Makine Öğrenimi Nedir ? 2023

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi, kullanılan verilere göre öğrenim sağlayan veya performansı iyileştiren sistemler oluşturma odaklı bir yapay zeka al dalıdır. Makine öğrenimi, cihaza önceden herhangi bir kod yazmadan öğrenme yeteneği kazandırmayı amaçlar. Makine öğrenimi ve yapay zeka çoğunlukla beraber değerlendirilir.

Makine öğrenimi, yapay zeka ile benzer kavramlar gibi görünse de her iki kavram da birbirinden farklıdır. Bazı durumlarda birbirlerinin yerine kullanılabilir fakat yine de birbirlerinden farklılardır. Yapay zeka, insan zekasını taklit eden makineler ya da sistemlerken makine öğrenimi yapay zekanın alt kümesidir. Makine öğrenimin çözümleri yapay zekaya dayanır. Fakat durum tam tersi olduğunda durum farklıdır. Yani yapay zekanın çözümleri makine öğrenimi değildir.

Makine öğrenimi bilgisayarlardaki problemleri çözüme kavuşturmak için bir araç olarak kullanılmaktadır. Günümüz dijital dünyasında makine öğrenimi hemen her yerde çalışan bir sistemdir.

Online alışverişlerde, internet bankacılığında veya da sosyal medya platformlarını kullandığımızda verimli ve güvenli bir şekilde kullanım sağlamamız için makine öğrenimi algoritmaları çalışmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte makine öğrenimi de gün geçtikçe gelişmektedir ve gelişmeye de devam edecek gibi gözüküyor.

Makine öğreniminin henüz kullanılmadığı dönemlerde bilgisayarlar kod ile ile neyi ne zaman yapacaklarına dair birçok veriyi öğreterek çalışma gerçekleştirmiştir. Makine öğreniminin hayatımıza girmesiyle beraber bilgisayarların kullanım olanakları ve istatistikleri gibi çeşitli bilgileri kullanarak herhangi bir kod yüklemesi yapmadan tahminde bulunarak karar vermeye başlamıştır. Makine öğreniminin de veriler bu noktada oldukça önemli bir unsur olarak karşımıza gelir.

Makine Öğreniminin Kullanım Alanları

Makine öğreniminin yaşamımıza girmesiyle birlikte bilgisayarlar oldukça kolay veri analizinde ve tahminde bulunabilmektedirler. Bu noktada makine öğreniminin kullanım alanları da oldukça geniş bir alanı kapsar ve bizlere dijitalde büyük kolaylıklar sağlar. Teknolojinin gelişmesi unsuru da makine öğrenimini geliştiren bir diğer unsur olarak karşımıza çıkmaktadır.

Gündelik olarak kullandığımız çeşitli uygulamalarda ve dijital platformlarda, online alışverişlerde, sağlık, bankacılık ve eğitim sektörlerinde makine öğrenimi devreye girmektedir. Makine öğrenimi kullanımına en iyi örneklerden bir tanesi müşteri hizmetleridir. Müşteri hizmetlerinde makine öğrenimi nasıl çalışır derseniz hemen açıklayalım.

Müşteri hizmetlerinde makine öğrenimi iletişim için tasarlanan çevrimiçi konuşma robotları vasıtasıyla sürdürülür ve konuşma robotları en çok uygulanan alanlardan birisi olarak karşımıza gelir. Peki bu çevrimiçi konuşma robotları ne işleve sahiptir? Bu robotlar sıkça sorulan soruları yanıtlayabilir ve kişilere tavsiyelerde bulunabilir. Ayrıca buna ek olarak mesajlaşma robotları da yine kullanıcılara makine öğrenimi aracılığıyla ulaşabilir.

Makine Öğrenimi Türleri

Makine öğrenimi kendi içerisinde de kollara ayrılmaktadır. Makine öğrenimin iki farklı türü mevcuttur. Bunlar; denetimli makine öğrenimi ve denetimsiz makine öğrenimidir. Bunlardan denetimli öğrenme en popüler olan öğrenme türüdür. Bu öğrenim türlerini sırasıyla açıklamaya başlayalım.

Denetimli Makine Öğrenimi

Bu algoritmalar en yaygın olarak kullanılan türlerdendir. Denetimli öğrenim sayesinde veri uzmanı kılavuz niteliğinde çalışır ve algoritmanın hangi sonuçlara varması gerektiği öğretilir. Bu öğrenimde algoritma veri kümeleri ile eğitilir. Algoritma atanmamış verilerle karşılaştığında bu verileri doğru bir şekilde sınıflandırarak tahminde bulunabilir.

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Denetimsiz öğrenmede daha bağımsız bir yaklaşımdan faydalanılır. Bu öğrenmede bir insan tarafından kılavuzluk yapılmadan bilgisayarın karmaşık süreçleri öğrenmesi üzerinden bir ilerleme sağlanır. İlişkilendirme kuralları denetimsiz makine öğrenimine bir örnek olarak verilebilir.
Bunlara ek olarak birde pekiştirmeli öğrenme türü mevcuttur.

Pekiştirmeli öğrenmede denetimli ve denetimsiz öğrenme türlerinin bir kombinasyonlu bir versiyonudur. Pekiştirmeli öğrenme daha karmaşık ve zor problemleri çözmek amacıyla bir ortam ile etkileşime girmesi gerekmektedir. Burada veriler dışarıdan sağlanır ve algoritmanın yanıt vermesi amaçlanır.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin alt kümesidir. Derin öğrenmede insan müdahalesi yoktur. Algoritmalar ve veri kümeleri kullanılır ve kalıplar oluşturulur. Oluşturulan bu kalıplara uygun yanıtlar vermek amacıyla kullanılan bir tekniktir.

Derin öğrenme yönteminde daha hızlı aksiyon alınması amaçlanır. Yani resimlere, metinlere ve seslere insanlardan daha hızlı yanıt vermesi için kullanılmaktadır. Sürücüsüz araçlarda, akıllı ev sistemlerinde, alarm sistemleri gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Günümüzde her geçen gün kullanımı artan derin öğrenme tekniği gelişimi sürdürmeye devam edecek gibi görünüyor.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar

Bu iki kavramlar çoğunlukla birbirlerinin yerine kullanılan iki kavram olsa da birbirinden farklı nitelik ve özelliklere sahiptir. En belirgin fark ise işlenen verilerin miktarıdır. Makine öğreniminde tahmin yapılması için küçük miktardaki veriler yeterli olacaktır. Derin öğrenme tekniğinde ise tahmin edilebilmesi için büyük miktarlardaki verilere ihtiyaç vardır. Bu iki kavram bu noktada birbirinden ayrışmaktadır.

Bu iki kavram arasındaki bir diğer fark ise makine öğreniminde beceri öğrenimi sağlanması için kullanıcıların tanımlaması ve oluşturması gerekir. Fakat derin öğrenme tekniğinde öğrenim verilerden sağlanır ve yeni özellikler hiçbir müdahale veya ekleme olmadan sistem tarafından oluşturulur. İki öğrenim arasındaki belirgin farkları bu şekilde açıklayabiliriz.

Konuyu toparlayacak olursak makine öğrenimi dijitalleşen ve teknolojik olarak gelişen günümüz dünyasında oldukça önemli yer edinmeye devam ediyor. Çünkü bu durumun bu kadar popüler bir hale gelmesinin en önemli nedeni ise insanların sorunları çözmede yetersiz kaldığı noktada bilgisayarlar aracılığıyla bu sorunları çözme isteğidir dersek yerinde bir çıkarım yapmış oluruz.