Bazı makine öğrenimi biçimleri tartışmalı bir şekilde yüzlerce yıldır var olmasına rağmen, artık bu terim, teknoloji dünyasının merkezinde yer almaktadır ve hızla gelişmektedir. Günümüz dünyasında yapay zekanın dinamik bir dalı olan makine öğrenimi, Netflix önerilerinden sürücüsüz araçlara ve alışveriş kararlarımıza kadar her şeye güç verir.
Peki makine öğrenimi tam olarak nedir?
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi (ML), verilerden kalıpların çıkarılmasıyla ilgilenen ve daha sonra algoritmaların kendilerini deneyimle geliştirmelerini sağlamak için bu kalıpları kullanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Bu tür öğrenme, bilgisayarların büyük miktarda verideki kalıpları ve ilişkileri tanımasına ve bulgularına dayalı olarak tahminler yapmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.
Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?
Makine öğreniminin önemi, giderek daha büyük hacimlere ve çeşitliliğe ulaşan veri, hesaplama gücüne erişim ve bunun karşılanabilirliği ve yüksek hızlı internetin mevcudiyeti nedeniyle artmaktadır. Bu dijital dönüşüm faktörleri, olağanüstü büyük ve karmaşık veri setlerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilen modellerin hızlı ve otomatik olarak geliştirilmesini mümkün kılmaktadır.
Makine öğreniminin maliyetleri düşürmek, riskleri azaltmak ve ürün/hizmet önermek, siber güvenlik ihlallerini tespit etmek ve sürücüsüz otomobilleri etkinleştirmek de dahil olmak üzere genel yaşam kalitesini iyileştirmek için uygulanabileceği çok sayıda kullanım durumu vardır. Verilere ve hesaplama gücüne daha fazla erişim sayesinde, makine öğrenimi her geçen gün daha yaygın hale gelerek yakın zamanda insan hayatının birçok yönüne entegre edilecektir.
Makine Öğrenimi Kullanım Örnekleri
Makine Öğrenimi (ML), süreçlerde devrim yaratan ve veriye dayalı karar vermeyi mümkün kılan çok sayıda sektörde dönüştürücü uygulamalara sahiptir.
1. Sağlık hizmetleri
Makine öğrenimi, algoritmaların kanser veya kalp rahatsızlıkları gibi hastalıkların erken belirtilerini tespit etmek için hasta verilerini analiz ettiği öngörücü teşhislerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Tıbbi görüntülemede makine öğrenimi, insan gözü için zor olabilecek anormalliklerin belirlenmesine yardımcı olarak doğruluğun artmasını ve teşhislerin daha hızlı yapılmasını sağlar.
2. Finans
Makine öğrenimi algoritmaları dolandırıcılık tespiti ve kredi puanlamasında çok önemlidir. Bankalar ve finans kurumları, işlem modellerini analiz ederek şüpheli faaliyetleri tespit edebilir ve dolandırıcılığı gerçek zamanlı olarak önleyebilir. Ayrıca, makine öğrenimi tabanlı kredi puanlama modelleri, geleneksel finansal geçmişlerin ötesindeki faktörleri inceleyerek kredi itibarını değerlendirir ve daha kapsayıcı ve adil borç verme uygulamalarına yol açar.
3. Perakende
Makine öğrenimi tarafından desteklenen öneri sistemleri, geçmiş davranışlara, tercihlere ve trend ürünlere dayalı ürünler önererek alışveriş deneyimini kişiselleştirir. Perakendeciler, envanter yönetimini optimize etmek, talebi tahmin etmek ve müşteri davranışını anlamak için makine öğrenimini kullanarak hem müşteri memnuniyetini hem de satışları artırabilir.
4. Ulaşım
Otomotiv sektöründe makine öğrenimi, otonom araçlar için temel bir teknolojidir. Sensörler ve gerçek zamanlı veri işleme sayesinde sürücüsüz araçlar yollarda gezinmeyi, engelleri tanımayı ve güvenli sürüş kararları vermeyi öğrenir. Makine öğrenimi ayrıca rota optimizasyonu ve araçlar için öngörücü bakım sağlayarak ulaşım sistemlerini geliştirir.
Makine öğreniminin çok yönlülüğü yeni olanaklar yaratmaya, sektörleri yeniden şekillendirmeye ve operasyonel standartları yeniden tanımlamaya devam etmektedir.
Gerçek Dünya Makine Öğrenimi Kullanım Örnekleri
Aşağıdaki listede, makine öğreniminin hayatımızı şekillendiren bazı ilgi çekici gerçek dünya uygulamalarını bulabilirsiniz:
- Öneri Sistemleri: E-ticaret şirketleri, ilginizi çekmesi muhtemel ürünleri önermek amacıyla geçmiş alışverişlerinizi, tarama davranışlarınızı ve arama geçmişinizi analiz etmek için makine öğreniminden yararlanmaktadır. Bu kişiselleştirme müşteri deneyimini geliştirir ve satışları artırır.
- Dinamik Fiyatlandırma: Makine öğrenimi algoritmaları, ürün fiyatlarını gerçek zamanlı olarak ayarlamak için pazar eğilimlerini, rakip fiyatlandırmasını ve müşteri talebini analiz ederek perakendeciler için geliri optimize edebilir.
- Dolandırıcılık Tespiti: Makine öğrenimi, satın alma modellerini analiz ederek ve işlemlerdeki anormallikleri belirleyerek, hem perakendecileri hem de müşterileri koruyarak dolandırıcılık faaliyetlerinin belirlenmesine ve önlenmesine yardımcı olur.
- Tıbbi Teşhis: Makine öğrenimi algoritmaları, kanser gibi hastalıkları tespit etmek veya anormallikleri yüksek doğrulukla belirlemek için tıbbi görüntüleri (X-ışınları, MRI’lar) analiz edebilir, doktorlara teşhis ve tedavi planlamasında yardımcı olabilir.
- İlaç Keşfi: Makine öğrenimi, ilaç keşfi ve geliştirmesini hızlandırmak için kimyasal bileşiklerin ve biyolojik verilerin geniş veri kümelerini analiz edebilir ve çeşitli hastalıklar için daha etkili tedavilere yol açabilir.
- Kişiselleştirilmiş Tıp: Makine öğrenimi, bir hastanın tıbbi geçmişini, genetik bilgilerini ve yaşam tarzı faktörlerini göz önünde bulundurarak tedavi planlarının kişiselleştirilmesine, tedavilerin bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmasına ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
- Kredi Risk Değerlendirmesi: Makine öğrenimi modelleri, kredibiliteyi değerlendirmek ve kredi temerrütlerini tahmin etmek için finansal verileri ve kredi geçmişini analiz ederek bankaların bilinçli kredi verme kararları almasını sağlayabilir.
- Yüksek Frekanslı Ticaret: Finans kuruluşları, piyasa eğilimlerini analiz etmek ve gerçek zamanlı verilere dayalı olarak hızlı alım satım kararları almak ve yatırım stratejilerini optimize etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
- Dolandırıcılık Tespiti: Perakendeye benzer şekilde, makine öğrenimi kara para aklama veya hileli işlemler gibi şüpheli finansal faaliyetleri belirleyerek finans kurumlarını ve müşterilerini koruyabilir.
- Sürücüsüz Araçlar: Sürücüsüz araçlar algılama, karar verme ve navigasyon için büyük ölçüde makine öğrenimine dayanır. Makine öğrenimi algoritmaları kameralar, LiDAR ve radar gibi sensörlerden gelen verileri işleyerek çevredeki ortam hakkında gerçek zamanlı bir anlayış oluşturur ve otomobilin engellere tepki vermesini ve güvenli bir şekilde seyretmesini sağlar.
- Film ve Müzik Önerileri: Akış hizmetleri, izleme alışkanlıklarınızı ve dinleme tercihlerinizi analiz ederek hoşunuza gidebilecek filmler, diziler veya müzikler önermek ve eğlence deneyiminizi kişiselleştirmek için makine öğreniminden yararlanır.
- Oyun: Makine öğrenimi, oyuncunun beceri seviyesine uyum sağlayan akıllı rakipler oluşturmak için oyun geliştirmede kullanılır ve oyun deneyimini daha ilgi çekici ve zorlayıcı hale getirir.
- İçerik Oluşturma: Makine öğrenimi algoritmaları gerçekçi görüntüler, müzik ve hatta video içeriği oluşturarak yeni yaratıcı ifade biçimlerine kapı açabilir.
- İçerik Filtreleme: Sosyal medya platformları, nefret söylemi veya spam gibi uygunsuz içerikleri filtrelemek için makine öğrenimini kullanarak daha güvenli ve daha olumlu bir kullanıcı deneyimi sağlar.
- Hedefli Reklamcılık: Makine öğrenimi, ilgi alanlarınızı ve çevrimiçi davranışlarınızı analiz ederek sosyal medyada gördüğünüz reklamları kişiselleştirir, reklamları daha alakalı ve potansiyel olarak daha etkili hale getirir.
- Spam Filtreleme: E-posta sağlayıcıları, gelen kutunuza ulaşmadan önce spam e-postaları belirlemek ve filtrelemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak gelen kutunuzu temiz ve düzenli tutar.
Bunlar makine öğreniminin hayatımızı nasıl dönüştürdüğüne dair sadece birkaç örnektir. Bu alan gelişmeye devam ettikçe, sektörleri yeniden tanımlayacak ve geleceği şekillendirecek daha da yenilikçi uygulamalar bekleyebilirsiniz.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine Öğrenimi (ML), algoritmaları eğitmek için verileri kullanarak çalışır ve bu sayede algoritmaların kalıpları tanımasını, tahminlerde bulunmasını ve zaman içinde gelişmesini sağlar. Makine öğrenimi iş akışı, her biri yeni verilere iyi genelleme yapabilen etkili bir model oluşturmak için gerekli olan birkaç aşamadan oluşur.
İlk aşama, ilgili verilerin çeşitli kaynaklardan toplandığı veri toplama aşamasıdır. Bu veriler modelin eğitimi için temel teşkil eder ve kalitesi ve çeşitliliği modelin başarısı için kritik önem taşır.
Ardından, veri ön işleme ham verileri temizler ve uygun bir formata dönüştürür. Ön işleme, eksik değerlerin ele alınmasını, özelliklerin normalleştirilmesini ve kategorik verilerin kodlanmasını içerir. Bu aşama, modelin verileri doğru bir şekilde yorumlayabilmesini sağlar ve üretilen içgörülerin kalitesini artırır.
Model eğitimi aşamasında, veri seti bir eğitim seti ve bir test setine bölünür. Eğitim seti modele öğretmek için kullanılır ve modelin parametrelerini veri içindeki örüntülere göre ayarlamasını sağlar. Eğitim sırasında model, seçilen algoritma ve öğrenme tekniği tarafından yönlendirilen bir süreç olan hataları en aza indirerek tahminlerini optimize eder.
Eğitimden sonra model, yeni, görülmemiş veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için test seti kullanılarak değerlendirilir. Doğruluk, kesinlik ve geri çağırma gibi değerlendirme ölçütleri modelin tahmin gücünü ölçer. Bir diğer kritik ölçüt de genellemedir; modelin hem eğitim hem de test verilerinde iyi performans gösterme kabiliyetidir. Etkili bir şekilde genelleme yapan bir model, daha önce karşılaşmadığı veriler üzerinde doğru tahminler yapabilir.
Son olarak, model performansını artırmak için ince ayar veya optimizasyondan geçebilir. Hiperparametrelerde yapılan ayarlamalar, veri dengeleme veya algoritma değişiklikleri, doğruluğu artırmaya ve bir modelin eğitim verilerine çok fazla uyarlandığı aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur.
Bu yinelemeli iş akışı, modelin uyarlanabilir, güvenilir ve verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler üretebilir olmasını sağlayarak kuruluşların süreçleri otomatikleştirmesini ve veriye dayalı kararları etkili bir şekilde almasını sağlar.
Makine Öğrenimi Algoritması Türleri Nelerdir?
Öğrenme sisteminin yapısına ve eldeki verilere bağlı olarak, makine öğrenimi dört kategoriye ayrılabilir: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme.
- Denetimli Öğrenme
En yaygın makine öğrenimi türü denetimli öğrenmedir. Bu yöntem, modeli eğitmek için etiketli bir veri kümesi kullanır. Başka bir deyişle, modelin tahmin etmeye çalıştığı bir etiket verilerle birlikte dahil edilir. Bu, gerçek değerli bir sayı veya bir kategori için bir etiket olabilir.
Eğitim aşamasında model, girdi (özellikler) ve çıktı (etiket) arasında bir eşleme keşfeder. Model, eğitildikten sonra yeni, test edilmemiş veriler için sonucu tahmin edebilir.
Temel olarak, denetimli öğrenme algoritmaları aşağıdakileri içerir:
- Lojistik regresyon
- Destek vektör makineleri
- Sınıflandırma sorunları için karar ağaçları
- Regresyon problemleri için doğrusal regresyon
Bu, pratik olarak, denetimli bir modelin, her bir resmin ”kedi”, ”köpek” vb. olarak etiketlendiği bir resim koleksiyonu verildiğinde yeni fotoğrafları doğru bir şekilde tanımlayabildiği ve sınıflandırabildiği bir görüntü tanıma süreci olarak düşünülebilir.
- Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme modeli eğitmek için etiketlenmemiş bir veri kümesi kullanır. Model daha sonra verileri kendi başına inceler ve eğilim ve bağlantıları belirler.
Bu tür öğrenme genellikle boyut azaltma ve kümeleme için kullanılır. Boyut azaltma, birincil değişkenlerden oluşan bir koleksiyon oluşturarak dikkate alınan rastgele değişkenlerin sayısını en aza indirmeyi gerektirirken, kümeleme ilgili veri noktalarını birleştirmeyi içerir.
Boyut azaltma sorunları için Principal Component Analysis (PCA) ve gruplama zorlukları için k-means kümeleme, denetimsiz öğrenme yöntemlerinin ünlü örnekleridir. Denetimsiz öğrenme genellikle pazarlama sektöründe bir şirketin müşterilerini bölmek için kullanılır. Önceden var olan etiketler olmadan, algoritma satın alma alışkanlıklarına, demografik bilgilere ve diğer verilere bakarak müşterileri karşılaştırılabilir davranışlara göre kategorilere ayırabilir.
- Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme hem etiketli hem de etiketsiz verileri birleştirerek daha büyük bir etiketsiz veri kümesinde öğrenmeyi yönlendirmek için küçük bir etiketli örnek kümesinden yararlanır. Bu yöntem özellikle etiketli verilerin elde edilmesinin maliyetli veya zaman alıcı olduğu durumlarda kullanışlıdır. Pratik uygulamalar arasında, tam etiket elde etmenin zor olduğu ancak bazı etiketli örneklerin öğrenme sürecini geliştirebileceği görüntü tanıma ve metin sınıflandırma yer alır. Yarı denetimli öğrenme, doğruluk ve verimliliği dengeleyerek kapsamlı etiketli veri kümeleri gerektirmeden performansı artırır.
- Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan bir ajan, çevresiyle etkileşime girerek yargıda bulunmayı öğrenir. Ajanın amacı, ödüllendirilen veya cezalandırılan faaliyetleri (puanlarla) gerçekleştirdiğinde toplam faydayı en üst düzeye çıkarmaktır.
Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin aksine pekiştirmeli öğrenme özellikle verilerin sıralı olduğu ve her aşamada alınan kararların gelecekteki sonuçları etkileyebileceği konular için çok uygundur.
Robotik, kaynak yönetimi, oyunlar ve daha birçok alan takviyeli öğrenmenin tipik örnekleridir.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, yüksek doğruluk oranlarıyla veri çıkarma konusundaki benzersiz yeteneği nedeniyle ilgi çeken makine öğrenimi içinde bir alt alandır. Ham verilerden daha yüksek seviyeli özellikler çıkarmak için Yapay Sinir Ağlarını (YSA) kullanır. YSA’lar, insan beyninden çok farklı olsa da, insanların biyolojik olarak işleme ve bilgi verme biçiminden ilham alır. Bir bilgisayarın yaptığı öğrenme “derin” olarak kabul edilir, çünkü ağlar ham bilgilerden öğrenmek ve bunları yorumlamak için katmanlamayı kullanır.
Derin öğrenme, e-ticaret’ten tıbbi görüntülemeye kadar her alanda görüntü işleme için önemli bir varlıktır. Google, aramanız ne olursa olsun doğru resmi görüntülemeniz için programlarını resimlerdeki kalıpları keşfetmek için derin öğrenme ile donatır. Bir kışlık ceket arıyorsanız, Google’ın makine ve derin öğrenimi, sorgunuzu karşılayan ilgili ceketleri görüntüleyen resimlerdeki (bedenler, renkler, şekiller, alakalı marka başlıkları vb.) kalıpları keşfetmek için bir araya gelir. Derin öğrenme aynı zamanda radyoloji, patoloji ve büyük ölçüde görüntüye dayanan herhangi bir tıbbi sektörde de önemli farklar yaratır. Teknoloji, hastalıkları veya yaralanmaları hemen tanımak için örtük bilgisine (milyonlarca başka taramayı incelemekten) güvenerek hem zamandan hem de paradan tasarruf sağlar.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme aynı şey midir?
Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) aynı şey değildir, ancak derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalıdır. Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlayan geniş bir yapay zeka (AI) alanıdır. Derin öğrenme ise özellikle Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanarak büyük miktarda veriden özellikleri otomatik olarak çıkaran, daha karmaşık bir makine öğrenimi tekniğidir.
Makine öğrenimi ve yapay zeka aynı şey midir?
Makine öğrenimi ve yapay zeka aynı şey değildir. Makine öğrenimi, yapay zekanın yalnızca bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, yapay zeka elde etmek için kullanılan yaklaşımlardan biridir. Ancak makine öğrenimi ile odak, bilgisayara bir görevi nasıl tamamlayacağını kendi kendine öğrenmeyi öğretmeye odaklanmaktadır.
Makine Öğreniminin Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?
Aşağıdaki listede makine öğreniminin avantajlarına ve dezavantajlarına ait tüm detayları bulabilirsiniz:
Makine öğrenimi modellerinin avantajları aşağıdakileri içermektedir:
Artırılmış hız
Makine öğrenimi modelleri, verileri bir insandan çok daha hızlı işleyebilir ve analiz edebilir, bu da daha hızlı karar alma ve işlem yürütme olanağı sağlar. Yüksek frekanslı işlemlerde, milisaniyeler önemli bir fark yaratabileceğinden hız unsuru özellikle önemlidir. Makine öğrenimi, analiz ve yürütme sürecini otomatikleştirerek işlemlerin kârı maksimize etmek için en uygun zamanda yürütülmesini sağlar.
Geliştirilmiş doğruluk
Makine öğrenimi modelleri hassas olduğunda, işlem stratejilerinin doğruluğunu da artırır. Modeller veri kümelerinden öğrendikçe ve zamanla geliştikçe, çok daha güvenilir ve doğru tahminler üretebilir. Bunun harika bir örneği, tahminlerin doğruluğunu artırmak için birden fazla model kullanan ve işlemde yaygın olarak kullanılan topluluk öğrenme teknikleridir. Bu yetenek, piyasa koşullarıyla yakından uyumlu stratejiler geliştirmeye yardımcı olur.
Azaltılmış duygusal önyargı
Makine öğrenimi algoritmaları kararları tamamen verilere ve önceden tanımlanmış kurallarına dayanarak alır, yani yapmayı seçtikleri şeyde duygusal bir önyargı yoktur. Bu nesnellik, bir ticaret planının optimum düzeyde uygulanmasını sağlar.
Makine öğrenimi modellerinin dezavantajları aşağıdakileri içermektedir:
Veri kalitesi ve miktarı
Bir makine öğrenimi modelinin ne kadar etkili olduğu büyük ölçüde mevcut verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Doğru bir eğitim modelinin yüksek kaliteli ve kapsamlı veri kümelerine sahip olması çok önemlidir. Bu düzeyde veri elde etmek zor ve zaman alıcı olabilir. Ayrıca, bir yatırımcının verilerinin kalitesi düşükse, yanlış tahminlere ve optimum olmayan işlem stratejilerine yol açabilir.
Aşırı uyum
Aşırı uyum, bir makine öğrenimi modelinin geçmiş verilere çok yakından uyarlanması durumunda meydana gelir, yani geçmiş verilerde iyi performans gösterir ancak yeni ve görülmemiş verilerle mücadele eder. Bununla ilgili sorun, genellikle yanlış tahminlere ve kötü işlem kararlarına yol açmasıdır. Çapraz doğrulama, örneklem dışı test, düzenleme ve bırakma gibi teknikler, aşırı uyumu belirlemek ve azaltmaya yardımcı olmak için kullanılır, ancak makine öğrenim modelleri geliştirmede önemli bir sorun olmaya devam etmektedir.
Karmaşıklık ve maliyet
Etkili bir makine öğrenimi modeli oluşturmak ve sürdürmek önemli yatırım gerektirirken, süreç de oldukça karmaşıktır. Teknolojinin maliyeti ve gereken uzmanlık seviyesi, daha küçük yatırımcılar ve firmalar için bir engel teşkil eder. Buna ek olarak, bu modellerin karmaşıklığı yatırımcıların bunlara güvenmesini ve yorumlamasını zorlaştırabilir.
Makine Öğreniminin Potansiyeli
Makine öğreniminin geleceğinde umut verici birçok trend ve gelişme yer almaktadır. Kuantum hesaplamanın, modellerin geniş veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemesini ve mevcut hesaplama sınırlarının ötesindeki karmaşık sorunları çözmesini sağlayarak makine öğrenimi ilerlemelerini hızlandırması beklenmektedir. Ortaya çıkan bir diğer trend ise, geleneksel makine öğrenimi tekniklerini gelişmiş yapay zeka yaklaşımlarıyla birleştirerek gelişmiş tahmin yetenekleri ve uyarlanabilirlik sağlayan hibrit makine öğrenimi yapay zeka modelleridir.
Makine öğreniminin iş piyasası üzerinde de derin bir etkisi olması beklenmektedir. Rutin görevleri otomatikleştirecek olsa da, makine öğrenimi uzmanlarına ve veri odaklı karar verme gerektiren rollere olan talepte bir artış olacaktır. Bununla birlikte, iş değiştirme, gizlilik ve önyargı endişeleri de dahil olmak üzere yapay zekanın toplumdaki rolü hakkında devam eden tartışmalar olduğu için etik hususlar çok önemli olmaya devam edecektir.
