Makine Öğrenimi Teknolojisi

Günümüzde teknoloji en basit günlük işlerimizden küresel aksiyonlara kadar her alanda kullanılmaktadır. Değişen ihtiyaçlara uygun teknolojilerin yaratılabilmesi için sürekli bir çalışma gereklidir. Bu noktada karşımıza makine öğrenimi kavramı çıkar. Makine öğrenimi, yapay zeka temelli bir geliştirme sürecidir. Teknolojik aletler aracılığıyla, genellikle internete bağlanarak gerçekleştirdiğimiz her eylem bir algoritmanın çalışması sayesinde sonuç verir. Bu algoritmaların güncel ihtiyaçlara uyumlanabilmesi yapay zeka sistemlerinin sürekli geliştirilmesi sonucunda oluşur. Bu gelişim, makine öğrenimi teknolojisi başlığı altında değerlendirilebilir. Makine öğrenimi kapsamında bilgisayar sistemleri bir düzene bağlı şekilde belirli sonuçlara odaklı olarak çalışma gösterebilir.

Makine Öğrenimi Kullanım Alanları

İhtiyaç duyulan hizmetlerin sunulabilmesi ve yeni girişimlerin gerçekleştirilebilmesi için makine öğrenimi oldukça önemlidir. Bu kapsamda makine öğrenimi araştırmaları sürdürülmekte ve sürekli geliştirilmektedir. Makine öğrenimi projeleri birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin; üretim zincirinde yaşanan herhangi bir arızanın tahmine dayalı tespiti ve onarımı makine öğrenimi sayesinde çok daha tutarlı, hızlı ve hesaplı şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Bununla birlikte kalite kontrol hizmetleri daha verimli şekilde yapılmakta ve inovasyonlara zemin hazırlanmaktadır. Makine öğrenimi perakende sektöründe de oldukça önemlidir. Girdi-çıktı bilgilerinin takibi, alım ve satım süreçlerinin yönetimi, pazar analizi gibi birçok noktada makine öğreniminden faydalanılır. Finans ve ekonomi konularında risk analizi ve dolandırıcılık tespiti başta olmak üzere birçok işlem makine öğrenimi sayesinde geliştirilmektedir. Giyilebilir sağlık teknolojileri başta olmak üzere sağlık alanında teşhis ve tedavi yöntemleri makine öğrenimi ile iyileştirilir. Bununla birlikte medya ve eğlence sektörü de makine öğrenimi sayesinde çeşitlenir. Hedef kitle analizi, kişiselleştirilmiş akış gibi birçok hizmet makine öğrenimi ile sağlanmaktadır.

Makine Öğrenimi Çalışma Prensipleri

Makine öğrenimi temelde çeşitli analiz ve hesaplamalar yoluyla istatistik ve olasılık gibi bilimlerin de katkısıyla şekillenir. Makine öğrenimi algoritması derin öğrenme başta olmak üzere çeşitli metotlarla geliştirilir. Makine öğreniminde değiştirilebilir bir matematiksel fonksiyon işlemektedir. Buna göre algoritmaya girilen veri bir veri kümesiyle ilişkilendirilir ve sonuç olarak çıktı elde edilir. Algoritmaya beslenen veri ne kadar büyükse çıktının doğruluğu da o kadar yüksektir.

Makine Öğrenimi Yaklaşımları

Makine öğreniminde modeller ve yaklaşımlar oldukça önemlidir. Bu bağlamda temelde dört yaklaşımdan bahsetmek mümkündür. İlk yaklaşım olan denetimli makine öğrenimi geliştiriciler ve veri bilimciler tarafından algoritmalara bağlanan etiketli veriler ışığında çalışır. Basit şekilde kullanılabilen denetimli makine öğreniminde girdi ve çıktılar birbiriyle ilişkilidir ve her yeni veri kümesi önceki girdi ve çıktılarla ilişkili olarak denklemde işlem görür ancak büyük miktarda veri girişi için bu yaklaşım doğru tercih olamayabilir. Makine öğreniminde ikinci yaklaşım olan denetimsiz makine öğreniminde etiketsiz veriler kullanılır. Algoritmaya giren her yeni veri taranır ve önceki çıktılarla ilişkilendirilmeye çalışılır. Denetimsiz makine öğrenimi kesin sonuçlar sunamaz ve veri sonuçlarını analiz ederken bağımsız şekilde ayrım gerçekleştiremez ancak otomatik kategorilendirme işlemleri, düzen oluşturma ve sistemdeki anormalliklerin tespiti için oldukça faydalıdır. Üçüncü makine öğrenimi tipi yarı denetimli makine öğrenimidir. Bu yaklaşımda denetimli makine öğrenimi yaklaşımında kullanılan etiketli küçük veri paketleri ve denetimsiz makine öğrenimi yaklaşımında kullanılan etiketsiz büyük veri paketleri birlikte kullanılır. Öncelikle etiketli veriler girilir ve bu sayede algoritma bir düzen oluşturabilir. Böylece algoritma etiketleme yapabilme becerisi kazanır. Dördüncü ve son makine öğrenimi yaklaşımı olan pekiştirmeli makine öğrenimi yaklaşımında genellikle video oyunları ve dijital platformlarda kullanılır. Bu yaklaşıma göre algoritmada ilerlenen her adım belli bir ödülle ilişkilendirilir.

Makine Öğrenimi Hakkında Sık Sorulan Sorular

Makine Öğrenimi İçin Hangi Yazılım Dili?

Makine öğrenimi geliştiriciler ve veri bilimciler tarafından sürekli kontrol edilen ve iyileştirilen bir sistemdir. Makine öğrenimi programlarının ve uygulamalarının geliştirilebilmesi için yazılım dilleri elzemdir. Python başta olmak üzere Java ve R yazılım dilleri makine öğreniminde kullanılır.

Makine Öğrenimi Neden Önemli?

Makine öğreniminin önemli bir konu olmasının sebebi teknolojik inovasyonlar başta olmak üzere insan ihtiyaçlarının karşılanması ve sektörlerin geliştirilmesi noktasında kilit role sahip olmasından kaynaklanır. Hizmet ve işlemlerde zaman ve emek tasarrufu ve maddi tasarruf sağlamaya yardımcı olan makine öğrenimi risk azaltmada faydalıdır. Bununla birlikte büyük veri kümelerini kolayca işleyen, analiz eden ve ilişkilendiren algoritmaları sayesinde makine öğrenimi geleceğin teknolojisine doğru ilerlememizi sağlar.

Makine Öğrenimi Hangi Alanlarda Kullanılır?

Son yıllarda sıkça bahsedilen konulardan biri olan makine öğrenimi, teknolojik ilerlemeler açısından oldukça önemlidir. Bunun sebebi makine öğreniminin hayatın her alanına ve hemen hemen her sektöre entegre olmuş olmasından kaynaklanır. Finans ve ekonomi alanlarında, sağlık teknolojilerinde, eğitim alanında, eğlence sektöründe, perakendecilikte ve tüm üretim sektörlerinde makine öğreniminin sağladığı faydalardan yararlanılır.

Makine Öğrenmesi Yapay Zeka Mı?

Makine öğrenimi söz konusu olduğunda akla ilk gelen noktalardan biri de yapay zeka kavramıdır. Makine öğrenimi ve yapay zeka kavramları sık sık yan yana anılsa da bu durum bu iki kavramın aynı şeyi nitelendirdiğini göstermez. Makine öğrenimi, yapay zeka uygulamaları sayesinde gerçekleşebilir. Yapay zekaya bağlı algoritmaların çalışması sayesinde makine öğrenimi gerçekleşir. Makine öğrenimi süreçlerinin tamamı yapay zeka ile bağlantılıdır ancak yapay zeka girişimlerinin tamamının makine öğrenimi ile ilişkili olduğu söylenemez.