Makine Öğrenimi bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veri tabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır.
Machine Learning Nedir ?
Machine Learning araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu beceri makine öğreniminin; istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zekâ, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu göstermektedir. Yer alan süreçler, veri madenciliği ve tahmin modellemesine benzerdir. Her ikisi de, kalıpları aramak ve program eylemlerini buna göre ayarlamak için veri aramayı gerektirir. Birçok kişi, internetten alışveriş yapmaktan ve satın alma işlemleriyle ilgili reklamlar yayınlamaktan makine öğrenimini bilmektedir. Bunun nedeni öneri motorlarının neredeyse gerçek zamanlı olarak çevrimiçi reklam yayınını kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanmasıdır.
Kişiselleştirilmiş pazarlamanın dışında;
-
- Sahtekârlık tespiti,
- Spam filtreleme,
- Ağ güvenliği tehdit algılama,
- Tahmini bakım,
- Bina haber beslemeleri gibi birçok amaç ile de yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
Machine Learning Nasıl Çalışır?
Makine öğrenimi algoritmaları genellikle denetlenen veya denetlenmeyen olarak kategorize edilir. Algılanan algoritmalar, algoritma eğitimi sırasında tahminlerin doğruluğu hakkında geri bildirim sağlar. Hem girdi hem de istenen çıktıyı sağlamak için makine öğrenim becerileri ile bir veri bilimcisi veya veri analisti gerektirir. Veri bilimcileri, modelin hangi değişkenleri veya özellikleri analiz edeceğini ve tahminleri geliştirmek için kullanacağını belirler. Eğitim tamamlandığında, algoritma öğrenilenleri yeni verilere uygular.
Denetlenmeyen algoritmaların istenen sonuç verileriyle eğitilmesi gerekmez. Bunun yerine, verileri gözden geçirmek ve sonuçlara varmak için derin öğrenme denen yinelemeli bir yaklaşım kullanırlar. Denetimsiz öğrenme algoritmaları (aynı zamanda sinir ağları olarak da adlandırılır) görüntü tanıma, konuşma-metin ve doğal dil üretimi de dâhil olmak üzere denetimli öğrenme sistemlerinden daha karmaşık işlem görevleri için kullanılır. Bu sinir ağları, milyonlarca eğitim verisi örneğini tarayarak ve birçok değişken arasında sıklıkla ince korelasyonları otomatik olarak tespit ederek çalışır. Eğitildikten sonra, algoritma yeni verileri yorumlamak için veri bankasını kullanabilir. Bu algoritmalar, büyük miktarlarda eğitim verisi gerektirdiğinden, büyük veri çağında ancak uygulanabilir hale gelmiştir.
Machine Learning Kullanım Alanları
Günümüzde pek çok alanda farklı amaçlarla kullanılan makine öğrenimi, hemen hemen her sektörde ihtiyaç duyulan bir yöntemdir. Sektör bazlı kullanım durumlarından bazıları ise şu şekilde sıralanır:
- Üretim ve imalat sürecinde
- Öngörülü Bakım ve Durum İzleme
- Malzeme ve Stok Tahminleri
- Satın Alma Eğilimleri
- Talep Tahminleri
- Süreç Optimizasyonu
- Telematik
- Perakende Sektöründe
- Tahminli Envanter Planlaması
- Tavsiye Motorları
- Satış ve Çapraz Kanal Pazarlama
- Pazar Segmentasyonu
- Pazar Hedeflemesi
- Yatırım Geri Dönüşleri
- Finans Sektörü
- Risk Analizi ve Regülasyonu
- Müşteri Segmentasyonu
- Çapraz Satış
- Satış ve Pazarlama Kampanyası Yönetimi
- Krediye Uygunluk Değerlendirmesi
Kısacası makine öğrenimi şirketler için inovasyon, verimlilik ve bütünlük sağlayan bir yöntem olarak günümüzde kullanımı olmazsa olmaz hale gelmiştir. Machine Learning kurumsal uygulamalarda kullanılmakta olup, oldukça fazla verimli çalışmalar yapılmaktadır.
Makine Öğrenimi Algoritma Türleri
Machine Learning‘in neredeyse sınırsız kullanımı olduğu gibi, makine öğrenimi algoritmalarında sıkıntı yoktur. Oldukça basit olandan son derece karmaşık olanlara kadar değişir. En yaygın kullanılan modellerden birkaçı aşağıda verilmiştir.
- Karar ağaçları: Modeller belirli eylemler hakkındaki gözlemleri kullanır ve istenen sonuca varmak için en uygun yolu belirler.
- K-küme: Belirli sayıda veri noktasını benzer özelliklere dayanan belirli sayıda gruplandırmaya dâhil eder.
- Nöral ağlar: Bu öğrenme modelleri, gelecekteki veriyi işlemeyi öğrenmek için birçok değişken arasındaki korelasyonları tanımlamak için büyük miktarda eğitim verisi kullanır.
- Takviye öğrenme: Derin öğrenme alanı, bir süreci tamamlamak için birçok girişimde yinelenen modelleri içerir. Elverişli sonuçlar üreten adımlar ödüllendirilir ve algoritma en uygun süreci öğrenene kadar istenmeyen sonuçlara yol açan adımlar cezalandırılır.
-
Kaynakça
- www.wikipedia.org
- www.mygreatlearning.com
- www.medium.com
