Makine öğrenimi (Machine Learning, ML), bir bilgisayarın otomatik olarak öğrenmesi ve yeni verilerle daha iyi çalışması için kullanılan bir yöntemdir. Bu veriler, makine öğrenimi algoritmaları tarafından çözülür ve bu sayede bilgisayar, bir insan gibi düşünebilir ve öğrenebilir. Makine öğrenimi, veri biliminin bir alt dalıdır ve genellikle çok büyük veri kümelerini (örneğin, milyarlarca veri noktası) işleyerek öğrenme gerçekleştirir.
Makine öğrenimi nasıl çalışır?
Makine öğrenimi, bir çok farklı şekilde çalışabilir, ancak en yaygın olarak iki türü vardır: Öğrenme ile desteklenen makine öğrenimi ve Öğrenmeyi destekleyen makine öğrenimi.
Öğrenme ile desteklenen makine öğrenimi nedir?
Öğrenme ile desteklenen makine öğrenimi, bir modelin öğrenmeyi destekleyen makine öğreniminden farklı olarak, önceden verilen etiketlerle eğitilir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma uygulamasında, kullanıcı görüntülerin bir kısmını sınıflandırır (örneğin, “köpek” veya “kedi”) ve bu etiketler kullanılarak model eğitilir. Model, daha sonra sınıflandırılmamış görüntüleri görüntüleyerek doğru sınıflandırmayı öğrenir.
Öğrenmeyi destekleyen makine öğrenimi
Öğrenmeyi destekleyen makine öğrenimi, bir modelin bir öğrenmeyi desteklenen makine öğreniminden farklı olarak, etiketler verilmemiş veri kullanılarak eğitilir. Bu, modelin veri kümesine bakarak kendisi için anlamlı şeyler öğrenmesini sağlar. Örneğin, bir ses tanıma uygulamasında, model ses dosyalarını dinler ve bu seslerin ne olduğunu öğrenir. Model, daha sonra yeni ses dosyalarını dinleyerek doğru tanımayı öğrenir.
Makine öğrenimi için hangi yazılım dillerine hakim olmak gerek?
Makine öğrenimi, birçok farklı yazılım diline destek verir ve bu dillere hakim olmak makine öğrenimi alanında çalışan bireyler için faydalı olabilir. Ancak, makine öğrenimi algoritmalarının doğru şekilde çalışabilmesi için, veri bilimine hakim olmak ve veri kümelerinin nasıl işleneceğini bilmek daha önemlidir.
Genellikle, makine öğrenimi için en yaygın olarak kullanılan yazılım dilleri:
- Python: Python, veri bilimine ve makine öğrenimine uygun birçok kütüphaneye sahiptir ve bu nedenle makine öğrenimi için en yaygın olarak kullanılan dillerden biridir.
- R: R, veri bilimine ve istatistiksel analizlere odaklı bir dil olup, makine öğrenimine uygun kütüphaneler de sahiptir.
- Java: Java, genel amaçlı bir dil olup, makine öğrenimi için de kullanılabilir. Ancak, Python ve R gibi veri bilimine ve makine öğrenimine odaklı olan dillerden daha az kullanılır.
Bunlar sadece birkaç örnektir ve makine öğrenimi için diğer yazılım dilleri de kullanılabilir. Önemli olan, makine öğrenimi algoritmalarını doğru bir şekilde yazıp, veri kümelerini doğru bir şekilde işleyebilmektir.
ML algoritmaları
Makine öğrenimi algoritmaları, veri kümelerini işleyerek öğrenme gerçekleştirirler. Bunlar, veri kümesinden öğrenme kurallarını veya özelliklerini bulmaya çalışırlar. Bunu yapmak için, algoritmalar genellikle bir öğrenme modeli oluştururlar. Bu model, veri kümesinden öğrendiği kuralları veya özellikleri temsil eder.
Makine öğrenimi modeli, öğrendiği kuralları veya özellikleri test etmek için yeni verilere uygulanır. Eğer model, yeni verilere uygun bir şekilde tahminler yaparsa, model başarılıdır ve doğru çalışmaktadır. Eğer model, yeni verilere uygun bir şekilde tahmin yapmazsa, model güncellenir ve tekrar eğitilir. Bu süreç, birkaç kez tekrarlanarak modelin tahminlerinin daha da iyileştirilmesi hedeflenir.
ML hangi alanlarda kullanılır?
Makine öğrenimi, bir çok farklı alanlarda kullanılabilir. Örneğin, makine öğrenimi kullanılarak:
- Görüntüler sınıflandırılır ve tanımlanır (örneğin, “kedi” veya “köpek”)
- Sesler tanımlanır ve anlaşılır (örneğin, “merhaba” veya “elveda”)
- Veri madenciliği yapılarak insanların alışkanlıkları tahmin edilir (örneğin, bir kişinin ne zaman alışveriş yaptığı)
- NLP (Natural Language Processing) kullanılarak metinler çözümlenir ve anlaşılır (örneğin, bir e-postanın ne hakkında olduğu)
Makine öğrenimi, çok büyük veri kümelerini işleyebildiği için çok güçlü bir yöntemdir. Bu sayede, makine öğrenimi, bir insandan çok daha hızlı ve doğru sonuçlar verebilir. Bununla birlikte, makine öğrenimi algoritmalarının doğru şekilde çalışabilmesi için, yeterli ve uygun veri kümelerine ihtiyaç duyulur.
ML algoritmaları nasıl doğru şekilde çalışır?
Makine öğrenimi algoritmalarının doğru şekilde çalışabilmesi için, yeterli ve uygun veri kümelerine ihtiyaç duyulur. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmalarının ne zaman eğitileceği ve ne zaman test edileceği konusunda doğru kararlar verilmelidir. Öğrenme ile desteklenen makine öğrenimi için, veri kümesinin yarısı eğitim verisi, yarısı da test verisi olarak ayrılır. Öğrenmeyi destekleyen makine öğrenimi için ise, veri kümesi üçe bölünür: Eğitim verisi, doğrulama verisi ve test verisi.
Eğitim verisi, modelin eğitilmesi için kullanılır. Doğrulama verisi, modelin aşırı uyumsuzluk (overfitting) veya aşırı genelleştirme (underfitting) durumlarını belirlemek için kullanılır. Test verisi ise, modelin ne kadar doğru tahmin yaptığını ölçmek için kullanılır.
Makine öğrenimi algoritmaları, bir çok farklı türü vardır. Bunlar arasında en yaygın olanlar:
- K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor, KNN)
- Lineer Regresyon
- Logistik Regresyon
- Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine, SVM)
- Karar Ağaçları (Decision Trees)
- Rastgele Ormanlar (Random Forests)
- Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, ANN)
Her bir algoritma, farklı veri kümelerine ve problemlere uygundur ve birbirlerinden farklı özelliklere sahiptir. Örneğin, KNN algoritması, veri noktalarının birbirlerine olan mesafesi bazında tahmin yaparken, SVM algoritması, veri noktalarını en iyi şekilde ayıran bir hiperdüzlem kullanarak tahmin yapar. ANN algoritması ise, yapay sinir ağlarını kullanarak tahmin yapar.
Son olarak
Makine öğrenimi, veri biliminin çok güçlü bir yöntemidir ve birçok farklı alanda kullanılabilir. Ancak, makine öğrenimi algoritmalarının doğru şekilde çalışabilmesi için yeterli ve uygun veri kümelerine ihtiyaç duyulur ve bu veri kümelerinin nasıl kullanılacağı konusunda doğru kararlar verilmelidir. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları arasında farklı özelliklere sahip olunduğundan, hangi algoritmanın hangi veri kümesi ve problem için en uygun olduğu konusunda doğru seçim yapılması gerekir. Bu sayede, makine öğrenimi, veri biliminin güçlü bir araçlarından biri olarak, insanların hayatlarını kolaylaştıran ve işlerini kolaylaştıran çözümler sunabilir.
