Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenmesi Nedir? Son dönemlerin en popüler kavramlarından biri olan makine öğrenmesi, genel olarak matematiksel ve istatistiksel yöntemlerin kullanılması ile mevcut verilerden çıkarımlar yapılmasıdır. Bilinmeyene yönelik yapılan bu tahminlerin yöntem paradigması olarak bilinen bu kavram, günümüzde birçok alanda sıklıkla tercih edilmektedir.

Örneğin;

  • Belirli belirtileri göstermesi nedeniyle spam tespiti yapılması,
  • Birkaç tasvir ile robot resim çizimi gibi durumlar bu yöntem kullanılır.

Makine Öğrenmesinde Terminolojinin Yeri

Bir alandaki kavramların ve belirtilerin bir bütün haline getirilmesi olarak açıklanan terminolojinin makine öğrenmesi sürecindeki yeri oldukça önemlidir. Terminoloji gerçekleştirilirken;

  • Gözlem yapılarak öğrenmek ve değerlendirmek amacıyla bütün veriler toplanır.
  • Yapılan gözlemler sayısal olarak temsil edilir ve bu sayısal veriler muhafaza edilir.
  • Gözlemler sonucunda kategorileştirme yani etiketleme yapılır.
  • Algoritmanın gözlemler dizisi halinde olan verilere bakarak çıkarım yapması gerçekleştirilir.
  • Çıkarım sonucu algoritmanın modelinin ne kadar gerçekçi olduğu test edilir.

Kısacası terminoloji machine learning olarak da adlandırılan bu sistemin en önemli unsurlarından biridir.

Makine Öğrenme Türleri

Makine öğrenmesi iki farklı şekilde yapılır. Bunlar;

  • Gözetimli öğrenme ve
  • Gözetimsiz öğrenme şeklindedir.

Gözetimli öğrenme sürecinde etiketlenmiş olan gözlemler ele alınır. Etiketler algoritmayı yönlendirerek çıkarım yapmasını sağlamaktadır.

Bu duruma çok basit bir örnek verebiliriz. Akıllı telefonlarda bulunan spam özelliği kullanılarak 444’lü bir numara spam olarak işaretlenirse; cihazın algoritması 444’lü bütün telefon numaralarını spam olarak etiketler. Numaranın devamı ya da kime ait olduğu burada dikkate alınmaz.

Bu süreçte kullanılan diğer yöntemler ise;

  • Sınıflandırma,
  • Regresyon şeklinde gerçekleştirilen gözlemlerdir.

Diğer bir makine öğrenme türü olan gözetimsiz öğrenme sürecinde etiketsiz gözlemler kullanılır. Burada algoritmanın kendisi görünmeyeni görmeye çalışarak keşifler yapar. Bu çalışmalar esnasında;

  • Kümeleme,
  • Boyut azaltımı gibi yöntemler kullanılır.

Makine Öğrenmesi Süreci

Algoritmaların öğrenme sürecinde öncelikle ham veriler bulunur ve algoritmaya iletilir. Bu veriler genel olarak sayısal ölçümler, puanlamalar, metin gibi bilgilerdir.

Ardından sırası ile şu adımlar atılır:

  • Özellik Çıkarımı
  • Model Oluşturma
  • Değerlendirme
  • Tahmin

Değerlendirme süreci oldukça önemlidir ve başarılı sonuçlar elde edilebilmesi için gereklidir. Bu aşamada;

  • Accuracy (Doğruluk)
  • Sensitivity (Hassaslık)
  • Specificity (Belirginlik) gibi testler gerçekleştirilir ve yapılan çıkarımların en iyisi olduğu kanıtlanır.

Şayet değerlendirme sonucunda istenilen sonuçlara ulaşılamaz ve modelin başarılı olmadığı düşünülürse iyileştirme yapılır. Bazı eklemeler yapılarak yeniden model oluşturulur ve oluşturulan model tekrar testlerden geçirilir. Bu süreç istenilen sonuç elde edilene kadar devam edebilir.

Makine Öğrenmesi Nedir? İle Benzer Yazılar

webtures_blog_banner

Bu yıl binlerce lise tarafından kullanılan uluslararası bir diploma programı, öğrencilerin üniversite kabulünü etkileyen sınavları iptal etti ve bunu bir algoritma tarafından belirlenen notlarla değiştirdi. Çoğu öğrenci için aldıkları notlar beklenenin altındaydı ve şimdi sonuçlarla baş etmek zorunda kaldılar. Neler

webtures

Webtures

e-ticarette-seo-ve-yapay-zeka

Modern e-ticaret dünyasında rekabetin artmasıyla birlikte, işletmelerin çevrimiçi görünürlüklerini artırmaları ve müşteri tabanlarını genişletmeleri gerekmektedir. Bu noktada, SEO (Arama Motoru Optimizasyonu) stratejileri büyük bir önem kazanır. Ancak, geleneksel SEO yöntemleri bazen yetersiz kalabilir. İşte tam da bu durumda yapay zeka

sema-koca

Sema Koca

aio-analizi

Dijital dünyada yapay zeka (AI) destekli arama motoru teknolojilerinin hızla gelişmesi, SEO stratejilerini de yeniden şekillendiriyor. Google AI Overview (AIO) ve Generative Engine Optimization (GEO), bu değişimlerin başını çeken iki ana unsur olarak öne çıkıyor. AIO, kullanıcıların sorgularına hızlı ve

berika-ertas

Atiye Berika Ertaş

loader