Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine Öğrenmesi (ML), bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve zamanla ayrıntılı programlama olmadan işlem yeteneklerini geliştirmesini sağlayan yapay zekanın (AI) bir dalıdır. Başka bir deyişle, ML, bilgisayarların gerçek dünya deneyiminden öğrenen insanlar gibi deneyimden “öğrenerek” tahminlerin doğruluğunu kademeli olarak artırmasına olanak tanır.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine Öğrenmesi (ML, makine öğrenmesi olarak da bilinir), bilgisayarların insan öğrenimini taklit etmesini sağlayarak otomatik görevler gerçekleştirmesine ve verilerden deneyim biriktirerek performansını artırmasına odaklanan bir yapay zeka (AI) dalıdır. Basitçe ifade etmek gerekirse, 1950’lerden uzman Arthur Samuel’in klasik tanımına göre, bu, "bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazandıran çalışma alanıdır." Bu tanım bugün de geçerlidir: her spesifik talimatı programlamak yerine, makineye kuralları çıkarması için veri sağlarız ve zamanla sonuçları kademeli olarak iyileştiririz.
Bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazandıran çalışma alanı.
— Arthur Samuel, Bilgisayar Bilimcisi (1950’ler)
Günümüzde, makine öğrenmesi günlük hayatın birçok alanında yaygın şekilde yer almaktadır. İnternet arama motorlarından, spam e-posta filtrelerine, film/ürün öneri sistemlerinden, olağandışı işlemleri tespit eden bankacılık yazılımlarına kadar birçok çevrimiçi hizmet, makine öğrenmesi algoritmalarıyla güçlendirilmiştir.
Arama Motorları
Akıllı sıralama ve kişiselleştirilmiş sonuçlar
Spam Tespiti
Otomatik e-posta filtreleme ve güvenlik
Öneriler
Kişiselleştirilmiş içerik ve ürün önerileri
Bu teknoloji, sanal asistanların konuşmanızı anlayabilmesini sağlayan ses tanıma özellikleri gibi birçok mobil uygulamada da karşımıza çıkar. Öğrenme ve gelişme yeteneği sayesinde, makine öğrenmesi çoğu modern yapay zeka sisteminin temelini oluşturmuştur. Aslında, son 5-10 yıldaki yapay zeka gelişmelerinin çoğu makine öğrenmesiyle yakından bağlantılıdır ve birçok kişi AI ve ML’yi neredeyse eşanlamlı olarak görmektedir.
Makine Öğrenmesi, AI ve Derin Öğrenme Arasındaki İlişki
Yapay Zeka (AI), makinelerin insan benzeri “akıllı” davranışlar sergilemesini sağlayan tüm teknikleri kapsayan geniş bir kavramdır. Makine Öğrenmesi, makinelerin adım adım açıkça programlanmak yerine verilerden öğrenmesini sağlayan bir AI gerçekleştirme yöntemidir. AI ekosisteminde, ML o kadar önemli bir rol oynar ki birçok AI sistemi esasen makine öğrenmesi modelleri üzerine kuruludur.
Kural Tabanlı Sistemler
- Açık adım adım programlama
- Sabit kurallar ve mantık
- Sınırlı uyarlanabilirlik
Veri Odaklı Öğrenme
- Verilerden desenleri öğrenir
- Zamanla gelişir
- Yeni durumlara uyum sağlar
Derin Öğrenme, makine öğrenmesinin özel bir alt alanıdır. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları (derin sinir ağları) kullanarak ham verilerden özellikleri otomatik olarak çıkarır ve insan müdahalesini en aza indirir. Çok katmanlı yapısı sayesinde, derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda veriyi (örneğin, görüntü, ses, metin) işleyebilir ve sınıflandırma veya tahmin için önemli özellikleri programcıların önceden sağlamasına gerek kalmadan öğrenebilir. Bu, makineyi “öğretme” çabasını azaltır ve modeli büyük ölçekli verilerle güçlendirir.
Yapay Zeka
Makine Öğrenmesi
Derin Öğrenme
Tersine, "klasik" ML algoritmaları (derin öğrenme kullanmayanlar) genellikle insan tarafından tasarlanmış giriş özelliklerine büyük ölçüde bağımlıdır ve iyi sonuçlar için daha yapılandırılmış veri işleme gerektirir. AI’yı geniş bir akıllı teknoloji seti, makine öğrenmesini AI’nın bir alt kümesi ve derin öğrenmeyi makine öğrenmesinin sinir ağı modellerine odaklanan bir alt kümesi olarak düşünebilirsiniz.
Makine Öğrenmesi Türleri
Makine öğrenmesinde birçok farklı yöntem ve algoritma vardır. Temelde, ML, sistemin verilerden nasıl öğrendiğine göre dört ana türe ayrılır:
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanılarak modellerin eğitildiği bir yöntemdir. Bu, giriş verilerinin zaten bilinen beklenen sonuçlara sahip olduğu anlamına gelir ve algoritmanın belirli örneklerden öğrenmesine yardımcı olur. Model, verilen etiketlerle eşleşen çıktıları tahmin etmek için iç parametrelerini ayarlar. Örneğin, algoritmaya çok sayıda etiketli köpek/kedi resmi sağlarsak, model bu resimlerden öğrenerek köpek resimlerini doğru şekilde ayırt etmeyi öğrenir. Denetimli öğrenme, bugün en yaygın makine öğrenmesi türüdür ve el yazısı tanıma, spam e-posta sınıflandırması veya emlak fiyat tahmini gibi sayısız görevde kullanılır.
Görüntü Sınıflandırma
Fotoğraflardaki nesneleri tanıma
E-posta Filtreleme
Spam tespiti ve sınıflandırma
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenmede, giriş verilerinin etiketi yoktur. Algoritma, önceden rehberlik olmadan veri kümesinde gizli desenler ve yapılar arar. Amaç, makinenin insanların henüz bilmediği veri gruplarını veya temel kuralları keşfetmesidir. Örneğin, denetimsiz öğrenme programı çevrimiçi alışveriş verilerini analiz ederek otomatik olarak benzer satın alma davranışlarına sahip müşteri gruplarını kümeler.
Bu kümeleme, işletmelerin farklı müşteri segmentlerini anlamasına yardımcı olur, çünkü önceden belirli “müşteri tipi” etiketleri yoktur. Denetimsiz öğrenme genellikle ziyaretçi veri analizi, boyut indirgeme ve öneri sistemlerinde uygulanır.
Müşteri Segmentasyonu
Müşterileri davranış kalıplarına göre gruplama
Pazar Analizi
Gizli pazar trendlerini keşfetme
Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, eğitim sırasında hem etiketli hem de etiketsiz verileri birleştirir. Genellikle, verilerin sadece küçük bir kısmı etiketlidir, geri kalanı etiketsizdir. Yarı denetimli algoritmalar, küçük etiketli veri setini, daha büyük etiketsiz veri üzerinde sınıflandırma ve özellik çıkarımı için rehber olarak kullanır. Bu yaklaşım, geniş miktarda etiketsiz veriden faydalanmayı sağlar ve kapsamlı manuel etiketleme gerektirmez.
Yarı denetimli öğrenme, etiketli veri toplamanın zor veya maliyetli olduğu durumlarda özellikle faydalıdır ve tamamen denetimsiz öğrenmeye kıyasla doğruluğu artırır.
Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme, algoritmaların çevreyle etkileşim kurarak ödül/ceza mekanizmasıyla öğrenmesini sağlayan bir yöntemdir. Denetimli öğrenmenin aksine, modele giriş-çıkış çiftleri verilmez, bunun yerine farklı eylemler deneyerek ve bu eylemlerin başarısına göre geri bildirim (ödül veya ceza) alarak öğrenir.
Zamanla, iyi sonuç veren eylem dizileri “pekiştirilir” ve model, belirli bir hedefe ulaşmak için optimal stratejiyi kademeli olarak öğrenir. Pekiştirmeli öğrenme, oyun oynama, robot kontrolü veya otonom araç eğitimi gibi alanlarda sıkça kullanılır.
Ünlü bir örnek, IBM Watson sistemidir – 2011’de Jeopardy! bilgi yarışmasını kazanmak için ne zaman cevap vereceğine ve ne kadar bahis yapacağına pekiştirmeli öğrenmeyle karar vermiştir.
— IBM Watson Başarısı
Oyun AI
Oyun yoluyla optimal stratejiler öğrenme
Robotik
Otonom navigasyon ve kontrol
Otonom Araçlar
Kendi kendine sürüş kararları alma
Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
Makine Öğrenmesi, veriye dayanarak çalışır. Öncelikle, sistemin çeşitli kaynaklardan (sensörler, işlem sistemleri, sosyal ağlar, açık veri tabanları vb.) büyük ve çeşitli bir veri seti toplaması gerekir. Veri kalitesi çok önemlidir: veri gürültülü, eksik veya temsil edici değilse, ML modeli yanlış öğrenebilir ve hatalı sonuçlar üretebilir.
Veri Toplama ve Ön İşleme
Öncelikle, giriş verileri belirlenir ve güvenilir kaynaklardan toplanır. Ardından, veriler temizlenir, hatalar giderilir, eksik değerler doldurulur veya giriş bilgileri normalize edilir. Bu adım önemli zaman alır ancak nihai model doğruluğunu büyük ölçüde etkiler.
- Güvenilir kaynaklardan veri belirleme ve toplama
- Veriyi temizleme ve hataları giderme
- Eksik değerleri doldurma ve girişleri normalize etme
- Veri kalitesi ve temsil yeteneğini sağlama
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, model parametrelerini eğitim veri setindeki tahmin hatalarını minimize edecek şekilde ayarlar.
- Göreve uygun algoritmayı seçme
- Modeli eğitim verisiyle besleme
- Kayıp fonksiyonu parametrelerini optimize etme
- Tahmin hatalarını minimize etme
Değerlendirme ve Uygulama
Eğitim sonrası model, kaliteyi değerlendirmek için yeni veriler (test seti) üzerinde test edilir. Göreve bağlı olarak doğruluk, hassasiyet, geri çağırma veya F1-Skoru gibi metrikler kullanılır. Sonuçlar gereksinimleri karşılıyorsa model gerçek uygulamalara veya hizmetlere entegre edilir; aksi halde veri veya algoritmalar ayarlanıp yeniden eğitilir.
- Modeli yeni verilerle test etme (test seti)
- Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ölçme
- Sonuçlar uygunsa uygulamaya alma
- Gerekirse ayarlama ve yeniden eğitim
Makine Öğrenmesinin Pratik Uygulamaları
Makine öğrenmesi, günlük kolaylıklardan yüksek teknoloji alanlarına kadar gerçek hayatta yaygın şekilde uygulanmaktadır. Aşağıda ML uygulamalarına dair bazı tipik örnekler yer almaktadır:
Üretken AI
Ses Tanıma
Chatbotlar ve Müşteri Desteği
Bilgisayarla Görme
Öneri Sistemleri
Dolandırıcılık Tespiti
Makine Öğrenmesinin Avantajları ve Sınırlamaları
Diğer teknolojiler gibi, makine öğrenmesinin de belirgin avantajları ve bazı sınırlamaları vardır. Bunları anlamak, ML’yi etkili kullanmamıza ve potansiyel risklerden kaçınmamıza yardımcı olur.
Temel Faydalar
- Büyük veride desenleri bulma yeteneği: ML, insanların fark etmesi zor olan devasa veri setlerinde gizli desenleri ve eğilimleri tespit edebilir. Bu, işletmelerin "büyük veriden" içgörü çıkarmasını ve daha doğru kararlar almasını sağlar.
- Otomasyon ve insan bağımlılığının azalması: ML sistemleri, minimum insan müdahalesiyle analitik algoritmaları öğrenip geliştirebilir. Sadece girdi verisi sağlanarak model, sonuçları optimize etmek için iç parametreleri otomatik olarak birleştirip ayarlayabilir. Bu, karmaşık görevlerin (sınıflandırma, tahmin gibi) manuel programlama olmadan sürekli otomasyonunu mümkün kılar.
- Zamanla gelişme ve kişiselleştirilmiş deneyim: Sabit performanslı geleneksel yazılımların aksine, makine öğrenmesi modelleri daha fazla veri işledikçe doğruluğunu artırır. Her ek eğitimle modeller deneyim kazanır ve daha iyi tahminler yapar. Bu, ML sistemlerinin bireysel kullanıcılar için özelleştirme yapmasını ve zamanla kullanıcı deneyimini geliştirmesini sağlar – örneğin, izleyici tercihlerine giderek daha uygun içerik önerir.
Temel Zorluklar
- Veri kalitesine bağımlılık: ML modelleri, çok büyük, doğru, çeşitli ve tarafsız eğitim veri setlerine ihtiyaç duyar. Kalitesiz veri kötü sonuçlara yol açar ("çöp girer, çöp çıkar" ilkesi). Ayrıca, büyük veri toplama ve işleme için güçlü depolama ve hesaplama altyapısı gerekir; bu da maliyetli ve kaynak yoğun olabilir.
- Öğrenme hataları veya yanlı sonuç riski: Eğitim verisi yetersiz veya temsil edici değilse ML modelleri ciddi şekilde başarısız olabilir. Çok küçük veri setlerinde algoritmalar matematiksel olarak "makul" ama pratikte yanlış kurallar bulabilir. Bu, modellerin yanlı veya yanıltıcı tahminler üretmesine ve bu tahminlere dayalı kararların olumsuz etkilenmesine neden olur. Bu yüzden, özellikle sınırlı veri varsa ML sonuçlarının güvenilirliği dikkatle doğrulanmalıdır.
- Şeffaflık eksikliği: Birçok karmaşık ML modeli (özellikle derin öğrenme) "kara kutu" olarak çalışır – modelin neden belirli bir tahmin yaptığı açıklanması çok zordur. Örneğin, milyonlarca parametreli derin sinir ağı yüksek doğruluk elde edebilir ancak hangi özelliklerin karara yol açtığını anlamak zordur. Bu açıklanabilirlik eksikliği, finans veya sağlık gibi sonuçların hesap verebilir olması gereken alanlarda zorluk yaratır. Öte yandan, bazı daha basit modeller (örneğin karar ağaçları) kolayca doğrulanabilir ve yorumlanabilir çünkü karar mantığı izlenebilir – bu, “kara kutu” sinir ağlarının sahip olmadığı bir avantajdır.
Sonuç
Özetle, Makine Öğrenmesi, büyük veri çağında anahtar bir teknolojidir. Bilgisayarların ayrıntılı adım adım programlama olmadan öğrenmesini ve tahmin yeteneklerini zamanla geliştirmesini sağlar. Sonuç olarak, ML, akıllı sanal asistanlardan gelişmiş otomatik sistemlere kadar hayat ve sanayide yaygın şekilde uygulanmaktadır.
Makine Öğrenmesi, dijital çağda verinin değerini insanlara tam anlamıyla kullanma imkanı sunan bir araçtır ve gelecekte akıllı teknoloji uygulamaları için birçok fırsat açar.
— INVIAI Insight
