Makine Öğrenmesi Hakkında

Makine öğrenmesi teknolojisi, arama motorları, sosyal medya uygulamaları, film platformları, sesli asistanlar ve birçok uygulamada kullanılan bir teknolojidir. Örneğin, arama motoruna “sushi nasıl yapılır?” diye sorduğunuzda, arama sonuçları makine öğrenmesi yazılımları sayesinde sıralanır. Instagram veya Snapchat gibi uygulamalarda arkadaşlarınızı etiketlemek istediğinizde, uygulama arkadaşlarınızı tanır ve ayırt eder. Film platformlarında Star Wars izledikten sonra “buna benzer başka film var mıdır acaba?” diye sorduğunuzda, platform makine öğrenmesi kullanarak size film önerileri sunabilir.

Makine öğrenmesi teknolojisi, tüketici uygulamalarının yanı sıra, endüstriyel uygulamalarda da yer alır. Rüzgar güllerinin enerji üretimini daha verimli hale getirme, sağlık sektöründe doktorların daha doğru teşhis koymasına yardımcı olma veya üretim hattındaki kusurlu ürünleri tespit etme gibi konularda makine öğrenmesi teknolojileri kullanılabilir.

Makine öğrenmesi, bilgisayarlara kuralların detaylıca programlanmasına gerek kalmadan öğrenme kapasitesi kazandıran bir bilim dalıdır. Bu, bilgisayarların insan müdahalesi olmadan öğrenebileceği modellerin oluşturulmasına olanak sağlar. Makine öğrenmesi teknolojilerinin kullanım alanı giderek artmaktadır. McKinsey şirketinin bir çalışmasına göre, 2030 yılına kadar, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri yaklaşık 13 trilyon dolar hacme ulaşabilir. Bu teknolojiler, yazılım sektöründeki gelişmelerin yanı sıra, emlak, seyahat, ulaşım, otomotiv, ham madde üretimi gibi farklı sektörlerde de büyük değişimlere ve gelişmelere sebep olmaktadır.

Gözetimli Öğrenme

Makine öğrenmesi teknolojilerinin en yaygın türü, gözetimli öğrenmedir. Gözetimli öğrenme, x değişkeninin verdiği y sonucunu veya giriş ile çıkış arasındaki ilişkiyi öğrenen algoritmalardır. Gözetimli öğrenme, algoritmalara öğrenmesi için örnekler verir ve x ve ona karşılık gelen y değerlerine göre algoritma, hangi x değeri için hangi y sonucu olması gerektiğini öğrenir. Bu örnekler, bir spam filtresi, konuşma tanıma, makine çevirisi, internet reklamcılığı, otonom araç yapımı, üretimde görsel denetleme gibi uygulamalarda kullanılır.

Kısa Soru:

Gözetimli öğrenme, her örnekte doğru cevap y verdiğimiz öğrenme algoritmamıza denir. Aşağıdakilerden hangisi gözetimli öğrenmenin bir örneğidir?

• Müşteri grubunun yaş ortalamasını hesaplama.
• Spam filtreleme

Doğru cevap: Spam Filtreleme olacak. Örneğin, “spam” veya “spam değil” olarak etiketlenen e-postalar, gözetimli öğrenme algoritması eğitimi için kullanılan örneklerdir. Eğitilmiş algoritma, görünmeyen bir e-postanın spam olup olmadığını belirli bir doğruluk derecesiyle tahmin edebilecektir.

Gözetimsiz Öğrenme

Gözetimsiz öğrenme, x-y eşlemesine gerek olmayan bir makine öğrenmesi türüdür. Etiketlenmemiş veri kümeleri üzerinde çalışır ve verinin içindeki yapıyı veya şekli çıkarmaya çalışır. Bu teknoloji, Google Haberler gibi uygulamalarda, benzer haberleri gruplandırmak için kullanılır. Ayrıca, anomali tespiti ve boyut indirgeme gibi diğer gözetimsiz öğrenme türleri de vardır.

Kısa Soru:

Aşağıdaki örneklerden hangileri, denetimsiz öğrenme algoritması kullanılarak ele alınır? (Tüm doğru olanları işaretleyin.)

1. Web’de bulunan haberlerin bir seti verildiğinde, aynı hikayeler hakkındaki makaleleri setlere gruplandırın.
2. Spam değil / spam olarak etiketlenen e-postalar verildiğinde, bir spam filtresi öğrenin.
3. Müşteri veritabanı verildiğinde, pazar segmentlerini otomatik olarak keşfedin ve müşterileri farklı pazar segmentlerine gruplandırın.
4. Diyabeti olan veya olmayan hastaların veri seti verildiğinde, yeni hastaları diyabetli veya diyabetli olmayan olarak sınıflandırmayı öğrenin.

Doğru cevap 1 ve 3 olacaktır.

Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Makine öğrenmesi algoritmaları, veri analizi ve model oluşturma için kullanılır. Bu algoritmaların görevi, belirli bir veri kümesi üzerinde öğrenme yapmak ve bu öğrenme sonucunda belirli bir amaca hizmet edecek modeller oluşturmaktır. Bu modeller, örneğin bir spam filtresi ya da bir film öneri motoru gibi uygulamalarda kullanılabilir.

Makine öğrenmesi algoritmaları, verileri önceden işleme alır, verilerin doğru şekilde etiketlendirilmesi gerekip gerekmediğini belirler ve verileri belirli bir formatta düzenler. Daha sonra, algoritma belirli bir modeli oluşturmak için verileri analiz eder.

Makine Öğrenmesi Uygulama Alanları

Makine öğrenmesi teknolojileri, birçok farklı sektörde kullanılabilir. Örneğin:

• Sağlık sektöründe, hastalık teşhisi ve tedavisi için kullanılabilir.
• Finans sektöründe, risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve otomatik yatırım kararları için kullanılabilir.
• E-ticaret sektöründe, müşteri davranışları analizi, ürün önerileri ve kişiselleştirilmiş reklamlar için kullanılabilir.
• Tarım sektöründe, ürün verimliliğinin artırılması, hasat zamanının belirlenmesi ve hastalıkların erken teşhisi için kullanılabilir.

Makine öğrenmesi teknolojileri, birçok farklı uygulama alanında kullanılsa da, bu teknolojilerin kullanımı birçok farklı etik ve hukuki sorunları da beraberinde getirir.

Sonuç

Makine öğrenmesi teknolojisi, günümüzde birçok farklı sektörde kullanılan ve giderek daha fazla kullanım alanı bulan bir teknolojidir. Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme teknikleri, verilerin analizi ve model oluşturma için kullanılır. Bu teknolojiler, birçok farklı sektörde verimlilik, kalite, hız ve doğruluk gibi avantajlar sağlar. Ancak, bu teknolojilerin kullanımı, özellikle de kişisel verilerin kullanımı konusunda birçok etik ve hukuki sorunları da beraberinde getirir. Bu nedenle, makine öğrenmesi teknolojilerinin kullanımı, dikkatli bir şekilde yönetilmelidir.