Makine öğrenme
Makine öğrenmesi nedir:
Makine öğrenmesi, "makine öğrenmesi" anlamına gelen bir bilgisayar bilimi alanıdır.
Makinelerin insanlar tarafından yapılacak işleri ortaya koyma yollarını inceleyen yapay zeka kavramının bir parçasıdır.
Bilgisayarlarda kullanılan, önceki verilere ve kullanıcı tarafından kullanılan verilere dayanarak karar vermelerini sağlayan, önceden tanımlanmış kurallarla oluşturulan bir programlamadır.
Yapılan programlara göre, bilgisayar, örneğin problemleri çözebilecek veya internetteki yayınları artırabilecek kararlar verebiliyor.
Makine öğrenmesi nasıl çalışır?
İşlemin temeli, bilgisayar tarafından takip edilecek bilgi ve talimatlardan oluşan ve tanımlanan diziler olan algoritmalardır.
Bu diziler, bilgisayarların duruma ve içine girilen bilgilere göre bir karar vermesini sağlar.
Belirli prosedür ve işlemlerin nasıl yapılması gerektiği veya bir eylemin nasıl yapılması gerektiği hakkında bilgi taşıyan algoritmadır.
Algoritmaların kullanımı için birkaç çeşit uygulama ve programlama dili vardır. Karşılanacak ihtiyaçlara veya oluşturulan algoritmanın amacına göre değişir.
Makine öğrenmesi türleri
İki ana makine öğrenmesi türü vardır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.
Denetimli öğrenme
Denetimli öğrenmede, makineye önceden yerleştirilmiş bir veri seti vardır ve kullanıcıya verilecek öneriler kaydedilen verilere benzer olmalıdır.
Temel olarak bilgiler, kullanıcı tarafından beklenen bir sonucu tahmin etmek veya kullanılan elementlerin sınıflandırmasını yapmak için kullanılır.
Örnek: İnternet tarayıcısında, görüntünün kaynağı veya benzeri görüntülerle ilgili bilgileri bulmak için arama yapan bir fotoğraf yerleştirilir.
Denetimsiz öğrenme
Denetimsiz öğrenmede belirli bir beklenen sonuç yoktur, yani çapraz referanslamanın sonucunu tahmin etmek mümkün değildir.
Bu tür öğrenmede veriler gruplanır ve sonuçlar değişkenlere göre değişir.
Örnek: Bir kütüphanenin arama motorunda çeşitli sonuçlar elde etmek mümkündür. Sonuçların değiştirilmesi aramanın türüne ve kitap adı, yazar adı veya yayınlanma tarihi gibi kullanılan değişkenlere bağlıdır.
Yapay Zekanın anlamına da bakınız.
Makine ne için öğreniyor?
Makine öğrenmesi birçok işlev için kullanılabilir. Bugün en çok kullanılanlardan biri sosyal medya, internet araştırması ve dijital pazarlama.
Örneğin, makine öğrenmesi algoritmaları bir internet kullanıcısına önerilerde bulunmak için kullanılır. Sanal ticaret sitelerinde, sosyal ağlarda, oyunlarda, video depolama platformlarında ve müzik çalma uygulamalarında kullanılırlar.
Bu durumda, algoritma kullanıcıya yeni önerilerde bulunmak için dizilerinin verilerini ve internetteki gezinti geçmişinin verilerini kullanır. Tarama ve veri paylaşımı sırasındaki kullanıcı tercihleri benzer programlar veya hizmetler önermek için kullanılır.
Bunlar daha yaygın kullanım alanlarıdır, ancak makine öğrenmesi bilgisi aşağıdakiler gibi birçok başka duruma da uygulanabilir:
- İnternette araştırma yapmak,
- Verilerin toplanması ve analizi,
- spam mesajlarını izlemek,
- Bilgilerin düzenlenmesi ve sınıflandırılması,
- İnternette dolandırıcılık arayın.
Makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki fark
Hem makine öğrenmesi hem de derin öğrenme yapay zekayı kullanmanın bir yoludur. Fakat aralarında bir fark var çünkü derin öğrenme (derin öğrenme) insanın öğrenme kapasitesine daha çok benzeyen özelliklere sahip.
Derin öğrenme aynı zamanda yerleşik verilerden tahmin sonuçlarını kullanır. Aradaki fark, daha kesin olarak gerçekleşmesidir, daha çok kişinin beyninde olduğu gibi, çünkü bilgisayar bilgileri daha esnek bir şekilde adapte edebilir.
Bunun nedeni, derin öğrenmede insan beynindeki nöronların ağı gibi çalışan yapay bir sinir ağı oluşturulmasıdır.
Makinenin çalışmasını beynin işleyişine benzeten ve bilgiyi öğrenip yorumlayabilen bu ağdır.
Ayrıca bkz. Yazılım ve Bitcoin'in anlamları.
