Makine Öğrenimi, bilgisayarların deneyim ve veri kullanarak örüntüleri algılamayı ve karmaşık görevleri gerçekleştirmek için kullanılan bir yapay zeka dalıdır. Geleneksel programlama dan farklı olarak, makine öğrenimi, veri analizi ve deneyimlerden öğrenme yoluyla modellerin otomatik olarak uygulanmasına olanak tanımaktadır.
Genellikle büyük veri kümeleri kullanılarak, makine öğrenimi algoritmaları, model parametrelerini ayarlayarak veri kümelerindeki örüntüleri keşfeder ve yeni verilere uygulanabilir. Makine öğrenimi ile geliştirilen modeller verilerden iteratif olarak öğrenir.
Makine öğrenimi, birçok uygulama alanında kullanılır, örnek olarak görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, finansal tahminler, pazarlama ve reklamcılık, enerji yönetimi, tıbbi veri, otonom araçların yanı sıra veri analitiği, yapay zeka ve otomasyon gibi alanlarda büyük potansiyele sahip teknolojidir ve hızla yaygınlaşmaktadır.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine öğrenimi sürekli gelişen bir alandır ve öğrenim belli temel yöntemlerle sağlanır:
Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Etiketlenmiş verileri kullanarak giriş verilerini istenilen sonucu gösteren etiketi vardır. Sınıflandırma ve regresyon gibi problemleri çözmek için kullanılmaktadır. Gözetimli öğrenmenin avantajları, basitlik ve tasarım kolaylığıdır. Özellikle sınırlı sonuç kümesini tahmin etme, verileri kategorilere ayırma veya başka iki makine öğrenimi algoritmasının sonuçlarını birleştirme gibi durumlarda faydalı olabilir. Bununla birlikte, milyonlarca veri kümesinin etiketlenmesi zor bir süreç olabilir.
Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Etiketlenmemiş veriler kullanılarak algoritmamızdan veriler arasında bağlantı kurup gruplara ayırmasını bekleriz. Boyut indirgeme (dimensionality reduction) ve kümeleme (clustering) gibi problemleri çözmek için kullanılmaktadır. Gözetimsiz öğrenme, düzenlerin tanınmasında, anormalliklerin tespit edilmesinde ve verilerin otomatik olarak kategorilere ayrılmasında önemli bir role sahip olabilir. Eğitim verilerinin etiketlenmesi gerektirmediği için kurulum süreci kolaylaşır. Ayrıca, bu algoritmalar verileri otomatik olarak temizlemek ve işlemek için de kullanılabilir, böylece ek modelleme için verilerin hazırlanması sürecinde de faydalı olabilir.
Yarı Gözetimli Öğrenme
Gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenme arasında yer almaktadır. Etiketlenmemiş büyük miktardaki bir veri ile etiketlenmiş küçük bir miktardaki verinin beraber kullanılmaktadır. Bu öğrenme türünün avantajı, büyük miktarda etiketli veri gereksinimi duymadan kullanabilmesidir. Özellikle uzun belgeler gibi insanlar tarafından okunması ve etiketlenmesi zaman açısından yoğun verilerle çalışırken faydalıdır.
Pekiştirmeli Öğrenme
Öğretici sistemin ürettiği sonuç için doğru ya da yanlış olarak bir değerlendirme yapar. Son 10 yıl içerisinde, video oyunları dünyası, pekiştirmeli öğrenmenin en önemli uygulama alanlarından biri haline gelmiştir. Gelişmiş pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, genellikle insan rakiplerine karşı farklı bir strateji benimseyerek, klasik ve modern oyunlarda etkileyici sonuçlar elde etmiştir.
Derin Öğrenme
Makine öğrenimi alt dalı olan derin öğrenme yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık modellerin eğitildiği alandır. Görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, otomatik tahminleme gibi alanlarda başarıyla kullanılmaktadır.
Güçlü Öğrenme (Transfer Learning)
Bir problemden öğrenilen bilgilerin başka bir probleme aktarılmasını sağlayan bir yöntemdir. Bir modelin bir problemde öğrendiği özelliklerin, başka bir problemde kullanılması ile verimlilik artırılabilir.
Hızlı Öğrenme (Online Learning)
Veri akışları halinde gelen verilere anında tepki vererek sürekli olarak öğrenen bir yöntemdir. Gerçek zamanlı sistemlerde kullanılır.
Veri Madenciliği (Data Mining)
Büyük veri kümesindeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılan bir yöntemdir. Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri kümesindeki yapıları anlamaya yönelik bir yaklaşımdır.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğreniminin çalışma yapısı girdi ve çıktı verisi kombinasyonları arasındaki mevcut matematiksel ilişkilere dayalıdır. Bu ilişkiyi önceden tahmin edemez verilen veri üzerinden bir tahmin yaparak elde edilir.
- Algoritmaya girdi ve çıktı ( x,y ) kombinasyonlarını vererek eğitilir. (3, 14) (5, 20)
- Algoritma, girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi y = 3*x + 5 olduğunu hesaplar.
- Daha sonra 8 sayısını girdi olarak verip çıktıyı tahmin etmesini istediğimizde sonuç olarak bize 29 olduğunu belirleyebilir.
Makine Öğrenimi Algoritmaları
Makine öğrenimi alanında çalışan farklı algoritma türleri bulunmaktadır. Seçilecek algoritma türleri, problem tipine, veri kümesine ve performans gereksinimlerine bağlı olarak değişebilir. Yaygın olarak kullanılan bazı makine öğrenimi algoritmaları şu şekildedir.
Karar Ağacı Algoritmaları
Karar ağaçları, veriyi kullanarak kararlar veren ağaç yapısında modellerdir. Girilen verileri iki veya daha fazla homojen kümeye böler. Her düğümde bir özellik üzerinde bir karar alınarak ağaç dalında ilerlenir ve sonunda bir tahmin yapılır.
Destek Vektör Makineleri (SVM)
Destek vektör makineleri verileri sınıflandırmak veya regresyon yapmak için kullanılan bir algoritmadır. Bu sınıflar arasındaki en iyi ayrımı bulmaya çalışarak, maksimum marjinal sınıflandırma ayırt etmek için odaklanır.
K-En Yakın Komşu (KNN) Algoritmaları
KNN, veri noktalarına göre sınıflandırmak ve regresyon yapmak için kullanılan basit bir algoritmadır. KNN, kullanılabilen tüm veri noktalarını toplayıp yeni veriyi etiketlemek için en yakın komşularını kullanır. Sınıflandırma ve tahmin yapmaktadır.
Lojistik Regresyon Algoritmaları
Lojistik regresyon, iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir algoritmadır. Lojistik regresyon, verileri kullanarak bir olasılık tahmini yapmaktadır. Bu tahminin ardından bir eşik değerine göre sınıflandırma yapar.
Yapay Sinir Ağları (YSA) Algoritmaları
Yapay sinir ağları, biyolojik sinir sisteminden esinlenerek oluşturulmuş birçok nöronun bir araya geldiği bir modeldir. Yapay sinir ağları genellikle karmaşık problemleri çözmek için kullanılır ve görüntü işleme, doğal dil işleme gibi alanlarda aktif olarak kullanılmaktadır.
Gradient Boosting Algoritması
Gradient boosting, zayıf tahmin modellerini birleştirerek güçlü bir tahmin modeli oluşturmaktadır. XGBoost, LightGBM ve CatBoost gibi popüler gradient boosting algoritmaları bulunmaktadır.
Yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi algoritmalarının birkaç örneğidir. Farklı alanlarda kullanılmak üzere birden çok algoritma bulunmaktadır. Hangi algoritmanın kullanıldığı, problem tipine, veri kümesine, performans gereksinimlerine ve diğer faktörlere bağlı olarak değişmektedir.