine öğrenimi olarak da bilinen denetimli öğrenme, verileri sınıflandırmak veya sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmek üzere algoritmaları eğitmek için etiketli veri kümelerinin kullanılmasıyla tanımlanır. Giriş verileri modele beslendikçe model, uygun şekilde takılana kadar ağırlıklarını ayarlar. Bu, modelin aşırı veya yetersiz uyumdan kaçınmasını sağlamak için çapraz doğrulama sürecinin bir parçası olarak gerçekleşir. Makine öğrenme örnekleri arasında en yaygın olanlardan biri olan denetimli öğrenme, spam'in gelen kutunuzdan ayrı bir klasörde sınıflandırılması gibi, kuruluşların gerçek dünyadaki çeşitli sorunları geniş ölçekte çözmesine yardımcı olur. Denetimli öğrenmede kullanılan bazı yöntemler arasında sinir ağları, saf bayes, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, rastgele orman ve destek vektör makinesi (SVM) bulunur.

2. Denetimsiz makine öğrenimi: Denetimsiz makine öğrenimi olarak da bilinen denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz etmek ve kümelemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, insan müdahalesine gerek kalmadan gizli kalıpları veya veri gruplamalarını keşfeder. Bu yöntemin bilgideki benzerlikleri ve farklılıkları keşfetme yeteneği, onu keşfedici veri analizi, çapraz satış stratejileri, müşteri segmentasyonu ve görüntü ve model tanıma için ideal kılar. Ayrıca boyutluluk azaltma süreci yoluyla bir modeldeki özelliklerin sayısını azaltmak için de kullanılır. Temel bileşen analizi (PCA) ve tekil değer ayrıştırması (SVD), bunun için iki yaygın yaklaşımdır. Denetimsiz öğrenmede kullanılan diğer algoritmalar arasında sinir ağları, k-ortalamalı kümeleme ve olasılıksal kümeleme yöntemleri bulunur.

3. Yarı denetimli öğrenme: Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında bir karma sunar. Eğitim sırasında daha büyük, etiketlenmemiş bir veri kümesinden sınıflandırma ve özellik çıkarımına rehberlik etmek için daha küçük etiketli bir veri kümesi kullanır. Yarı denetimli öğrenme, denetimli bir öğrenme algoritması için yeterli etiketli veriye sahip olmama sorununu çözebilir. Yeterli veriyi etiketlemenin çok maliyetli olması durumunda da yardımcı olur.

İletişim becerilerinizi geliştirmek için Etkili İletişim Teknikleri yazımızı okumayı unutmayın!