Makine Öğrenimi (Machine Learning)

 Makine Öğrenimi (Machine Learning)

Makine Öğrenimi

Machine Learning yani Makine Öğrenimi Nedir? Bu yazımızda gelişen teknolojide yerini almış, üniversitelerin bazı bölümlerinde ders olarak verilen makine öğrenimini detaylı bir şekilde anlamaya çalışalım.

Makine öğrenimi, matematiksel ve istatiksel işlemler ile veri analizi yaparak tahminlerde bulunan, insanlar gibi öğrenmelerini sağlayan bilimdir.

Çok büyük miktarlardaki verinin elle işlenmesi ve analizinin yapılması mümkün değildir. Makine öğreniminin amacı geçmişteki verileri kullanarak gelecek için tahminlerde bulunmaktır. Yapay zeka ile Makine öğrenimi genellikle bir arada kullanılır ancak aynı anlama gelmezler. Makine öğrenimi yapay zekanın alt kümesidir.

Bir bilgisayar, makine yada robottan bir eylemi gerçekleştirmesi istenirse; istenilen eylemin gerçekleşmesi için gereken tüm adımlar kodlanır. Yani günümüzün teknolojisindeki robotlar, makineler, otonom teknolojilere biz insanlar komut vermedikçe çalışamazlar. İşin içine makine öğrenimi girince yani biz makinelere, bilgisayarla öğrenmeyi öğretince bu sistem değişiyor.

Makine öğrenimi için bir çok metodoji ve algoritma mevcut. Temel öğrenme yöntemine göre sınıflandıracak olursak iki sınıfa ayrılıyor:

  • Supervised (Denetimli)

  • Unsupervised (Denetimsiz)

Düşünen Robot

Supervised Learning (Denetimli Öğrenme)

Bilgisayara girdi ve çıktı değerleri verilir. Giren verilerin nasıl anlamlandırılacağı öğretilir ve çıktı elde edilir.

Örneğin, Yemek yapmasını bilen bir makine istiyoruz. Bu makineye girdi olarak sebzeleri, çıktı olarak yemeği ve yemeğin tarifini nasıl anlamlandıracağını öğretiyoruz. Bu algoritmayı hem yemek, hem çorba, hem de tatlı yapmak için kullanabiliyoruz.

Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme)

Sınıf bilgisi bulanmayan veriler üzerinden bir yapıyı tahmin etmek için bir algoritma kullanan öğrenme tekniğidir.  Bu yöntemde giriş verisinin sınıfı belirsizdir.

Bu yöntem büyük verileri (Big data) sınıflandırmada kullanılır. Örnek verecek olursak internet sitelerinde sıkça karşılaştığımız Resimlerdeki arabaları bulun? Trafik levhalarını bulun? Gibi captcha’larla hepimiz karşılaşıyoruz ve doğru resimleri işaretliyoruz. İşte bu veriler depolanıyor ve sınıflandırılıyor ve sürücüsüz otomobiller gibi projelerin veri kaynağı oluyor.

Captcha

Makine Öğreniminin Kullanıldığı Alanlar

Robotik
  • Görüntü işleme

  • Arama motorları

  • Tıbbi tanı

  • DNA dizilerinin sınıflandırılması

  • El yazısı tanıma

  • İmza tanıma

  • E-Ticaret

  • Yüz tanıma sistemleri

Makine öğrenimi karışık olsa da ilerleyen teknolojide çok önemli bir yere sahiptir. Birçok hastalığa tanı koyup tedavi bulabilir, Otonom taksiler, yemek yapabilen aşçı robotlar günümüzde yerini alabilir. Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve big data ile birleşince gelecekte bizi neler bekliyor hayal edebiliyor musunuz? Bugünkü yazımızın sonuna geldik. Diğer yazılarımız için;

Teknoloji haberleri için tıklayın

Eğitim haberleri ve daha fazlası için tıklayın

Savunma sanayi hakkında bilgiler için tıklayın

 

Kaynakça:

https://tr.wikipedia.org/wiki/Makine_%C3%B6%C4%9Frenimi

https://medium.com/t%C3%BCrkiye/makine-%C3%B6%C4%9Frenmesi-nedir-20dee450b56e

https://azure.microsoft.com/tr-tr/overview/what-is-machine-learning-platform/

Abdullah Kalaycı

Mekatronik Mühendisi

Related post

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.