Machine Learning nedir?

Machine Learning nedir? Machine Learning yönteminin çalışma prensipleri ve uygulamaları nelerdir? Gelin, INVIAI ile aşağıdaki detaylı içeriği birlikte keşfedelim!

Machine Learning nedir?

Machine Learning (ML, diğer adıyla makine öğrenimi), yapay zekanın (AI) bir dalı olup, bilgisayarların insan öğrenme biçimini taklit ederek otomatik görevler gerçekleştirmesine ve deneyimlerden veri biriktirerek performansını geliştirmesine odaklanır. Basitçe ifade etmek gerekirse, bu alan “bilgisayarların açıkça programlanmadan kendi kendine öğrenmesini sağlayan araştırma dalı”dır; bu tanım 1950’lerde uzman Arthur Samuel tarafından yapılmıştır ve günümüzde de geçerliliğini korumaktadır. Programlamanın her adımını yazmak yerine, veri sağlayarak bilgisayarın kuralları kendi çıkarması ve zamanla sonuçları iyileştirmesi hedeflenir.

Günümüzde, makine öğrenimi hayatımızın pek çok alanında yaygın şekilde kullanılıyor. İnternette kullandığımız arama motorlarından, spam e-posta filtrelerine, film/ürün öneri sistemlerinden bankacılıkta olağandışı işlemleri tespit eden yazılımlara kadar pek çok çevrimiçi hizmet, makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışmaktadır.

Bu teknoloji, telefon uygulamalarında da yer almakta; örneğin, ses tanıma özellikleri sayesinde sanal asistanlar söylediklerinizi anlayabiliyor. Makine öğrenimi, kendi kendine öğrenme ve gelişme yeteneği sayesinde modern yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturuyor. Son 5-10 yıldaki yapay zeka gelişmelerinin çoğu makine öğrenimiyle bağlantılıdır ve bu nedenle birçok kişi AI ve ML’yi neredeyse eşanlamlı olarak kullanmaktadır.

Machine Learning, AI ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişki

Yapay zeka (AI), makinelerin insan benzeri “akıllı” davranışlar sergilemesini sağlayan tüm teknikleri kapsayan geniş bir kavramdır. Makine öğrenimi, AI’yı gerçekleştirmek için kullanılan bir yöntemdiradım adım programlanmak yerine verilerden öğrenmesini sağlar. AI ekosisteminde ML o kadar önemli bir rol oynar ki, birçok AI sistemi aslında makine öğrenimi modelleri üzerine kuruludur.

Derin Öğrenme (Deep Learning), makine öğreniminin özel bir alt alanıdır. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları (deep neural networks) kullanarak verilerden otomatik özellik çıkarımı yapar ve insan müdahalesi minimumdur. Çok katmanlı yapısı sayesinde derin öğrenme algoritmaları, büyük veri setlerini (örneğin; görüntü, ses, metin) işleyebilir ve önceden belirlenmiş özellikler olmadan sınıflandırma veya tahmin yapabilir. Bu, makineyi “öğretme” yükünü azaltır ve büyük ölçekli verilerden faydalanmayı mümkün kılar.

Buna karşılık, klasik ML algoritmaları (derin öğrenme kullanmayanlar) genellikle insan tarafından tasarlanmış özelliklere bağımlıdır ve daha yapılandırılmış veri gerektirir. AI çok geniş bir teknoloji yelpazesi iken, makine öğrenimi AI’nın bir alt kümesi ve derin öğrenme ise makine öğreniminin bir alt kümesi olarak düşünülebilir; derin öğrenme özellikle derin sinir ağı modellerine odaklanır.

(Not: Robotik ve makine öğrenimi farklı alanlardır. Robotik, donanım ve otomatik mekanik sistemlerle ilgilenirken, ML esas olarak yazılım algoritmalarıdır. Ancak modern robotlar ML entegre ederek daha “akıllı” hale gelebilir; örneğin, otonom robotlar hareket etmeyi makine öğrenimiyle öğrenir.)

Makine Öğrenimi Türleri

Makine öğreniminde birçok farklı yöntem ve algoritma vardır. Temelde, ML dört ana öğrenme türüne ayrılır; bu ayrım, sistemin verilerden nasıl öğrendiğine dayanır:

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Denetimli öğrenme, etiketlenmiş veri kullanılarak modelin eğitildiği yöntemdir. Bu, giriş verilerinin önceden beklenen sonuçlarla eşleştirildiği anlamına gelir ve algoritmanın örneklerle öğrenmesini sağlar. Model, iç parametrelerini ayarlayarak çıktıyı mevcut etiketlerle eşleştirmeye çalışır. Örneğin, algoritmaya etiketlenmiş köpek/kedi fotoğrafları verildiğinde, model bu fotoğraflardan öğrenerek köpek ve kedi görüntülerini doğru şekilde ayırt etmeyi öğrenir. Denetimli öğrenme, günümüzde en yaygın kullanılan makine öğrenimi türüdür ve el yazısı tanıma, spam e-posta sınıflandırması veya emlak fiyat tahmini gibi birçok problemde kullanılır.

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Denetimsiz öğrenme yönteminde, giriş verileri etiketsizdir. Algoritma, önceden verilen talimat olmadan veri setindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye çalışır. Amaç, insanların henüz fark etmediği veri gruplarını veya gizli kuralları ortaya çıkarmaktır. Örneğin, denetimsiz öğrenme algoritması, çevrimiçi alışveriş verilerini analiz ederek benzer alışveriş davranışlarına sahip müşteri kümelerini otomatik olarak gruplandırabilir.

Bu kümeleme sonuçları, işletmelerin önceden belirlenmiş bir “müşteri türü” etiketi olmadan farklı müşteri segmentlerini anlamasına yardımcı olur. Denetimsiz öğrenme genellikle ziyaretçi analizleri, boyut indirgeme ve öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır.

Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-supervised Learning)

Yarı denetimli öğrenme, eğitim sürecinde hem etiketli hem de etiketsiz verilerin birlikte kullanıldığı yöntemdir. Genellikle, elimizde az sayıda etiketli veri bulunurken, büyük çoğunluk etiketsizdir. Yarı denetimli algoritmalar, etiketli küçük veri setini sınıflandırma ve özellik çıkarımı için rehber olarak kullanır ve daha büyük etiketsiz veri seti üzerinde öğrenme yapar. Bu yaklaşım, büyük miktarda etiketsiz veriden faydalanırken, manuel etiketleme iş yükünü azaltır.

Yarı denetimli öğrenme, etiketli veri toplamanın zor veya maliyetli olduğu durumlarda özellikle faydalıdır ve denetimsiz öğrenmeye kıyasla daha yüksek doğruluk sağlar.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Pekiştirmeli öğrenme, algoritmanın çevre ile etkileşimde bulunarak ödül/ceza mekanizmasıyla kendi kendine öğrenmesini sağlayan yöntemdir. Denetimli öğrenmeden farklı olarak, model önceden tanımlanmış doğru veri-yanıt çiftleriyle beslenmez; bunun yerine farklı eylemleri deneyerek ve başarıya göre ödül veya ceza alarak öğrenir.

Zamanla, iyi sonuç veren eylemler güçlendirilir (reinforce) ve model belirlenen hedeflere ulaşmak için en uygun stratejiyi öğrenir. Pekiştirmeli öğrenme, oyun oynayan yapay zekaların, robotların kontrolü veya otonom araçların eğitimi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

Örneğin, bir model çok sayıda satranç oyunu oynayarak kazanma durumlarında puan alır ve böylece oyunu öğrenir. Ünlü bir örnek ise, 2011’de Jeopardy! bilgi yarışmasını kazanan IBM Watson sistemidir; bu sistem, ne zaman cevap verileceğini ve ne kadar bahis yapılacağını pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla öğrenmiştir.

Machine Learning Nasıl Çalışır?

Machine Learning, veriye dayanarak çalışır. Öncelikle, sistemin çok çeşitli kaynaklardan (sensörler, işlem sistemleri, sosyal medya, açık veri tabanları vb.) büyük miktarda veri toplaması gerekir. Veri kalitesi çok önemlidir: Gürültülü, eksik veya temsil yeteneği düşük veri, ML modelinin yanlış öğrenmesine ve hatalı sonuçlar üretmesine yol açabilir.

Örneğin, temiz ve temsil gücü yüksek veri ne kadar fazla olursa, model o kadar etkili öğrenir; ancak verinin ön işlenmesi (temizleme, standartlaştırma vb.) eğitime hazır hale getirmek için gereklidir.

1. Veri Toplama ve Ön İşleme: Öncelikle, giriş verileri belirlenir ve güvenilir kaynaklardan toplanır. Ardından, veri temizlenir, hatalar giderilir, eksik değerler tamamlanır veya standart hale getirilir. Bu aşama zaman alıcıdır ancak modelin nihai doğruluğu için kritik öneme sahiptir.
2. Algoritma Seçimi ve Model Eğitimi: Veri türüne ve hedefe (sınıflandırma veya tahmin) göre uygun algoritma seçilir (örneğin; lineer regresyon, karar ağaçları, sinir ağları vb.). Ön işlenmiş eğitim verisi modele verilerek, bir kayıp fonksiyonunu minimize edecek şekilde öğrenme gerçekleştirilir. Eğitim süreci, model parametrelerini ayarlayarak eğitim verisi üzerindeki tahmin hatasını azaltır.
3. Değerlendirme ve Uygulama: Eğitim sonrası model, yeni (test) veri üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir. Yaygın metrikler doğruluk (accuracy), Precision, Recall veya F1-Score gibi ölçütlerdir ve problem türüne göre değişir. Sonuçlar yeterliyse model gerçek uygulamaya alınır; aksi halde veri veya algoritma değiştirilip yeniden eğitim yapılabilir.

Machine Learning’in Gerçek Hayattaki Uygulamaları

Makine öğrenimi, günlük hayatımızdan ileri teknoloji alanlarına kadar çeşitli uygulamalara sahiptir. İşte ML’nin bazı temel kullanım örnekleri:

• Üretken Yapay Zeka (Generative AI): Bu, ML teknolojisi kullanarak kullanıcı taleplerine göre yeni içerik (metin, görüntü, video, kaynak kod vb.) oluşturmayı sağlar. Üretken AI modelleri (örneğin büyük dil modelleri), devasa veri setlerinden öğrenerek otomatik ve uygun içerik üretir. Örnek: ChatGPT, kullanıcı sorularına yanıt veren veya metin yazan popüler bir üretken AI uygulamasıdır.

• Ses Tanıma: Makine öğrenimi, bilgisayarların insan konuşmasını anlamasını ve metne dönüştürmesini sağlar. Bu Konuşma Tanıma teknolojisi, genellikle doğal dil işleme ile birlikte kullanılarak sesin tanınması ve fonetik transkripsiyonu yapılır. Uygulamalar arasında telefonlardaki sanal asistanlar (Siri, Google Assistant) ve sesle metin girişi yer alır.

• Chatbot ve Müşteri Desteği: Birçok web sitesi ve sosyal medya platformundaki chatbotlar, makine öğrenimiyle donatılarak sıkça sorulan soruları otomatik yanıtlar, ürün danışmanlığı yapar ve 7/24 müşteriyle etkileşim kurar. ML sayesinde chatbotlar, kullanıcı niyetini anlayabilir ve uygun cevaplar verebilir; hatta her sohbetten öğrenerek hizmet kalitesini artırabilir. Bu, işletmelerin iş gücünden tasarruf etmesini ve müşteri deneyimini iyileştirmesini sağlar (örneğin e-ticaret platformlarının ürün öneri ve destek chatbotları).

• Bilgisayarla Görü (Computer Vision): Bu alan, bilgisayarların görüntü veya videoları “görmesini” ve anlamasını sağlar. Görüntü işleme algoritmaları genellikle konvolüsyonel sinir ağları (CNN) kullanarak görüntü özelliklerini tanır ve nesne tespiti, sınıflandırma veya desen tanıma yapar. Bilgisayarla görü uygulamaları çok çeşitlidir: sosyal medyada otomatik etiketleme, telefonlarda yüz tanıma, tıbbi görüntü analizinde tümör tespiti ve otonom araçlarda yol ve trafik işaretlerinin algılanması gibi.

• Öneri Sistemleri (Recommender System): Bu algoritmalar, kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiye özel öneriler sunar. Örneğin, izleme veya alışveriş geçmişine dayanarak, sistem size ilginizi çekebilecek film veya ürünleri önerir. E-ticaret ve streaming platformları (Netflix, Spotify vb.) ML kullanarak içerik ve ürünleri kişiselleştirir, böylece kullanıcı deneyimini artırır ve satışları destekler.

• Dolandırıcılık Tespiti: Finans ve bankacılık sektöründe makine öğrenimi, şüpheli veya dolandırıcılık amaçlı işlemleri hızlıca tespit etmek için kullanılır. ML modelleri, etiketlenmiş dolandırıcılık verileriyle eğitilerek dolandırıcılık işlemlerinin karakteristik işaretlerini öğrenir. Ayrıca, anormallik tespiti teknikleriyle alışılmışın dışındaki işlemler uyarı verir. Böylece bankalar ve kredi kartı şirketleri, dolandırıcılıkları zamanında fark ederek müşteri zararını ve riski azaltır.

(Bunların yanı sıra, ML’nin otomatik kontrol (robotik), tedarik zinciri analizi, hava durumu tahmini, biyolojide gen veri analizi gibi pek çok başka uygulaması da vardır. ML’nin gelişimi, hemen her alanda yeni olanaklar sunmaktadır.)

Machine Learning’in Avantajları ve Dezavantajları

Diğer teknolojiler gibi, makine öğreniminin de belirgin avantajları ve bazı sınırlamaları vardır. Bunları anlamak, ML’yi etkin kullanmak ve potansiyel risklerden kaçınmak için önemlidir.

Avantajlar

• Büyük veride gizli kalıpları keşfetme: ML, insanın fark etmesi zor olan büyük veri setlerindeki örüntüleri ve eğilimleri tespit edebilir. Böylece işletmeler, “büyük veri”den anlamlı bilgiler çıkararak daha doğru kararlar alabilir.

• Otomasyon ve insan müdahalesini azaltma: ML sistemleri, çok az insan müdahalesiyle kendi kendine öğrenip analiz algoritmalarını geliştirebilir. Sadece giriş verisi sağlanarak, model otomatik olarak parametreleri ayarlayıp optimize eder. Bu, sınıflandırma ve tahmin gibi karmaşık görevlerin sürekli otomatik yapılmasını mümkün kılar ve her durum için manuel programlama gerektirmez.

• Zamanla gelişme ve kişiselleştirme: Geleneksel yazılımların aksine, makine öğrenimi modelleri daha fazla veriyle daha doğru hale gelir. Her eğitimde model deneyim kazanır ve tahminleri iyileştirir. Böylece ML sistemleri, kullanıcıya özel içerik önerileri gibi kişiselleştirilmiş deneyimler sunar ve zamanla kullanıcı memnuniyetini artırır.

Dezavantajlar

• Veri kalitesine bağımlılık: ML modelleri çok büyük ve kaliteli eğitim verisi gerektirir; bu veriler doğru, çeşitli ve tarafsız olmalıdır. Kalitesiz veri, kötü sonuçlar doğurur (“çöp girerse, çöp çıkar” prensibi). Ayrıca, büyük veri toplama ve işleme güçlü altyapı ve hesaplama kaynakları gerektirir; bu da maliyet ve kaynak tüketimini artırabilir.

• Yanlış öğrenme ve hatalı sonuç riski: Yetersiz veya temsil gücü düşük veriyle ML modelleri ciddi hatalar yapabilir. Küçük veri setlerinde, algoritmalar matematiksel olarak mantıklı görünen ancak gerçekte yanlış kurallar bulabilir. Bu da yanıltıcı veya hatalı tahminlere yol açarak kararları olumsuz etkiler. Bu nedenle, ML sonuçlarının güvenilirliği özellikle sınırlı veri durumlarında dikkatle kontrol edilmelidir.

• Şeffaflık eksikliği: Özellikle karmaşık ML modelleri (derin öğrenme gibi) bir “kara kutu” gibi çalışır; yani modelin neden belirli bir tahmin yaptığı açıklanması zordur. Örneğin, milyonlarca parametreye sahip bir derin sinir ağı yüksek doğruluk sağlayabilir ancak hangi özelliklerin karara etkisi olduğu anlaşılamayabilir. Bu durum, finans ve sağlık gibi alanlarda sonuçların açıklanabilirliği gerektiren durumlarda sorun yaratır. Buna karşılık, daha basit modeller (örneğin karar ağaçları) daha kolay incelenip doğrulanabilir, çünkü karar mantığı takip edilebilir; bu, derin öğrenme “kara kutu” modellerinde mümkün değildir.

>>> Daha fazla bilgi için tıklayın:

Dar AI ve Genel AI nedir?

Arasındaki farklar: AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

Özetle, Machine Learning (Makine Öğrenimi), büyük veri çağında temel bir teknolojidir. Bilgisayarların adım adım programlanmadan kendi kendine öğrenip tahmin yeteneklerini geliştirmesine olanak tanır. Bu sayede ML, akıllı sanal asistanlardan ileri otomasyon sistemlerine kadar hayatın ve endüstrinin pek çok alanında yaygın şekilde kullanılmaktadır.

Daha önce belirtildiği gibi, “Machine Learning, insanların dijital çağda verinin değerini tam anlamıyla kullanmasını sağlayan bir araçtır” ve gelecekte akıllı teknoloji uygulamalarına birçok fırsat açmaktadır.