Machine Learning nedir? Machine Learning yönteminin çalışma prensibi ve uygulamaları nelerdir? Gelin, INVIAI ile aşağıdaki içerikte yanıtları birlikte keşfedelim!

Dijital çağda veri, değerli bir kaynaktır ve Machine Learning (Makine Öğrenimi) bu kaynağı en iyi şekilde değerlendirmeye yarayan temel araçtır.

Machine Learning (ML), yapay zekanın (AI) bir dalıdır ve bilgisayarların veriden öğrenmesini ve zamanla işlem yeteneklerini geliştirmesini sağlar; detaylı programlama gerektirmez. Başka bir deyişle, ML bilgisayarların deneyimden “kendi kendine öğrenmesini” sağlayarak tahminlerin doğruluğunu artırır; tıpkı insanların gerçek hayattan öğrenmesi gibi.

Machine Learning’in çalışma prensibi

Machine Learning, veriye dayanır. Öncelikle sistem, çeşitli kaynaklardan (sensörler, işlem sistemleri, sosyal medya, açık veri tabanları vb.) büyük ve çeşitli veri setleri toplar. Veri kalitesi çok önemlidir: veriler hatalı, eksik veya temsil edici değilse, ML modeli yanlış öğrenebilir ve hatalı sonuçlar verebilir.

Örneğin, temiz ve temsil gücü yüksek veri miktarı arttıkça model daha etkili öğrenir; ancak veriler ön işlemden (temizleme, standartlaştırma vb.) geçirilerek eğitim sürecine hazır hale getirilmelidir.

1. Veri Toplama ve Ön İşleme: Öncelikle, giriş verileri belirlenir ve güvenilir kaynaklardan toplanır. Ardından, veriler temizlenir, hatalar giderilir, eksik değerler tamamlanır veya standartlaştırılır. Bu aşama zaman alır ancak modelin nihai doğruluğunu büyük ölçüde etkiler.
2. Algoritma Seçimi ve Model Eğitimi: Veri türü ve hedefe (sınıflandırma veya tahmin) göre uygun algoritma seçilir (örneğin: lineer regresyon, karar ağaçları, sinir ağları vb.). İşlenmiş eğitim verisi modele verilerek bir kayıp fonksiyonu optimize edilerek öğrenme sağlanır. Eğitim süreci, model parametrelerini ayarlayarak eğitim verisi üzerindeki tahmin hatasını azaltır.
3. Değerlendirme ve Uygulama: Eğitim sonrası model, yeni (test) veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir. Yaygın metrikler doğruluk (accuracy), Kesinlik (Precision), Duyarlılık (Recall) veya F1-Skoru gibi ölçütlerdir; bunlar probleme göre değişir. Sonuçlar yeterliyse model gerçek uygulamalara (uygulama veya hizmet) entegre edilir; aksi halde veri veya algoritma yeniden düzenlenip eğitim tekrarlanabilir.

Makine Öğrenimi Yöntemleri

Machine Learning genellikle veriden öğrenme şekline göre üç ana yönteme ayrılır:

• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Model, etiketli veri seti üzerinde eğitilir. Her eğitim örneği giriş ve karşılık gelen sonuç (etiket) içerir; model iki taraf arasındaki ilişkiyi öğrenir. Öğrenme sonrası model, yeni veriler için etiket tahmini yapabilir. Bu yöntem, el yazısı tanıma, spam e-posta sınıflandırması veya regresyon (ev fiyatı, hisse senedi fiyatı tahmini vb.) gibi sınıflandırma problemlerinde yaygındır.
• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Model, etiketsiz veri alır; yani sadece giriş verisi vardır ve doğru sonuç bilinmez. Amaç, verideki gizli desenleri veya yapıları keşfetmektir; örneğin kümeleme (clustering) veya boyut indirgeme. Örneğin, K-Means algoritması müşterileri satın alma davranışlarına göre önceden belirlenmiş doğru-yanlış bilmeden gruplara ayırır.
• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Model (ajan), çevresiyle etkileşimde bulunur ve ödül/ceza mekanizmasına göre öğrenir. Deneme-yanılma yoluyla en yüksek ödülü almak için stratejisini optimize eder. Bu yöntem genellikle oyunlarda (AlphaGo gibi), robotik ve otomatik kontrol sistemlerinde kullanılır; model hedefe ulaşmak için en iyi hareketi seçer.

Machine Learning’in Yaygın Uygulamaları

Machine Learning, birçok farklı alanda değerini kanıtlamıştır. Öne çıkan uygulamalar şunlardır:

• Bilgi İşleme ve İletişim: Görüntü tanıma (yüz tanıma, görüntü sınıflandırma), ses tanıma ve doğal dil işleme (makine çevirisi, Siri, Google Assistant gibi sanal asistanlar).
• Öneri ve Güvenlik: Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri (Netflix, Shopee gibi platformlarda film ve ürün önerileri), spam filtreleme ve çevrimiçi dolandırıcılık tespiti (şüpheli işlem algılama).
• Otomasyon ve Analiz: Otonom araçlar (Tesla teknolojisi gibi), otomatik tıbbi teşhis (görüntüleme testleri, hastalık tahmini), finansal piyasa ve sosyal medya analizleri (trend analizi, kullanıcı duygu analizi) vb.

Veriden öğrenme yeteneği sayesinde, Machine Learning giderek modern yapay zekâ teknolojilerinin temelini oluşturmakta ve otomasyon ile akıllılaşma fikirlerini gerçeğe dönüştürmektedir.

>>> Detaylı bilgi için tıklayın:

Dar AI ve Genel AI nedir?

Arasındaki farklar: AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

Özetle, Machine Learning (Makine Öğrenimi), büyük veri çağının temel teknolojisidir. Bilgisayarların detaylı programlama olmadan kendi kendine öğrenmesini ve zamanla tahmin yeteneklerini geliştirmesini sağlar. Bu sayede ML, akıllı sanal asistanlardan gelişmiş otomatik sistemlere kadar hayatın ve endüstrinin birçok alanında yaygın şekilde kullanılmaktadır.

Daha önce de belirtildiği gibi, “Machine Learning, dijital çağda verinin değerini en iyi şekilde kullanmaya yardımcı olan bir araçtır” ve gelecekte akıllı teknoloji uygulamaları için birçok fırsat sunar.