Makine öğrenimi giderek yaygınlaşan bir kavramdır. Derin öğrenme ve yapay zeka gibi terimlerin yanı sıra, bilim ve teknoloji haberlerine giren popüler bir kelimedir.
Peki makine öğrenimi tam olarak nedir ve ne için kullanılır?
Bu yazımızda makine öğreniminin temelleri hakkında bilmeniz gereken her şeyi detaylıca açıklayacağız.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, verilerden bilgi çıkarmak için algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak sorunları çözen yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Kendi kendine öğrenmek ve işlevlerini geliştirmek için istatistiksel analiz kullanır.
Aslında günlük rutinlerimizin ve deneyimlerimizin çoğunda makine öğrenimini görüyoruz. Örneğin; Netflix izlemeniz için yeni başlıklar öneriyor, Siri sorularınızı yanıtlıyor ve Google Haritalar işe gidip gelme sürenizi tahmin edebiliyor. İşte tüm bunlar makine öğrenimi sayesinde mümkün oluyor.
Makine Öğreniminin Yaygın Görevleri
Aşağıda, yaygın makine öğrenimi görevlerinin bir listesini bulabilirsiniz:
- Doğal Dil İşleme (NLP)
- Sınıflandırma
- Kümeleme
- Tahmin
Makine Öğrenimi Türleri
Aşağıda 5 ana makine öğrenimi türünü bulabilirsiniz:
Supervised Learning – Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, etiketli verilere dayalı modelleri eğitmek için makine öğreniminde kullanılan bir algoritmayı tanımlar. Denetimli öğrenme en yaygın olarak sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır.
Unsupervised Learning – Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları bularak modelleri eğitmek için makine öğreniminde kullanılan tekniklerden biridir. Denetimsiz öğrenme, en yaygın olarak kümeleme ve boyutsallık azaltma sorunları için kullanılır.
Semi-supervised Learning – Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme için ortak özelliklere sahiptir. Yarı denetimli öğrenmede, eğitim verilerinin bir kısmı etiketlenirken geri kalanı etiketlenmez. Yarı denetimli öğrenme, en yaygın olarak, tüm verileri etiketlemenin çok kaynak yoğun olacağı büyük veri kümelerini içeren problemlerde kullanılır.
Self-supervised Learning – Kendi Kendine Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, en azından bazı veri noktalarının etiketlenmesini gerektirirken, kendi kendini denetleyen öğrenme, etiketlenmiş veri gerektirmez. Bunun yerine, tahminlerde bulunmak için verilerin altında yatan yapıya güvenir.
Reinforcement Learning – Pekiştirmeli Öğrenme
Takviye öğrenimi, toplam ödülü en üst düzeye çıkararak bir dizi karar vermek için modelleri eğiten bir tür makine öğrenimidir. En yaygın olarak AI ve robotikte kullanılır.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Genişleyen yapay zeka (AI) alanında, ML algoritmaları durumları analiz eder ve sonuçları tahmin eder. Disiplin, insanların öğrendiklerinden ilham alan test edilmiş bilgisayar bilimi ilkelerini kullanır.
Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?
Günümüzde işletmeler makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka terimlerini birbirinin yerine kullanır. Karıştırılmaları kolay olsa da, her biri birbirinden benzersiz şekilde farklıdır.
Yapay Zeka, insan zihninin problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmek için bilgisayarları ve makineleri kullanır.
Makine Öğrenimi, yapay zekaya ulaşmanın bir yoludur. Verilerden bilgi çıkarmak için algoritmaları ve istatistiksel modelleri kullanarak sorunları çözer.
Derin Öğrenme, makine öğreniminin (ML) bir alt kümesidir. Sinir ağları olarak da bilinen insan sinir sistemlerini taklit etmeye çalışan bir dizi algoritmayı ifade eder.
Derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki en büyük fark, verilerin makineye sunulma şeklidir. Makine öğrenimi algoritmaları genellikle yapılandırılmış veriler gerektirirken, derin öğrenme ağları birden fazla yapay sinir ağı katmanı üzerinde çalışır.
Gördüğünüz gibi, üçü de birbiriyle ilişkili olmakla birlikte, uygulamalarında farklılık gösterirler. Makine öğrenimi, akıllı sistemler oluşturmamız için tek araç değildir, ancak şimdiye kadarki en başarılı yöntemdir.
Makine Öğrenimi Örnekleri
Makine öğrenimi, verilerin dahil olduğu herhangi bir alanda kullanılabilir.
Aşağıda makine öğrenimi uygulamasının gerçek dünyadan örneklerini bulabilirsiniz:
Biyolojik Çeşitlilik ve Ekoloji: İklim değişikliğiyle mücadele etmek ve biyoçeşitliliği izlemek için makine öğrenimini kullanılabilir.
Görüntü Tanıma: Globalforestwatch, büyük ölçekte biyoçeşitlilik kaybını belirlemek için palmiye plantasyonlarını ormanlardan ayırt etmek için uydu görüntülerinde ML kullanır.
Sınıflandırma: Belgeler, görüntüler veya videolar genellikle makine öğrenimi kullanılarak sınıflandırılır (belge kümeleri, öneri sistemleri).
Tahmin: Facebook, bir kişinin bir reklamı (kaynak) tıklama olasılığını tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır.
Bilgi Alma: Arama motorları, kullanıcıyı daha çok memnun etmeye yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanabilir. Aynı zamanda içeriğin taranması, dizine eklenmesi ve sunulmasının verimliliğini de artırabilir.
Makine Öğrenimine Başlamak İçin Hangi Becerilere İhtiyacım Var?
Makine öğreniminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, başlamak için ihtiyaç duyacağınız bazı beceri ve bilgileri merak ediyor olabilirsiniz. Öncelikle makine öğrenimi ile ilgili bir işini güvenceye almak için en az bir lisans derecesine ve ilgili bir deneyime ihtiyacınız olacaktır. Ancak, bilginizi geliştirmeye başlamak için üzerinde çalışabileceğiniz birçok beceri vardır.
Aşağıdakiler işverenlerin sektörde çalışmak isteyen herkeste görmeyi beklediği uzmanlık türleridir:
Bilgisayar bilimi ve programlama
Makine öğrenimi için gereken beceriler listesinin başında programlama ve bilgisayar bilimi gelir. Algoritmaların nasıl çalıştığını ve nasıl oluşturulacağını anlamanın yanı sıra, birkaç programlama dili de bilmeniz gerekecektir. Makine öğrenimi için Python yararlı bir başlangıç noktasıdır ve R, Java ve C++ gibi diller faydalıdır.
Matematik ve istatistik
Birçok makine öğrenimi modeli, olasılık ve istatistiklere dayalıdır. Makine öğreniminin uygulamalarını öğrenirken bu kavramları anlamanız çok önemlidir. Benzer şekilde, karmaşık algoritmalarla çalışmak için yüksek düzeyde matematik becerisine ihtiyacınız olacaktır.
Veri modelleme ve analizi
Birçok makine öğrenimi işinin merkezi bir parçası veri analizidir. Büyük bilgi kümelerini modelleyebilmek ve değerlendirebilmek çok önemlidir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme tanımımızda gördüğünüz gibi, veriler makine öğrenimi algoritmaları oluşturmanın ve geliştirmenin merkezinde yer alır.
Uyarlanabilirlik
Gelişmekte olan birçok benzer teknoloji gibi, makine öğrenimi endüstrisi de hızla değişiyor. Sektörde çalışmak istiyorsanız bu değişimlere ayak uydurabilmeniz çok önemlidir. Dahası, bireysel rollerin oldukça dinamik olması muhtemeldir, bu da yeni durumları hızlıca değerlendirmeniz gerekeceği anlamına gelir.
İletişim
İster farklı disiplinlerden ve geçmişlerden insanlarla işbirliği yapıyor olun ister bulgularınızı uzman olmayan kişilere açıklıyor olun, iletişim becerileri makine öğreniminin olmazsa olmazlarıdır. Özellikle çalışacağınız hızlı tempolu ortamlarda, anlamanız ve anlaşılmanız gerekecektir.
Problem çözme
Sonuç olarak, makine öğrenimi, doğrudan veya dolaylı olarak sorunları çözmekle ilgilidir. Çözülecek doğru sorunları bilmek ve metodik ve düşünülmüş bir yaklaşım benimsemek, makine öğrenimi kariyeriniz için oldukça değerlidir.