Makine öğrenimi (ML – Machine Learning), yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir. Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır.
Makina öğreniminde yer alan süreçler, veri madenciliği ve tahmin modellemesine benzerdir. Her ikisi de, kalıpları aramak ve program eylemlerini buna göre ayarlamak için veri aramayı gerektirir. Birçok kişi, internetten alışveriş yapmaktan ve satın alma işlemleriyle ilgili reklamlar yayınlamaktan makine öğrenimini bilmektedir. Bunun nedeni, öneri motorlarının neredeyse gerçek zamanlı olarak çevrimiçi reklam yayınını kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanmasıdır. Kişiselleştirilmiş pazarlamanın ötesinde, diğer yaygın makine öğrenimi kullanım durumları arasında sahtekârlık tespiti, spam filtreleme, ağ güvenliği tehdit algılama, tahmini bakım ve bina haber beslemeleri yer almaktadır.
Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nasıl Çalışır?
Makine öğrenimi algoritmaları genellikle denetlenen veya denetlenmeyen olarak kategorize edilir. Algılanan algoritmalar, algoritma eğitimi sırasında tahminlerin doğruluğu hakkında geri bildirim sağlamanın yanı sıra, hem girdi hem de istenen çıktıyı sağlamak için makine öğrenim becerileri ile bir veri bilimcisi veya veri analisti gerektirir. Veri bilimcileri, modelin hangi değişkenleri veya özellikleri analiz edeceğini ve tahminleri geliştirmek için kullanacağını belirler. Eğitim tamamlandığında, algoritma öğrenilenleri yeni verilere uygulayacaktır.
Denetlenmeyen algoritmaların istenen sonuç verileriyle eğitilmesi gerekmez. Bunun yerine, verileri gözden geçirmek ve sonuçlara varmak için derin öğrenme denen yinelemeli bir yaklaşım kullanırlar. Denetimsiz öğrenme algoritmaları (aynı zamanda sinir ağları olarak da adlandırılır) görüntü tanıma, konuşma-metin ve doğal dil üretimi de dâhil olmak üzere denetimli öğrenme sistemlerinden daha karmaşık işlem görevleri için kullanılır. Bu sinir ağları, milyonlarca eğitim verisi örneğini tarayarak ve birçok değişken arasında sıklıkla ince korelasyonları otomatik olarak tespit ederek çalışır. Eğitildikten sonra, algoritma yeni verileri yorumlamak için veri bankasını kullanabilir. Bu algoritmalar, büyük miktarlarda eğitim verisi gerektirdiğinden, büyük veri çağında ancak uygulanabilir hale gelmiştir.
Makine Öğrenimi Örnekleri
Makine öğrenimi (Machine Learning) günümüzde çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. En bilinen örneklerden biri Facebook Haber Kaynağı‘dır. Haber Kaynağı, her üyenin özet akışını kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanır. Bir üye belirli bir arkadaşının yayınlarını okumak veya beğenmek için sık sık kaydırma yapmayı durdurursa, Haber Kaynağı o arkadaşın etkinliğinin daha önce feed’de daha fazlasını göstermeye başlayacaktır.
Görüntülerin ardında, yazılım, kullanıcı verisindeki kalıpları tanımlamak için istatistik analizini ve tahmin analitiği kullanır ve bu haberleri, Haber Kaynağı’nı doldurmak için kullanır. Üyenin artık arkadaşlarının yazılarını okumayı, beğenmeyi veya yorumda bulunmayı bırakmaması durumunda, veri kümesine yeni veriler eklenecek ve Haber Kaynağı buna göre ayarlanacaktır.
Machine Learning kurumsal uygulamalarda da kullanılmakta olup, oldukça fazla verimli çalışmalar yapılmaktadır.
- Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri, e-postaları analiz etmek için öğrenim modellerini kullanır ve ilk olarak en önemli mesajlara yanıt vermek için satış ekibi üyelerini uyarır. Daha gelişmiş sistemler bile potansiyel olarak etkili yanıtları önerebilir.
- İş zekası (BI) ve analitik sağlayıcıları, kullanıcıların potansiyel olarak önemli veri noktalarını otomatik olarak tanımlamasına yardımcı olmak için yazılımlarında makine öğrenimini kullanır.
- İnsan kaynakları (İK) sistemleri, etkili çalışanların özelliklerini tanımlamak için öğrenme modellerini kullanır ve açık pozisyonlara en iyi adayları bulmak için bu bilgiye güvenir.
Makine öğrenimi, kendi kendini süren araçlarda da önemli bir rol oynar. Derin öğrenme nöral ağları, nesneleri tanımlamak ve bir aracı yolda güvenli bir şekilde yönlendirmek için en uygun eylemleri belirlemek için kullanılır.
Sanal asistan teknolojisi aynı zamanda makine öğrenimi ile de desteklenmektedir. Akıllı asistanlar, doğal konuşmayı yorumlamak, bir kullanıcının kişisel programına veya önceden tanımlanmış tercihlerine benzer bir bağlam getirmek için bir dizi derin öğrenme modelini birleştirir ve bir uçuş rezervasyonu ya da araba yol tariflerini çekmek gibi harekete geçer.
Makine Öğrenimi Algoritma Türleri
Machine Learning‘in neredeyse sınırsız kullanımı olduğu gibi, makine öğrenimi algoritmalarında sıkıntı yoktur. Oldukça basit olandan son derece karmaşık olanlara kadar değişir. En yaygın kullanılan modellerden birkaçı:
- Bu makine öğrenme algoritması sınıfı, genellikle iki değişken arasında bir korelasyonun tanımlanmasını ve gelecekteki veri noktaları hakkında tahminler yapmak için bu korelasyonun kullanılmasını içerir.
- Karar ağaçları: Bu modeller belirli eylemler hakkındaki gözlemleri kullanır ve istenen sonuca varmak için en uygun yolu belirler.
- K-küme: Bu model, belirli sayıda veri noktasını benzer özelliklere dayanan belirli sayıda gruplandırmaya dâhil eder.
- Nöral ağlar: Bu derin öğrenme modelleri, gelecekteki veriyi işlemeyi öğrenmek için birçok değişken arasındaki korelasyonları tanımlamak için büyük miktarda eğitim verisi kullanır.
- Takviye öğrenme: Bu derin öğrenme alanı, bir süreci tamamlamak için birçok girişimde yinelenen modelleri içerir. Elverişli sonuçlar üreten adımlar ödüllendirilir ve algoritma en uygun süreci öğrenene kadar istenmeyen sonuçlara yol açan adımlar cezalandırılır.
Makine Öğreniminin Geleceği
Makina öğrenmes algoritmaları onlarca yıl boyunca sürerken, yapay zekâ (AI) ön plana çıktıkça yeni yeni popülariteye eriştiler. Makine öğrenim platformları, Amazon, Google, Microsoft, IBM ve diğerleri de dâhil olmak üzere çoğu büyük satıcı ile veri toplama, veri hazırlama da dâhil olmak üzere makine öğrenimi etkinliklerinin yelpazesini kapsayan platform hizmetlerini imzalamak için yarışan kurumsal teknolojinin en rekabetçi firmalarıdır.
Derin öğrenmeye devam eden araştırmalar ve AI, giderek daha genel uygulamalar geliştirmeye odaklanmaktadır. Bugünün AI modelleri, bir görevi yerine getirmek için son derece optimize edilmiş bir algoritma üretmek için kapsamlı bir eğitim gerektirir. Ancak araştırmacılar modelleri daha esnek hale getirmenin ve bir görevden öğrenilen bağlamı geleceğe, farklı görevlere uygulayabilmenin yollarını araştırmaya devam etmektedirler.
