Programlama

Makine Öğrenimi ve Yapay Zekayı Anlama

Makine Öğrenimi (ML), bağımsız olarak öğrenme ve gelişme konusunda usta olan algoritmaların geliştirilmesini içeren bir yapay zeka dalıdır. Bu teknoloji bir süredir ortalardaydı, ancak yalnızca son zamanlarda ana akımın dikkatini çekmeye başladı. Bu yazıda, Makine Öğrenimi ve potansiyel uygulamalarına kısa bir giriş yapacağız.

Makine Öğrenimi algoritmaları genellikle istatistiksel yöntemlerle ve diğer yöntemlerle birlikte kullanılır. veri analizi araçları büyük miktarda bilgiden anlamlı içgörüler çıkarmak için. Bu tür bir analiz, geçmiş olaylara dayalı kararlar vermemize veya gelecekteki sonuçları tahmin etmemize yardımcı olur, ancak çok büyük miktarda bilgi işlem gücü gerektirir.

Kardeş sitemiz eWeek harika bir veri analizi kılavuzu daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi, bilgisayarlara geçmiş deneyimlerinden öğrenme ve bu öğrenmeler sayesinde kendilerini geliştirme yeteneği kazandırmayı vurgulayan bir yapay zeka alanıdır. Yüz tanıma, istenmeyen e-posta filtreleme, tahmin ve diğer uygulamalar, Makine Öğrenimi algoritmalarına dayanır.

En basit haliyle, Makine Öğrenimi, analitik modellerin gelişimini otomatikleştiren ve bilgisayarlara geçmiş deneyimlerinden öğrenme ve daha sonra bu deneyimlerden kendilerini geliştirme yeteneği vermeyi içeren bir yapay zeka dalı olarak tanımlanabilir.

Bir bilgisayarın verilerden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebilmesi ve tanıyabilmesi ve ardından neredeyse hiç insan müdahalesi olmadan kararlar alabilmesi kavramı üzerine inşa edilmiş bir yapay zeka dalıdır.

Makine Öğrenimi’ni aşağıdakiler için kullanabilirsiniz:

  • sınıflandırma: bir öğenin hangi kategoriye ait olduğunu belirleme (örneğin, bir e-posta iletisinin spam olup olmadığı)
  • kümeleme: benzer öğeleri birlikte gruplama (örneğin, ürünleri renge göre gruplama)
  • Tahmin: geçmiş davranışlara dayalı olarak gelecekteki davranışları tahmin etme (örneğin, herhangi bir günde web sitenizi kaç kişinin ziyaret edeceğini tahmin etme)

Okumak: Python’da Makine Öğrenimine Giriş

Makine Öğrenimi Neden Önemli?

Makine Öğrenimi önemlidir, çünkü bilgisayarların, açıkça programlanmadan görevlerdeki performanslarını otomatik olarak iyileştirmesine olanak tanır. Yapılması gereken her küçük iyileştirme için kod yazmaları gerekmediğinden bu, geliştiriciler için çok fazla zaman ve emek tasarrufu sağlayabilir. Ek olarak, Makine Öğrenimi kendilerini sürekli geliştirdikleri için daha güvenilir ve doğru sistemlere yol açabilir.

Sinir ağları, karar ağaçları ve k-araç kümeleme gibi birçok farklı Makine Öğrenimi türü vardır. Her algoritmanın kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu nedenle eldeki görev için doğru olanı seçmek önemlidir.

Bazı Makine Öğrenimi Yöntemleri Nelerdir?

Her biri kendi artıları ve eksileri olan birkaç Makine Öğrenimi yöntemi vardır. En yaygın Makine Öğrenimi yöntemleri şunlardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenmeve pekiştirmeli öğrenme.

Denetimli öğrenme, bilgisayar öğrenmeden önce verilerin etiketlendiği bir Makine Öğrenimi biçimi olarak tanımlanabilir. Bu öğrenme biçimi, genellikle yüz tanıma ve dolandırıcılık tespiti dahil olmak üzere sınıflandırma görevleri için kullanılır. Denetimli öğrenme şu şekilde sınıflandırılabilir: regresyon ve sınıflandırma.

Denetimsiz öğrenme, veriler üzerinde herhangi bir etiketin bulunmadığı ve algoritmanın bundan öğrenmesi gereken bir Makine Öğrenimi alt kümesidir. Müşterileri satın alma alışkanlıklarına göre kategorilere ayırmak gibi kümeleme sorunlarını çözmek için denetimsiz öğrenmeden yararlanabilirsiniz.

Takviyeli öğrenme, algoritmanın deneme yanılma yoluyla öğrendiği, ilerledikçe ödül veya ceza aldığı bir Makine Öğrenimi türüdür.

Okumak: Google Veri Analitiği Profesyonel Sertifikası Buna Değer mi?

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Aşağıdaki adımlar, Makine Öğreniminin nasıl çalıştığını özetler:

  • Veri toplama: Metin, görüntü, ses, sensör verileri vb. dahil olmak üzere birden çok kaynaktan veri toplayın. Bu veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir veya her ikisi birden olabilir. Ancak, Makine Öğrenimi modelinizin doğru kalıpları oluşturmak için doğru verilere ihtiyacı olduğundan, toplanan verilerin güvenilir olduğundan emin olun.
  • Verilerin hazırlanması: Bu adımda, verileri bir makine tarafından tüketilmek üzere hazırlamanız gerekir; bu, metinsel veriler durumunda görüntü sınıflandırma problemlerinde veya dil modellerinde renk veya şekil gibi özelliklerin çıkarılmasını içerebilir. Ayrıca, kullanılmayan veya yinelenen verilerin kaldırılması için verileri düzenli aralıklarla temizleyin. Ayrıca, üzerinde eğitim döngüsüne başlamadan önce veri setinde gerekli olan normalizasyon ve dönüşümler gibi ön işleme işlemlerini içerir.
  • Verileri bölme: Bu adımda veriler iki kümeye ayrılır: eğitim seti ve test seti. Modeli eğitmek için eğitim setinden faydalanabilirsiniz. Test seti, modelin ne kadar doğru olduğunu değerlendirmek için kullanılır.
  • Model Seçme: Bu adımda, gerçekleştirmeniz gereken görevle ilgili bir model seçmelisiniz. Modeli, görüntü tanıma, tahmin, konuşma tanıma vb. gibi eldeki göreve göre seçmelisiniz.
  • Modelin Eğitimi: Ardından, modeli eğitmelisiniz. Bunu yapmak için, genellikle seçilen modele hazırlanan verileri sağlarsınız, böylece Machine Learning algoritmanız kalıpları algılayabilir ve buna göre tahminlerde bulunabilir.
  • Modelin Değerlendirilmesi: Bu, genellikle modelinizin nasıl performans gösterdiğini doğrulamak isteyeceğiniz bu yolculuğun son adımıdır. Bunu yapmak için, modelin performansını, model oluşturduğu verilere değil, daha önce görülmemiş verilere dayanarak test etmelisiniz. Unutmayın, bu görünmeyen veriler daha önce oluşturduğumuz test setidir.

Makine Öğrenimi Uygulamaları

Makine Öğrenimi için birçok farklı uygulama vardır. En popüler uygulamalardan bazıları şunlardır:

  • Görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirme
  • Tüketici davranışını tahmin etme
  • Dolandırıcılık tespiti
  • Konuşma tanıma
  • Tahmine dayalı analitiği geliştirme
  • Finansal piyasaları tahmin etmek
  • Tavsiye sistemleri

Makine Öğrenimi vs Yapay Zeka vs Derin Öğrenme

Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka genellikle birbirinin yerine kullanılan terimlerdir, ancak aralarında ince farklar vardır.

Yapay zeka, her türlü bilgisayarlı karar vermeyi kapsayan daha geniş bir kavramdır. Önceden belirlenmiş kriterlere göre kararlar veren kurallara dayalı bir sistem kadar basit olabilir.

Makine Öğrenimi, verilerden öğrenebilen ve zaman içinde kesinliğini artırabilen algoritmaların geliştirilmesini vurgulayan bir yapay zeka dalıdır.

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarından yararlanan ve verilerden insan beyninin öğrendiği gibi öğrenen bir Makine Öğrenimi alt kümesidir.

Makine Öğrenimi Üzerine Son Düşünceler

Makine Öğrenimi güçlü bir teknolojidir ve her geçen gün daha önemli hale gelmektedir. Veri miktarı katlanarak artmaya devam ettikçe, bu verileri analiz edebilen programlara olan ihtiyaç daha da artacaktır.

Makine Öğrenimi ile yeniden programlanmaya gerek kalmadan daha iyi kararlar veren, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz eden ve ortamdaki değişikliklere uyum sağlayan sistemler oluşturabilirsiniz. Ancak bu teknoloji gümüş bir kurşun değildir; etkili bir şekilde kullanabilmeniz için yine de dikkatli bir planlama ve hazırlık gerektirir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında bir kariyere başlamak istiyorsanız, veri analisti veya veri bilimcisi olmayı düşünebilirsiniz. tartışan bir makalemiz var. Veri Analizi için En İyi Kurslar Bu, ML ve AI hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilir.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Başa dön tuşu