Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Nedir?

Yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmaya tabii tutulmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisi olarak tanımlanan makine öğrenmesi (Machine Learning) nedir? Sorusunu ön plana çıkarmaktadır. Hayatımızdaki teknolojik ve sanal zekaya sahip araçların sayısının artması bu sorunun cevabını araştırılmasına neden olmaktadır.  

Makine Öğrenmesi; yazılım programlarının açık bir şekilde proglanmaya tabii tutulmadan sonuçları en doğru şekilde verilmesini sağlayan bir algoritma kategorisidir. Giriş verisini alabilen algroitmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıkacak şekilde güncelleyerek bir çıktıyı tahmin etmek için analiz kullanmak makine öğrenmesinin temel dayanağıdır. 

İlginizi Çekebilir: Responsive (Duyarlı) Tasarım Nedir?

Makine öğreniminde yer alan tüm süreçler, veri madenciliği ve tahmin modellemesine benzer şekilde ilerlemektedir. Her iki sistemde kalıpları aramak ve program eylemlerini sonuçlara göre ayarlamak için veri araması yapmaktadır. Pek çok kişi; internetten alışveriş yapmaktan ve satın alma işlemleriyle örütşen reklamlar yayınlamaktan makine öğrenimine hakimdir. Bunun sebebi; öneri motorlarını gerçek zamanlı olarak online reklam yayını kişileştirmesi için makine öğrenmesi kullanmasıdır. Kişisel pazarlamanın ötesinde; sahtekarlık tespiti, spam tespiti, ağ güvenliği, tehdit algılama, tahmini bakım ve bina haber akışı makine öğreniminin yaygın kullanımıdır.

Makine Öğrenmesi Çalışma Mantığı 

Makinelerin öğrenmesine izin verekn ve makineleri daha akıllı hale getiren beyinler; makine öğrenmesi algoritmaları olarak nitelendirilmektedir. Öğrenme algoritmaları düzenli olarak yeni verilere ve deneyimlere maruz kalarak; tahmine dayalı modelleme ve veri işlemle ile ilgili çeşitli görevler konusunda büyük başarılara imza atmaktadır. 

Algoritmaya giren; verilerdeki kapıları bulmak için örnekler, doğrudan deneyim, talimatlar, gözlemler gibi verirler öğrenme sürecini destekler. Bu algoritma sisteminin doğru olarak çalışıp çalışmadığını test etmek adına, yeni girdi verileri makine öğrenmi algoritmasına dahil edilir. Algoritma tahmin ve sonuçları daha sonra kontrol edilir. 

Makinenin daha fazla veriyle beslenmesi öğrenmesini sağlayan algoritmaların etkilenştirilmesi ve elde edilen sonuçların iyileştirilmesi olarak nitelendirilmektedir. Tahminler bekleneni karşılamıyorsa, algoritma istenen çıktıyı buluna kadar defalarca yeniden eğitilir. Bu yenileme işlemi de makine öğrenimi algoritmasının sürekli olarak kendi başına öğrenmesini ve zaman içinde doğruluk dereceğini kademeli olarak arttırmasına böylece de en uygun cevabu üretmesine olanak verir. Algoritma öğrenme aşamasını tamamladıktan sonra, edindiği bilgileri farklı veri kümelerine dayalı olarak benzer sorunları çözmek içinde kullanabilir. 

Makine Öğrenimi Algoritma Türleri 

Makine öğrenimi (Machine Learning) için sınırsız kullanım olduğundan bahsetmek mümkündür. Makine öğrenimi algoritmalarında da herhangi bir sıkıntı yoktur. Oldukça basit olandan son derece karşmaşık olana kadar değişim mümkündür. Makine öğrenimi algoritma türlerinden birkaçından şu şekilde bahsetmek mümkündür: 

Karar ağaçları: Bu model algoritmalarda belirli eylemler hakkında yapılan gözlemler kullanılır ve istenilen sonuca varmak için en uygun yol belirlenir. 

K-küme: Bu model algoritmalarda, belirli sayıdaki veri noktasını aynı özelliklere dayanan belirli sayıda gruplandırmaya dahil ederek istenen sonuç elde edilir. 

Nöral ağlar: Bu model algoritma derin öğrenme modeli olarak nitelendirilmektedir. Derin öğrenme modelleri, gelecekteki veriyi işlemeyi öğrenmek için pek çok değişken arasındaki korelasyonları tanımlamak için oldukça büyük miktarda eğitim verisi kullanması görülür. 

Takviye öğrenme: Bu model algoritmalarda derin öğrenme olarak nitelendirilmekteidr. Bir süreci tamamlamak için pek çok firişimde tekrarlanan modeller vardır. Elverişli sonuçlar üreten adımlar ödülendirildiği için algoritma en uygun süreci öğrenene kadar istenmeyen sonuçlara yol açan adımları cezalandırarak bunları berteraf etmeye çalışır. 

Makine Öğreniminin Geleceği 

Makine öğrenimi algoritmaları uzun yıllardır varlığını sürdürmelerine rağmen, yapay zeka (Al) ön plana çıktıkça yeni yeni popülerleşmeye başlamışlardır. Google, Microsoft, Amazon, IBM ve diğer makine öürenim platformları; veri toplama, veri hazırlama da dahil olmak üzere makine öğrenimi (machine learning) etkinliklerinin yelpazesini kapsayan platform hizmetlerini imzalamak için birbiriyle yarışan global ve kurumsal rekabetçi firmalardır. 

Makine öğreniminde derin öğrenmeye bağlı olarak devam eden araştırmalar ve yapay zeka (Al); giderek daha genel ve kullanılabilir uygulamalar geliştirmeye odaklanmış durumdadır. Bugünün yapay zeka (Al) modelleri; bir görevi tamamlamak için oldukça optimize edilmiş bir algoritma var etmek adına kapsamlı bir eğitimi zorunlu kılmaktadır. Fakat yukarıdaki araştırma kurumları modelleri daha esnek hale getirmek adına çalışmaktadır. Böylece algoritmalar bir görevden öğrenilen bağlamı geleceğe, fakrlı görevlere uygulayabilmeyi mümkün kullan yolları bulmak amaçlanmaktadır.