Makine Öğrenimi Nedir ?

Makine Öğrenimi Nedir ?

Makine Öğrenimi (MO), bilgisayar sistemlerinin belirli bir görevi performanslarını geliştirmek ve deneyimlerinden öğrenmek üzere tasarlanmış matematiksel ve istatistiksel modelleri kullanma sürecini ifade eder. Bu, belirli bir algoritma veya model oluşturmak için veri kullanarak sistemlerin öğrenmesini içerir. Makine öğrenimi, yapay zeka (YZ) alanının önemli bir alt dalıdır ve bir dizi uygulama alanında kullanılmaktadır.

İşte makine öğrenimi ile ilgili temel kavramlar ve özellikler:

1. Veri: Makine öğrenimi modelleri, genellikle büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. Bu veri, modelin belirli bir görevi daha iyi gerçekleştirmesine yardımcı olacak özellikleri içerir. Veri, öğrenme sürecinin temel taşlarından biridir.

2. 
   

3. Etiketleme (Labeling): Veri setleri genellikle girdi özellikleri ile birlikte hedef çıktıları içerir. Bu çıktılara etiket denir. Örneğin, bir resim veri setinde resimlerde bulunan nesnelerin etiketlenmiş olması gibi.

4. 
   

5. Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): Veri setlerinden anlam çıkarmak ve modelin daha iyi performans göstermesini sağlamak için özelliklerin uygun bir şekilde seçilmesi ve düzenlenmesi sürecidir.

6. 
   

7. Algoritmalar: Makine öğrenimi için bir dizi algoritma bulunmaktadır. Bu algoritmalar, belirli görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmış matematiksel modellerdir. Örnek olarak, destek vektör makineleri, karar ağaçları, k-NN (en yakın komşu) algoritması ve derin öğrenme gibi yöntemler sayılabilir.

8. 
   

9. Eğitim ve Test Verileri: Veri seti genellikle eğitim ve test veri setlerine ayrılır. Model, eğitim veri seti üzerinde öğrenildikten sonra, test veri seti üzerinde genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılır.

10. 
    

11. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Denetimli öğrenmede, modelin eğitilmesi için etiketlenmiş veri kullanılırken, denetimsiz öğrenmede etiketlenmiş veri olmadan model öğrenir. Yarı denetimli ve takviyeli öğrenme gibi başka alt dallar da bulunmaktadır.

12. 
    

13. Sınıflandırma ve Regresyon: Denetimli öğrenme görevleri genellikle sınıflandırma ve regresyon olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır. Sınıflandırma, girdi verilerini belirli sınıflara ayırma görevidir. Regresyon ise sürekli bir çıktı tahmin etmeyi içerir.

14. 
    

15. Hiperparametre Ayarı: Modellerin performansını optimize etmek için kullanılan parametrelerdir. Bu parametreler genellikle modelin eğitim öncesi belirlenir ve deneme yanılma yoluyla ayarlanır.

Makine öğrenimi, uygulamalarında geniş bir yelpazede kullanılır; örneğin, görüntü tanıma, doğal dil işleme, otomatik sürüş teknolojileri, sağlık sektöründeki hastalık teşhisi, finansal tahminler ve daha pek çok alanda. Gelişen algoritmalar ve artan veri miktarı ile birlikte makine öğrenimi alanında sürekli yenilikler ve gelişmeler yaşanmaktadır.