Makine Öğrenimi Hakkında Sık Sorulan Sorular
Bu yazımızda makine öğreniminden bahsedeceğiz. Çoğu insanın aklında olabilecek birçok ortak soruyu cevaplayacağız. Daha fazla uzatmadan detaylara geçelim. Okumaya devam etmek.
1. Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bir sistemin programlanmadan kendi başına öğrenmesini ve karar vermesini sağlayan Yapay Zeka olarak da bilinen bir tür (AI)’dir. Bu algoritmalar, bilgisayarı herhangi bir insan müdahalesi olmadan sahip olduğu verilere dayanarak seçimler yapabilecek kadar akıllı hale getirir. Öncelikli amaç, bir sistemin geçmiş verilere dayanarak gelecekte kendi kararlarını öğrenmesini ve kendi kararlarını vermesini sağlayan algoritmalar yapmaktır.
2. Neden Makine Öğrenimine ihtiyacımız var?
Aşağıda verilenler, bunları burada ve şimdi kullanmamızın nedenlerinden bazılarıdır.
2.2. Seyahat Sırasında Tahmin
Hepimiz hayatımızda seyahat ederken GPS sistemini kullanıyoruz. Bir taksi rezervasyonu yaptığınızda, size varış noktanıza ulaşmak için gereken yaklaşık ücreti ve süreyi söyler. Akıllı telefonunuz bunu nasıl yapıyor? Cevap, makine öğrenmesidir! Araçlarımızın hızlarını ve konumlarını hesaplar. bu bilgilere dayanarak, bu yolda trafik sıkışıklığı olup olmadığını bile bize söyler. Programcılar, bilgisayarı size trafik sıkışıklığı olduğunu söyleyecek şekilde programlamadılar, ancak o bölgeden geçen insanların geçmişteki ve şu anki olaylarını temel alarak akıllı kararlar veren bir sistem tasarladılar. Ayrıca, sizi trafik sıkışıklığına karşı uyarır.
2.3. Arama motoru optimizasyonu
web arama motorları, konumunuza ve geçmiş aramalarınıza göre size otomatik olarak doğru sonuçları gösterir. Programcılar onu size bu sonuçları gösterecek şekilde programlamaz, ancak ilgi alanlarınıza ve son aramalarınıza göre saniyeler içinde doğru sonuçlar verir.
2.4. Spam Posta Sınıflandırması
E-posta kutularımızda, sistem otomatik olarak bazı e-postaları spam veya önemsiz postalar olarak ve bazı postaları bizim için çok önemli olabilecek birincil postalar olarak sınıflandırır. Sistem asla yanılmaz ve bu öğrenmelerin yardımıyla mümkündür.
3. Makine Öğrenimi Türleri:
Makine öğreniminin temel fikri tüm türler için aynıdır ancak aşağıdaki 3 türe ayrılmıştır:
3.1. Denetimli Öğrenme Denetimli öğrenme, en popüler makine öğrenimi türlerinden biridir ve anlaşılması ve uygulanması kolaydır. Bu türde, algoritma verilen veriler üzerinde eğitilir ancak verilerin etiketlenmesi gerekir. Sistemin verileri tahmin etmesine izin verirsiniz ve yaptığı tahminler yeterince doğru değilse düzeltmeler yaparsınız.
3.2. Denetimsiz Makine Öğrenimi
Denetimsiz makine öğrenimi, herhangi bir etiketli veri olmadan çalışır, ancak sistemin vermesi gereken karara temel oluşturan özellikleri anlaması için çok fazla veri sağlamanız gerekir. Bu, birçok alanda üretkenliği artırabilir.
3.3. Takviyeli Öğrenme
Deneme yanılma yöntemlerine dayanır. Sistem hatalar yapar ve bu hatalardan bir daha kaçınmak için onlardan ders alır. Örneğin bir labirentte sistem yolu bulamayınca, yolun çalışmadığını bildiği için aynı yola tekrar gitmeyecektir. Olumlu sonuçları ve olumsuz sonuçları etiketler ve bu sonuçlara göre çalışır.
Kısacası, bunlar makine öğrenimiyle ilgili sık sorulan sorulardan bazılarıydı. Umarım, bu soruların cevapları, bu bilim alanı hakkında daha derin bir fikir edinmenize yardımcı olacaktır.
