Makine öğrenmesi kavramı son zamanlarda adından sıklıkla bahsettiren bir kavramdır. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte makine sektörüne ilgi oldukça artmış ve beraberinde birtakım kavramları da getirmiştir. Makine öğrenmesi, teknoloji sektöründe ilerlenmesi zor dallardan bir tanesidir. Peki, Makine öğrenmesi (Machine Learning) nedir? Makine öğrenmesi, matematiksel yöntemler kullanılarak veriler üzerinden tahmin yapmaya yaran bir daldır. Makine öğrenmesi, yapay zekada sayısal öğrenmenin bir alt dalı olarak da bilinmektedir. Makine öğrenmesinin, yapay zeka arayışından doğduğu bilinmektedir. Buna bağlı olarak 1990’lı yılların başında makine öğrenmesine özel olarak bir dal geliştirilmeye başlanmıştır. Burada günlük yaşamda karşımıza çıkabilecek durumların bilime dayandırılarak pratikleştirilmesi amaçlanmıştır.
Makine Öğrenmesi ve Kavramlar
Denetimli Öğrenme: Çeşitli ifadelerin geçtiği, yol göstermenin yapıldığı gözlemlerden öğrenme sürecidir.
Denetimsiz Öğrenme: Yol gösterme ve etiket olmaksızın sistemin kendi oluşturduğu öğrenme metodudur. Denetimsiz öğrenmede bir şeylerin keşfedilerek öğrenilmesi beklenmektedir.
Yarı Denetimli Öğrenme: Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin arasında yer alan bir sistemdir. Bu sistemde denetimsiz öğrenmenin payı daha yüksek olmakla birlikte denetimli öğrenme metodu da az bir şekilde kullanılmaktadır.
Makine Öğrenmesi Hangi Alanlarda Kullanılmaktadır?
Makine öğrenmesi (Machine Learning) nedir? Makine öğrenimi kavramını çok sık duymasak da günlük hayatımızın birçok alanında zaman zaman karşılaşmaktayız. Örneğin telefonlarda yer almakta olan yüz tanıma sistemi bir makine öğrenme algoritmasının sonucudur. Bunun gibi birçok sistemde, belirli cisimleri tanımlamak adına istatistik analizi devreye girmektedir. Yapılan analizler sonucunda gerekli adımlar uygulamaya konulur. Denetimli ve denetimsiz öğrenme çeşitleriyle makine öğrenmesinde birçok yol geliştirilmektedir. Bunların dışında; önemli görülen verileri tanımlama, iş ortamındaki mailleri analiz ederek belirli uyarılarda bulunma gibi işlevleri de görmektedir.
Yapay zekanın bir alt dalı olarak görülen makine öğrenmesi, verileri analiz ederek görevleri kendi başına gerçekleştirebilmektedir. Bu noktada cihazlar denetimli ve denetimsiz gibi birçok kategoriye ayrılarak çeşitli şekillerde geliştirilmeye tabi tutulmaktadırlar. Bu sayede var olan insan beyninin çok küçük bir kısmı belirli yöntemlerle taklit edilmiş olur. Bu yöntemle elde edilen algoritmalar, analizlerinin doğruluğuna kendileri karar verecek şekilde geliştirilmektedir.
