makine öğrenmesi ne demek?

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Makine öğrenmesi (ML), bilgisayarların açıkça programlanmadan deneyim yoluyla öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) dalıdır. Temel olarak, makine öğrenmesi algoritmaları, büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ilişkileri tespit ederek tahminler yapmayı veya kararlar almayı öğrenir. Bu öğrenme süreci, algoritmaların yeni verilerle karşılaştıkça performanslarını iyileştirmelerini sağlar.

Temel Kavramlar:

• Algoritmalar: Makine öğrenmesi modellerini oluşturmak ve eğitmek için kullanılan matematiksel ve istatistiksel yöntemlerdir. Farklı problem türleri için farklı algoritmalar mevcuttur.
• Veri: Makine öğrenmesi algoritmalarının öğrenmesi için kullanılan ham bilgidir. Veri, etiketlenmiş veya etiketlenmemiş olabilir.
• Model: Bir makine öğrenmesi algoritmasının verilerden öğrendiği kalıpların ve ilişkilerin temsilidir.
• Eğitim: Bir makine öğrenmesi modelinin, verileri kullanarak parametrelerini ayarlama sürecidir.
• Test: Eğitilmiş bir modelin, daha önce görmediği veriler üzerinde performansını değerlendirme sürecidir.

Makine Öğrenmesi Türleri:

• Gözetimli Öğrenme: Algoritmanın, girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmek için etiketlenmiş verileri kullandığı bir öğrenme türüdür. Örneğin, bir e-posta mesajının spam olup olmadığını tahmin etmek.
• Gözetimsiz Öğrenme: Algoritmanın, verilerdeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmek için etiketlenmemiş verileri kullandığı bir öğrenme türüdür. Örneğin, müşteri segmentasyonu.
• Yarı Gözetimli Öğrenme: Hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerin kullanıldığı bir öğrenme türüdür.
• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajanın, bir ortamda hareket ederek ve ödüller alarak öğrenmesini sağlayan bir öğrenme türüdür. Örneğin, bir oyun oynayan bir yapay zeka.

Uygulama Alanları:

Makine öğrenmesinin birçok farklı uygulama alanı vardır. Bazı örnekler:

• Görüntü Tanıma: Görüntülerdeki nesneleri ve kişileri tanımlama.
• Doğal Dil İşleme: Bilgisayarların insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlama.
• Öneri Sistemleri: Kullanıcılara ilgi alanlarına uygun ürünler veya içerikler önerme.
• Sahtekarlık Tespiti: Kredi kartı dolandırıcılığı veya sigorta dolandırıcılığı gibi sahtekarlık faaliyetlerini tespit etme.
• Tıbbi Tanı: Hastalıkları teşhis etme.

Sonuç:

Makine öğrenmesi, günümüzde hızla gelişen ve birçok farklı alanda kullanılan güçlü bir teknolojidir. Veri miktarının artması ve işlem gücünün ucuzlamasıyla birlikte, makine öğrenmesinin önemi giderek artmaktadır.