Makine Öğrenmesi Nedir? Nasıl Çalışır?

Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin deneyimlerinden öğrenerek kendi performansını geliştirmesini sağlayan bir yapay zekâ dalıdır. Bugün yapay zekâ denildiğinde akla öncelikli olarak büyük dil modelleri (LLMs) gelir. Sohbet esnasında üretken yanıtlar vererek kullanıcının beklentilerini karşılayan büyük dil modelleri de makine öğrenmesinde sahiptir. Ancak makine öğrenimi (ML) büyük dil modellerinden farklı olarak büyük verilerin işlenmesini sağlayan, bu verilere dayalı öngörüler oluşturmak için programlanmış bir yapay zekâ türüdür.

Taranan verilerden, kendi öngörülerine göre karar verme yetisine sahip makine öğrenmesi, insan öğreniminin taklit eden zekâya sahiptir. Genellikle finans işlemlerinde, ticaret ve pazarlamada, çoklu verilerle yapılacak işlerde kullanım kolaylığı sağlar. Sayısal verilerin analizi makine öğrenmesi ile çok daha basit hâle gelir. Sınıflandırma isteyen görsel ve sözel verilerin analizinde makine öğrenmesine özellikle ihtiyaç duyulur.

Makine Öğrenmesi (ML) Nedir?

İlk olarak 1960’lı yılların başında hayata geçmeye başlayan makine öğrenmesi bugün artık gündelik hayatta pek çok yerde karşımıza çıkan kullanımı yaygın bir yapay zekâ modelidir. Makine öğrenmesi, verilerden sonuçlar çıkararak insan yönlendirmesi olmadan da kendi kararlarını verebilen bir yapay zekâ modelidir. Makine öğrenmesi tekrarlayan kalıpları fark ederek, ileriye dönük tahminler yapma konusunda geliştirilmiştir.

Büyük verilerin içindeki örüntüleri tespit edip her aşamada yeni bilgiler edinir. Algoritma olarak adlandırdığımız, yapay zekâ program ara yüzlerinde, web sitelerinde ve çeşitli uygulamalarda karşımıza çıkan makine öğrenmesine dayalı kullanıcı davranışına göre kişisel akışı düzenler.

Makine Öğrenmesi Neden Önemlidir?

Makine öğrenmesi, içinden çıkılması zor verileri analiz etmede büyük kolaylık sağlar. Gündelik hayatımızı yüksek oranda etkileyen makine öğrenmesi arama motoru önerilerinden otonom araçların kontrolüne kadar geniş bir alanda kendine yer bulmuştur. Robotik teknolojinin hâkimiyetinin artacağı teknolojilerde makine öğrenmesi büyük rol oynar.

Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenmesi, verilere bağlı olarak çalışır. Analiz etmesi ve öğrenmesi istenen verilerin sistemine yüklendikten sonra modelleme şeklinin belirlenmesi ile görevleri gerçekleştirir. Sırayla verilerin toplanması, model seçimi, analiz, test, değerlendirme ve tahmin oluşturma aşamalarını tamamlar.

Veri Toplama ve Hazırlama

Başarılı bir tahmin yapabilmek için makinenin elindeki tek veri kaynağı sistemine hazır olarak sunulmuş eğitim kaynağıdır. Burada iyi bir sonucun elde edilebilmesi, detaylı ve doğru bir veri toplama sürecine bağlıdır. Bu sebeple verilerin güvenilirliği büyük önem taşır. Doğru şekilde analiz edilebilecek veriler birbiriyle ilişkisi kurulabilen, makinenin tanıyabileceği tekrar kodlarını içerir. Verilerin fazla ya da az olmasından ziyade makinenin konu ile ilgili yeterli doygunluğa ulaşmış olması gerekir.

Veriler toplandıktan sonra ham veriyi makinede modellenebilir hale getirmek amacıyla değişkenler ve sınıflandırmalar arasındaki ilişki görselleştirilebilir. Bununla beraber ham verideki eksik, kayıp veya yanlış verileri yapılandırarak ayırabilirsiniz.

Model Seçimi ve Eğitimi

Verilerin sayısal ya da sınıflandırılabilir olmasına göre model seçimi de değişiklik gösterir. Örneğin, veri çeşidine göre görsel veya işitsel analiz yapılabilir. Bununla beraber sözel kategorizasyon da mümkündür. Veriye uygun model belirlendikten sonra ise model eğitilir ve tanıması istenen kalıplar sisteme öğretilir. Bu süreç, başlangıçta büyük bir veri havuzundan seçilen küçük bir veri kümesi üzerinde uygulanarak tamamlanır.

Modeli Test Etme ve Değerlendirme

Bir veri örneklemi ya da veri kümesinde model eğitildikten sonra doğru sonucu verip vermediği test edilir. Test aşaması ve değerlendirme için eğitim modelindeki veri kümesinden bağımsız ancak aynı verinin daha büyük örneklemi tercih edilmesi gerekir. Makine öğrenmesinin başarılı sonuç vermesi modelin büyük veriye dair doğru tahmin yapmasına bağlıdır.

Sonuçların Uygulanması (Tahmin)

Test sonuçlarında doğruluk oranı yüksek çıkıyorsa yapay zekâ makine öğrenmesi ile artık doğru tahminler ortaya koyabilir.

Makine Öğrenmesi Türleri Nelerdir?

Makine öğrenmesi türleri veri tipine göre ve makineye yüklenen göreve göre değişkenlik gösterir. Başlıca makine öğrenmesi türleri aşağıdaki gibidir.

Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Gözetimli öğrenme, modelleme verisinde makine tarafından daha önce bilinen bir kalıp veya etiket üzerinden hazırlanan verilerle uygulanır. Çoğunlukla makine tarafından tanınan kalıp doğru ve hızlı bir şekilde tanımlanır.

Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Gözetimsiz öğrenmede, makine verileri kendi tarayıp bir etiketleme, kodlama olmaksızın benzerlerini kendisi kümeleyerek ayırır.

Yarı Gözetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning)

Yarı gözetimli öğrenme, verilerin bir kısmının kodlama veya etiketlenmiş olup bir kısmının ise isimlendirilmemiş olduğu öğrenme türüdür. Burada makine elindeki hazır etiketlerin kodlarını ayırarak bir sistem oluşturur. Kodlanmayanlar arasında ise benzerliklere göre kategori oluşturarak çıktıları ayırır.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Pekiştirmeli öğrenme, oyun teorisine benzer bir şekilde öznenin en yüksek ödüle ulaşabilmesi yönünde yapması gereken seçimleri belirleyen bir öğrenme şeklidir. Örneğin satranç, go, dama gibi stratejik hamle belirleyen oyunlar oynayan yapay zekâ öğreniminde pekiştirmeli öğrenme türü kullanılır.

Makine Öğrenmesi Hangi Alanlarda Kullanılır?

Makine öğrenmesi sağlık, finans, ticaret gibi hayatın dört yanını kuşatan geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Sağlık Sektörü ve Erken Teşhis Sistemleri

Sağlık sektöründe özellikle vücudun belli yerlerine yayılan ve tekrar eden kanser hücrelerinin erken tanınmasında ve teşhis süreçlerinde makine öğrenmesi önemli bir rol oynar.

Finans Sektöründe Dolandırıcılık Tespiti

Finansal algoritmaları okumak ve yatırım fırsatlarını değerlendirmede makine öğrenmesi son dönemde revaçta olan yöntemlerdendir. Yatırım işlemleri yapılmadan önce işletmelerin faaliyetleri, piyasa değerleri, mali işlemler ve pek çok finansal verinin analizi yapılır. Bu işlemler makine öğrenmesi ile daha kısa sürede tamamlanır. Ayrıca dolandırıcılığın tespitinde yüksek riskli kullanıcı hesaplarının tespitinde faydalanılır.

e-Ticaret ve Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri

Makine öğrenmesi e-ticarette kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesinde kullanılır. Kullanıcıların hem arama motorlarında arama yaparken hem de e-ticaret sitesi içinde arama yaparken aramalarına uygun seçenekler önlerine sunulur. Dev e-ticaret sistemlerinin kullandığı algoritmalar yalnızca tüketici faydasına yönelik değil, aynı zamanda satıcılar için de mağazalarının doğru müşteri ile buluşmasına yardımcı olur.

Otonom Araç Teknolojileri

Otonom araçların kullanımında insan müdahalesi olmadan araçlar rotasının belirlenmesi, nesnelerin tanınması, risk durumlarında hızlı karar vermesi gibi aşamalarda makine öğreniminden faydalanılır.

Doğal Dil İşleme ve Çeviri Uygulamaları

Doğal dil işleme (NLP) ile makinelerin insan dilini anlamalarını olanak tanır. İnsan dil yapısının öğrenimi özellikle büyük dil modelli yapay zekâ sohbet botlarında ve çeviri uygulamalarında kullanılır.

Yapay Zekâ Geliştirme Süreçleri

Yapay zekânın derin öğrenme süreçlerine makine öğrenimi aşamalarından geçildikten yaklaşık 40 yıl sonra erişilmiştir. Bugün tüm yapay zekâ araçları makine öğreniminin farklı geliştirilmiş modelleri olarak karşımıza çıkar.

Dijital Pazarlama

Dijital pazarlamada, reklam arayüzlerinin planlamasında, bütçe hesaplaması, hedef kitle seçimi ve reklam metriklerinin başarısının analiz edilmesi gibi çeşitli görevlerde makine öğreniminden yararlanılır.

Eğitim Sektörü

Makine öğrenimi ilkokul düzeyinden yükseköğrenime kadar eğitimde öğrenci başarısını artırmak amacıyla kullanılır. Öğrencilerin sınavlarındaki çıktıların iyi okunabilmesi sorunlu öğrencilerin tespit edilmesine olanak tanır. Eğitimde kaliteyi artıran bu durum aynı zamanda verimliliği de artırır.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zekâ Arasındaki Farklar Nelerdir?

Makine öğrenmesi, yapay zekânın bir alt türüdür. Daha çok karmaşık verilerin içinden doğru ve anlamlı seçimler yapılmasını sağlar. Büyük verilerin analiz edilerek, istatistiki olarak insan müdahalesi olmadan doğru tahminlerde bulunabilir. Yapay zekâ ise çok daha geniş kapsamlı kullanım alanına sahiptir.

Derin Öğrenme (Deep Learning) ile Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark Nedir?

Makine öğrenmesi benzerlikleri, tekrarları tanıyarak bunları kategorize eder. Derin öğrenme de makine öğrenmesinin bir türüdür. Öğrenmeye dayalı modelleme şekli aldığı eğitime göre verileri daha sonra kendi başına analiz edip tahmin yapmasına olanak tanır. Derin öğrenme ise insan öğrenme sistemini taklit eder, sinir ağlarına benzer bir yapısı bulunur. Makine Öğrenmesi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Makine Öğrenmesi Ne İş Yapar?

Makine öğrenmesi veri yığınları içinden birbirine benzer kodlamaların, tekrarların ayıklanarak kategorileşmesini sağlar. Bu tekrarlama istatistikleri doğrultusunda, eğitim modeline göre öngörüde bulunur.

Makine Öğrenmesi Yapay Zekâ mı?

Makine öğrenmesi, yapay zekânın türlerinden bir tanesidir.

Makine Öğrenmesi Modelleri Nasıl Eğitilir?

Makine öğrenmesi modeli eğitilirken ilk olarak analiz etmesi istenilen veri yığını içinden küçük bir veri kümesi oluşturulur. Makine öğrenmesi, bu oluşturulan veri kümesi üzerinden test edilerek, kategorizasyonu yapması sağlanır. Küçük veri kümesinde test edildikten sonra makine öğrenmesi asıl veride işlem yapmaya hazır hale gelir.

Veri Madenciliği ile Makine Öğrenmesi Aynı Şey mi?

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi arasında veriler arasındaki ilişkiyi tanımlama biçimi bakımından farklılıklar bulunur. Veri madenciliği ham verideki anlamlılığı ortaya çıkarırken, makine öğrenimi bunlardan elde ettiği sonuçlarla tahminde bulunur.

Sıfırdan Makine Öğrenmesi Nasıl Öğrenilir?

Makine öğrenime temel programlamalar olan Pyhton, JavaScript gibi kursları alarak başlayabilirsiniz.

Makine Öğrenmesi Gelecekte Meslekleri Nasıl Etkileyecek?

Makine öğrenmesinin bugün insan zekâsı gerektiren mühendislik gibi pek çok teknolojiye dayalı mesleğin yerini alması öngörülürken aynı zamanda makine öğrenmesine hâkim olmak da meslekleri uygulamada bir ayrıcalık olarak öne çıkacak.