Baz\u0131 makine \u00f6\u011frenimi bi\u00e7imleri tart\u0131\u015fmal\u0131 bir \u015fekilde y\u00fczlerce y\u0131ld\u0131r var olmas\u0131na ra\u011fmen, art\u0131k bu terim, teknoloji d\u00fcnyas\u0131n\u0131n merkezinde yer almaktad\u0131r ve h\u0131zla geli\u015fmektedir.<\/p>\n
Peki tam olarak nedir bu makine \u00f6\u011frenimi?<\/p>\n
Makine \u00f6\u011frenmesi<\/b>, verilerden kal\u0131plar\u0131n \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131yla ilgilenen ve daha sonra algoritmalar\u0131n kendilerini deneyimle geli\u015ftirmelerini sa\u011flamak i\u00e7in bu kal\u0131plar\u0131 kullanan bir yapay zeka (AI) alt k\u00fcmesidir. Bu t\u00fcr \u00f6\u011frenme, bilgisayarlar\u0131n b\u00fcy\u00fck miktarda verideki kal\u0131plar\u0131 ve ili\u015fkileri tan\u0131mas\u0131na ve bulgular\u0131na dayal\u0131 olarak tahminler yapmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, bir bilgisayara Go oyunu oynamay\u0131 \u00f6\u011fretebilir. Bir bilgisayara, hi\u00e7 kar\u015f\u0131la\u015fmad\u0131\u011f\u0131 hareketler de dahil olmak \u00fczere s\u0131n\u0131rs\u0131z say\u0131da hamleye uyum sa\u011flayabilecek ve yan\u0131t verebilecek \u015fekilde oyunun kurallar\u0131 \u00f6\u011fretilebilir. 2016’da ilk kez bir makine, makine \u00f6\u011frenimi sayesinde d\u00fcnyan\u0131n en iyi “Go” oyuncusunu yenmi\u015ftir.<\/p>\n
Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in<\/span> t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Yapay zeka yeni bir \u015fey olmasa da (\u00fcnl\u00fc Turing Testi 1950’de geli\u015ftirildi ve yapay zeka 1956’da ara\u015ft\u0131rma alan\u0131 oldu), hem i\u015f hem de g\u00fcnl\u00fck ya\u015famda yayg\u0131n ve etkili uygulamalar\u0131 i\u00e7erecek \u015fekilde bir geli\u015fim g\u00f6sterdi. Bu ilerleme, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde makine \u00f6\u011frenimi sayesinde m\u00fcmk\u00fcn oldu.<\/p>\n Do\u011frusal regresyon algoritmalar\u0131 gibi nispeten basit makine \u00f6\u011frenimi bi\u00e7imleri 200 y\u0131ld\u0131r var olsa da, modern makine \u00f6\u011frenimi<\/b>, bilgisayara bir dizi kural sa\u011flayarak makinenin karar vermesini sa\u011flamaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\n \u0130\u015finiz hakk\u0131nda bilmek isteyebilece\u011finiz \u00e7ok \u015fey olsa da, ihtiya\u00e7 duydu\u011fumuz kal\u0131plar yo\u011fun verilerde gizlidir. Bu noktada makine \u00f6\u011frenimi, bir bilgisayara bizim bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131z verilere bakmas\u0131n\u0131 ve ard\u0131ndan g\u00f6remedi\u011fimiz kal\u0131plar\u0131 ve ba\u011flant\u0131lar\u0131 t\u00fcretmesini \u00f6\u011fretmemize olanak tan\u0131r. Bu, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde \u00fcretilen devasa veri y\u0131\u011f\u0131n\u0131 hakk\u0131nda ger\u00e7ekten insan\u00fcst\u00fc bir anlay\u0131\u015f sa\u011flayarak neredeyse her i\u015f sekt\u00f6r\u00fcnde bir devrim yaratabilir.<\/p>\n Hatta makine \u00f6\u011frenimi, bir\u00e7ok sekt\u00f6rde \u015fimdiden \u00f6nemli bir fark yaratmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, finansal hizmetler sekt\u00f6r\u00fcnde risk analizi i\u00e7in, seyahatte GPS trafik tahminleri i\u00e7in, Amazon ve Netflix \u00f6nerilerini otomatik doldurmak i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n Bu ilerlemenin sonu\u00e7lar\u0131 \u00e7ok b\u00fcy\u00fckt\u00fcr, ancak bunlar\u0131 tam olarak anlamak i\u00e7in makine \u00f6\u011freniminin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda daha fazla bilgi sahibi olman\u0131z gerekir.<\/p>\n Her \u015feyden \u00f6nce, makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka<\/b> ayn\u0131 \u015fey de\u011fildir. Makine \u00f6\u011frenimi, yapay zekan\u0131n yaln\u0131zca bir alt k\u00fcmesidir. Yapay zeka, makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenmenin birbirleriyle \u00f6zel ili\u015fkileri vard\u0131r ve birlikte \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zekan\u0131n ayn\u0131 \u015fey oldu\u011fu yan\u0131lg\u0131s\u0131ndan ka\u00e7\u0131nman\u0131z \u00f6nemlidir. Ayn\u0131 de\u011filler ve farkl\u0131l\u0131klar ger\u00e7ekten \u00f6nemlidir.<\/p>\n Yapay zeka (AI), bilgisayarlarda insan zekas\u0131n\u0131n sim\u00fclasyonudur. Bir bilgisayar\u0131n insan davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 taklit etmesini sa\u011flamak i\u00e7in kullan\u0131lan, olduk\u00e7a basitten inan\u0131lmaz derecede karma\u015f\u0131k olana kadar her t\u00fcrl\u00fc yakla\u015f\u0131m veya tekni\u011fi ifade eder. Bir bilgisayar\u0131n ta\u015f-ka\u011f\u0131t-makas kar\u015f\u0131s\u0131nda kaybetmesine asla izin vermeyen bir dizi basit kural olu\u015fturursan\u0131z, temel AI kurallar\u0131 olu\u015fturmu\u015f olursunuz.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, AI elde etmek i\u00e7in kullan\u0131lan yakla\u015f\u0131mlardan biridir. Ancak ML ile odak, bilgisayara bir g\u00f6revi nas\u0131l tamamlayaca\u011f\u0131n\u0131 kendi kendine \u00f6\u011frenmeyi \u00f6\u011fretmeye odaklanmaktad\u0131r.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, bilgisayarlara insanlar\u0131n yapt\u0131\u011f\u0131na benzer \u015fekilde ge\u00e7mi\u015f deneyimleri \u00f6\u011frenmek ve geli\u015ftirmek i\u00e7in d\u00fc\u015f\u00fcnmeyi \u00f6\u011freten bir yapay zeka (AI) bi\u00e7imidir. Verileri ke\u015ffederek ve kal\u0131plar\u0131 belirleyerek \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve minimum insan m\u00fcdahalesi i\u00e7erir.<\/p>\n Veri tan\u0131ml\u0131 bir model veya bir dizi kuralla tamamlanabilen hemen hemen her g\u00f6rev, makine \u00f6\u011frenimi ile otomatikle\u015ftirilebilir. Bu, i\u015fletmelerin daha \u00f6nce sadece insanlar\u0131n ger\u00e7ekle\u015ftirebilece\u011fi s\u00fcre\u00e7leri d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi iki ana teknik kullan\u0131r:<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, s\u0131k\u0131c\u0131 manuel veri giri\u015fini otomatikle\u015ftirmekten sigorta risk de\u011ferlendirmeleri veya doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti gibi daha karma\u015f\u0131k kullan\u0131m durumlar\u0131na kadar, s\u00fcre\u00e7leri h\u0131zland\u0131rmaya ve manuel s\u00fcre\u00e7leri azaltmaya yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in m\u00fc\u015fteri hizmetleri, \u00fcr\u00fcn \u00f6nerileri ve i\u015fletmeler i\u00e7indeki dahili uygulamalar gibi m\u00fc\u015fteriye y\u00f6nelik i\u015flevler dahil olmak \u00fczere bir\u00e7ok uygulamaya sahiptir.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimini bu kadar de\u011ferli k\u0131lan \u015feyin b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131, insan g\u00f6z\u00fcn\u00fcn neyi ka\u00e7\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 tespit edebilme yetene\u011fidir. Makine \u00f6\u011frenimi modelleri<\/b>, insan analizi s\u0131ras\u0131nda g\u00f6zden ka\u00e7abilecek karma\u015f\u0131k kal\u0131plar\u0131 yakalayabilir.<\/p>\n Do\u011fal dil i\u015fleme<\/b><\/a>, makine vizyonu <\/b>ve derin \u00f6\u011frenme<\/b> gibi bili\u015fsel teknolojiler sayesinde makine \u00f6\u011frenimi, \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n\u0131 \u00fcr\u00fcn yenili\u011fi gibi g\u00f6revlere odaklanmas\u0131na, hizmet kalitesini ve verimlili\u011fini m\u00fckemmelle\u015ftirmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n B\u00fcy\u00fck ama d\u00fczenli bir elektronik tabloyu olu\u015fturma ve bir \u00f6r\u00fcnt\u00fc belirleme konusunda iyi olabilirsiniz, ancak makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka sayesinde, algoritmalar \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini inceleyebilir ve kal\u0131plar\u0131 \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 anlayabilir.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131da makine \u00f6\u011frenimi ile ilgili \u00f6rnekleri ve uygulamalar\u0131 <\/b>bulabilirsiniz:<\/p>\n Finansal hizmetler end\u00fcstrisi, s\u00fcre\u00e7leri y\u00fcksek oranda do\u011fruluk ve ba\u015far\u0131 ile h\u0131zland\u0131rma konusundaki benzersiz yetene\u011fi nedeniyle makine \u00f6\u011frenimini savunur. Teknoloji, finansal sistemlerimizin neredeyse her alan\u0131nda kullan\u0131lmaktad\u0131r. \u0130nsanlar\u0131n saatler, g\u00fcnler ve hatta haftalar boyunca ba\u015farmas\u0131 gereken \u015feyler art\u0131k dakikalar i\u00e7inde ger\u00e7ekle\u015ftirilebilir. \u00d6rne\u011fin, American Express, her y\u0131l 110 milyondan fazla kredi kart\u0131ndan 1 trilyon dolar\u0131n \u00fczerinde i\u015flem ger\u00e7ekle\u015ftirir. \u015eirket, verilerini y\u00f6netmek, harcama e\u011filimlerini ke\u015ffetmek ve m\u00fc\u015fterilere ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f teklifler sunmak i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimine g\u00fcvenir.<\/p>\n Ek olarak, makine \u00f6\u011frenimi, kredi ve kredi kart\u0131 \u015firketleri taraf\u0131ndan riski y\u00f6netmek ve tahmin etmek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r. Bu bilgisayar programlar\u0131, kredi veren \u015firketin riskini de\u011ferlendirmek i\u00e7in, kredi \u00e7ekmek isteyen ki\u015finin ge\u00e7mi\u015f kredi \u00f6demelerini, cep telefonu ve kira \u00f6demeleri gibi binlerce ba\u015fka veri noktas\u0131yla birlikte hesaba katar. Bor\u00e7 verenler, di\u011fer veri noktalar\u0131n\u0131 da dikkate alarak, geleneksel y\u00f6ntemlerle kredi alamayan \u00e7ok daha geni\u015f bir yelpazedeki ki\u015filere kredi sunabilir.<\/p>\n Ticaret firmalar\u0131, devasa bir veri g\u00f6l\u00fc toplamak ve al\u0131m sat\u0131m yapmak i\u00e7in en uygun fiyat noktalar\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimini kullan\u0131r. Bu karma\u015f\u0131k y\u00fcksek frekansl\u0131 ticaret algoritmalar\u0131, do\u011fru anda hisse al\u0131p satmak i\u00e7in milyonlarca olmasa da binlerce finansal veri noktas\u0131n\u0131 hesaba katar.<\/p>\n Sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fc; t\u0131bbi bilgileri y\u00f6netmek, yeni tedaviler ke\u015ffetmek ve hatta hastal\u0131klar\u0131 tespit etmek ve tahmin etmek i\u00e7in bir ara\u00e7 olarak makine \u00f6\u011frenimini kullan\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimi bilgisayar sistemleriyle donat\u0131lm\u0131\u015f t\u0131p uzmanlar\u0131, dosyalar\u0131 kar\u0131\u015ft\u0131rmak veya hastanenin di\u011fer alanlar\u0131yla ileti\u015fim zincirleri olu\u015fturmak zorunda kalmadan hastalar\u0131n t\u0131bbi kay\u0131tlar\u0131n\u0131 kolayca g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme yetene\u011fine sahiptir. G\u00fcncellenmi\u015f t\u0131bbi sistemler art\u0131k her hastayla ilgili sa\u011fl\u0131k bilgilerini g\u00f6z a\u00e7\u0131p kapay\u0131ncaya kadar \u00e7ekebilir.<\/p>\n Yapay zeka ve makine \u00f6\u011freniminin, ila\u00e7 geli\u015ftirmede tasarruf ettikleri zaman ve kaynaklar nedeniyle sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fcne y\u0131lda yakla\u015f\u0131k 150 milyar dolar tasarruf sa\u011flayaca\u011f\u0131 tahmin edilmektedir. Makine \u00f6\u011frenimi destekli yapay zeka ara\u00e7lar\u0131, ila\u00e7 tedavilerini her zamankinden daha h\u0131zl\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in ila\u00e7 geli\u015ftiricileriyle birlikte \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Temel olarak, bu makine \u00f6\u011frenimi ara\u00e7lar\u0131 milyonlarca veri noktas\u0131ndan beslenir ve bunlar\u0131 ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n hangi bile\u015fiklerin ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011funu ve hangilerinin ba\u015far\u0131s\u0131z oldu\u011funu g\u00f6rmelerine yard\u0131mc\u0131 olacak \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131r. Her denemede milyonlarca insan saati harcamak yerine, makine \u00f6\u011frenimi teknolojileri haftalar veya aylar i\u00e7inde ba\u015far\u0131l\u0131 ila\u00e7 bile\u015fikleri \u00fcretebilir.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, ayr\u0131ca hastal\u0131k tespitini ve tahminini \u00e7ok daha do\u011fru ve h\u0131zl\u0131 hale getirmi\u015ftir. \u015eu anda, BT ve X-RAY taramalar\u0131n\u0131 analiz etmek ve hastal\u0131klar\u0131 bulmak i\u00e7in t\u00fcm d\u00fcnyadaki radyoloji ve patoloji departmanlar\u0131 taraf\u0131ndan makine \u00f6\u011frenimi kullan\u0131l\u0131r. Denetimli, denetimsiz veya yar\u0131 denetimli algoritmalar\u0131n bir kar\u0131\u015f\u0131m\u0131 yoluyla binlerce hastal\u0131k g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc ile beslendikten sonra, baz\u0131 makine \u00f6\u011frenme sistemleri o kadar geli\u015fmi\u015ftir ki, hastal\u0131klar\u0131 (kanser veya vir\u00fcsler gibi) insanlardan daha y\u00fcksek oranlarda yakalayabilir ve te\u015fhis edebilir. Makine \u00f6\u011frenimi, Ebola ve s\u0131tma gibi \u00f6l\u00fcmc\u00fcl vir\u00fcsleri tahmin etmek i\u00e7in ve CDC taraf\u0131ndan her y\u0131l grip vir\u00fcs\u00fcn\u00fcn \u00f6rneklerini izlemek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, sosyal medya \u015firketleri taraf\u0131ndan iki ana nedenden dolay\u0131 kullan\u0131l\u0131r: Topluluk hissi yaratmak ve k\u00f6t\u00fc niyetli bilgileri ay\u0131klamak. Makine \u00f6\u011frenimi, bir ki\u015finin be\u011fendi\u011fi sayfalara, tweet’lere, konulara vb. bakarak ve bu be\u011fenilere dayal\u0131 olarak ba\u015fka konular veya topluluk sayfalar\u0131 \u00f6nererek \u00f6ncekini destekler. Temel olarak tercihlerinizi bir sosyal medya \u00f6neri motorunu g\u00fc\u00e7lendirmenin bir yolu olarak kullan\u0131r.<\/p>\n 2016 se\u00e7imlerinde \u201csahte haberlerin\u201d b\u00fcy\u00fck \u00e7apta yay\u0131lmas\u0131, Facebook ve Twitter gibi sosyal medya \u015firketlerini, sistemlerinde makine \u00f6\u011frenimini \u00f6n plana koymaya sevk etti. \u00c7\u00fcnk\u00fc makineler, yanl\u0131\u015f haberleri tespit etme ve bir sorun haline gelmeden \u00f6nce silme konusunda insanlardan daha h\u0131zl\u0131yd\u0131. Hem Twitter hem de Facebook, ger\u00e7e\u011fe dayal\u0131 \u00e7evrimi\u00e7i topluluklar olu\u015fturmak i\u00e7in yanl\u0131\u015f bilgilerin zararl\u0131 kal\u0131plar\u0131n\u0131 h\u0131zla belirlemek, k\u00f6t\u00fc niyetli botlar\u0131 i\u015faretlemek, bildirilen i\u00e7eri\u011fi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek ve gerekti\u011finde silmek i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi sistemlerini kullan\u0131r.<\/p>\n Perakende sekt\u00f6r\u00fc, sat\u0131\u015flar\u0131 optimize etme ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f al\u0131\u015fveri\u015f tercihleri \u200b\u200bhakk\u0131nda veri toplama yetene\u011fi i\u00e7in h\u0131zla makine \u00f6\u011frenimine g\u00fcvenmeye ba\u015flam\u0131\u015ft\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimi, perakendecilere ve \u00e7evrimi\u00e7i ma\u011fazalara, kullan\u0131c\u0131n\u0131n t\u0131klamalar\u0131na, be\u011fenilerine, ge\u00e7mi\u015f sat\u0131n almalar\u0131na vb. dayal\u0131 sat\u0131n alma \u00f6nerilerinde bulunma olana\u011f\u0131 sunar. M\u00fc\u015fteriler, perakendecilerin ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 anlad\u0131\u011f\u0131n\u0131 hissettiklerinde, o \u015firketten uzakla\u015fma olas\u0131l\u0131klar\u0131 azal\u0131r ve daha fazla \u00fcr\u00fcn sat\u0131n al\u0131rlar. Bu makine \u00f6\u011frenimi kullan\u0131m\u0131, perakendeciler i\u00e7in k\u00e2r\u0131 en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131kar\u0131rken m\u00fc\u015fteri memnuniyetini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, g\u00f6rsel arama, al\u0131\u015fveri\u015f deneyiminin b\u00fcy\u00fck bir par\u00e7as\u0131 haline gelir. M\u00fc\u015fteriler art\u0131k sorgular\u0131 yazmak yerine bilgisayara tam olarak arad\u0131klar\u0131n\u0131 g\u00f6stermek i\u00e7in bir resim y\u00fckleyebilirler. Makine \u00f6\u011frenimi, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc (katmanlama kullanarak) analiz eder ve bulgular\u0131na dayal\u0131 olarak arama sonu\u00e7lar\u0131 \u00fcretir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, Instagram’da buldu\u011funuz k\u0131rm\u0131z\u0131 bir s\u00fcveterin foto\u011fraf\u0131n\u0131 y\u00fckleyebilirsiniz. Oradan, makine \u00f6\u011frenimi tabanl\u0131 sistem, tam olarak o s\u00fcveteri ve ard\u0131ndan ayn\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcme dayal\u0131 di\u011fer \u00f6nerileri milisaniyeler i\u00e7inde size sunar.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, m\u00fc\u015fteri e\u011filimlerini ve davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 tahmin etmede de \u00f6nemli bir varl\u0131kt\u0131r. Bu makineler, ne t\u00fcr \u00fcr\u00fcnlerin sat\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 (ve gelecekte hangi \u00fcr\u00fcnlerin sat\u0131laca\u011f\u0131n\u0131) belirlemek i\u00e7in bireysel sat\u0131n al\u0131mlara b\u00fct\u00fcnsel olarak bakar. \u00d6rne\u011fin, yeni bir yiyecek \u201cs\u00fcper yiyecek\u201d olarak kabul edilmi\u015f olabilir. Bir s\u00fcpermarketin sistemleri, o \u00fcr\u00fcn\u00fcn artan sat\u0131n al\u0131mlar\u0131n\u0131 belirleyebilir ve m\u00fc\u015fterilere o \u00fcr\u00fcn\u00fcn t\u00fcm \u00e7e\u015fitleri i\u00e7in kuponlar g\u00f6nderebilir (veya hedefli reklamlar olu\u015fturabilir). Ek olarak, bir sistem size gelecekteki kuponlar\u0131 g\u00f6ndermek i\u00e7in bireysel sat\u0131n al\u0131mlara bakabilir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, yeni do\u011fan bebek k\u0131yafetlerine g\u00f6z at\u0131yorsan\u0131z, bir perakendecinin makine \u00f6\u011frenimi sistemleri, hamile oldu\u011funuzu veya yeni bir ebeveyn oldu\u011funuzu belirler ve size yeni \u00e7ocu\u011funuza yard\u0131mc\u0131 olaca\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc \u00fcr\u00fcnleri sunar.<\/p>\n Derin \u00f6\u011frenme<\/b>, y\u00fcksek do\u011fruluk oranlar\u0131yla veri \u00e7\u0131karma konusundaki benzersiz yetene\u011fi nedeniyle ilgi \u00e7eken makine \u00f6\u011frenimi i\u00e7inde bir alt aland\u0131r. Ham verilerden daha y\u00fcksek seviyeli \u00f6zellikler \u00e7\u0131karmak i\u00e7in Yapay Sinir A\u011flar\u0131n\u0131 (YSA)<\/b> kullan\u0131r. YSA’lar, insan beyninden \u00e7ok farkl\u0131 olsa da, insanlar\u0131n biyolojik olarak i\u015fleme ve bilgi verme bi\u00e7iminden ilham alm\u0131\u015ft\u0131r. Bir bilgisayar\u0131n yapt\u0131\u011f\u0131 \u00f6\u011frenme “derin” olarak kabul edilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc a\u011flar ham bilgilerden \u00f6\u011frenmek ve bunlar\u0131 yorumlamak i\u00e7in katmanlamay\u0131 kullan\u0131r.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, derin \u00f6\u011frenme, e-ticaret\u2019ten t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclere kadar her \u015feyde g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme i\u00e7in \u00f6nemli bir varl\u0131kt\u0131r. Google, araman\u0131z ne olursa olsun do\u011fru resmi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek i\u00e7in programlar\u0131n\u0131 resimlerdeki kal\u0131plar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in derin \u00f6\u011frenme ile donat\u0131r. Bir k\u0131\u015fl\u0131k ceket ar\u0131yorsan\u0131z, Google’\u0131n makine ve derin \u00f6\u011frenimi, sorgunuzu kar\u015f\u0131layan ilgili ceketleri g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyen resimlerdeki (bedenler, renkler, \u015fekiller, alakal\u0131 marka ba\u015fl\u0131klar\u0131 vb.) kal\u0131plar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in bir araya gelir. Derin \u00f6\u011frenme ayn\u0131 zamanda radyoloji, patoloji ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde g\u00f6r\u00fcnt\u00fcye dayanan herhangi bir t\u0131bbi sekt\u00f6rde de \u00f6nemli farklar yarat\u0131r. Teknoloji, hastal\u0131klar\u0131 veya yaralanmalar\u0131 hemen tan\u0131mak i\u00e7in \u00f6rt\u00fck bilgisine (milyonlarca ba\u015fka taramay\u0131 incelemekten) g\u00fcvenerek hem zamandan hem de paradan tasarruf sa\u011flar.<\/p>\n Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in<\/span> t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n pop\u00fcler uygulamalar\u0131ndan baz\u0131lar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekildedir:<\/p>\n Otonom Ara\u00e7lar:<\/b> Derin \u00f6\u011frenme, hem s\u00fcr\u00fc\u015f sim\u00fclasyonlar\u0131ndan hem de ger\u00e7ek hayattaki s\u00fcr\u00fc\u015f ko\u015fullar\u0131ndan \u00f6\u011frenebilen kendi kendine \u00f6\u011frenen arabalar yaratarak otonom ara\u00e7lar\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n Geli\u015fmi\u015f Video Oyunu Yapay Zekas\u0131:<\/b> Devasa tek oyunculu ve \u00e7evrimi\u00e7i oyunlar, uzun s\u00fcredir farkl\u0131 seviyelerde ba\u015far\u0131 ile insan oyunculara kar\u015f\u0131 rekabet edebilecek yapay zeka “botlar\u0131” kullan\u0131r. Yapay zeka ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 ve oyun geli\u015ftiricileri, yaln\u0131zca kendi kendine \u00f6\u011freten oyun arac\u0131lar\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in de\u011fil, ayn\u0131 zamanda yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 geni\u015fletmek i\u00e7in derin \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi (“derin peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme” olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r) kullan\u0131r.<\/p>\n Biyometri: <\/b>Biyometri, fiziksel \u00f6zellikleri okuyabilen ve \u00f6zg\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc belirleyebilen \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir bir teknoloji par\u00e7as\u0131 verildi\u011finde, inan\u0131lmaz derecede g\u00fcvenli bir kullan\u0131c\u0131 kimlik do\u011frulama bi\u00e7imidir. Derin \u00f6\u011frenme ile eri\u015fim kontrol programlar\u0131, kimlik do\u011frulama bi\u00e7imleri olarak daha karma\u015f\u0131k biyometrik belirte\u00e7ler (y\u00fcz tan\u0131ma, iris tan\u0131ma vb.) kullanabilir.<\/p>\n Sa\u011fl\u0131k Hizmetleri:<\/b> Sa\u011fl\u0131k hizmetleri, m\u00fc\u015fteri hizmetleri, \u00f6deme i\u015fleme veya analitik gibi alanlara yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in baz\u0131 makine \u00f6\u011frenimi bi\u00e7imlerini zaten uyguluyor. Bununla birlikte, derin \u00f6\u011frenme ile sa\u011fl\u0131k hizmetleri, erken kanser te\u015fhisi, genomik s\u0131ralama ve \u00f6nleyici bak\u0131m gibi \u015feylere yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in teknolojiyi giderek daha fazla kullanmaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenimi, bir sistemin kodlanmaya gerek kalmadan deneyimlerinden \u00f6\u011frenmesini ve b\u00fcy\u00fcmesini sa\u011flayan bir yapay zeka alt alan\u0131d\u0131r. Veriler, do\u011fru sonu\u00e7lar\u0131 \u00f6\u011frenmek ve ke\u015ffetmek i\u00e7in makine \u00f6\u011frenmesi taraf\u0131ndan kullan\u0131l\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimi, verilere eri\u015febilen ve ondan \u00f6\u011frenebilen bir bilgisayar yaz\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131 i\u00e7in gereklidir.<\/p>\n Derin \u00f6\u011frenme<\/a>, tekrarlayan bir sinir a\u011f\u0131n\u0131n ve bir yapay sinir a\u011f\u0131n\u0131n ba\u011flant\u0131l\u0131 oldu\u011fu bir Makine \u00d6\u011frenimi alt t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Algoritmalar, ML algoritmalar\u0131yla ayn\u0131 \u015fekilde olu\u015fturulur, ancak daha bir\u00e7ok algoritma katman\u0131 vard\u0131r.<\/p>\n Yapay sinir a\u011f\u0131, algoritman\u0131n toplu olarak yerle\u015ftirilmi\u015f t\u00fcm a\u011flar\u0131n\u0131 ifade eder. \u00c7ok basit bir terminolojide, derin \u00f6\u011frenme kavram\u0131 olan beyindeki t\u00fcm sinir a\u011flar\u0131n\u0131 birbirine ba\u011flayarak insan beynini taklit eder. Her t\u00fcrl\u00fc karma\u015f\u0131k sorunu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in algoritmalar ve bir teknik kullan\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erikler:<\/strong><\/p>\n Tensorflow Nedir, Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Yapay Zeka K\u00fct\u00fcphanesi Rehberi<\/a><\/p>\n Derin \u00d6\u011frenme Nedir? Makine \u00d6\u011frenimi ve Yapay Zeka \u0130le Aras\u0131ndaki Farklar Nelerdir?<\/a><\/p>\n Yapay Zeka (AI) Nedir? Uygulama Alanlar\u0131 Nelerdir?<\/a><\/p>\nMakine \u00d6\u011freniminin Evrimi<\/h2>\n
Makine \u00d6\u011frenimi Neden Bu Kadar \u00d6nemlidir?<\/h2>\n
Makine \u00d6\u011frenimi ve Yapay Zeka<\/h2>\n
Makine \u00d6\u011frenimi Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h2>\n
\n
Makine \u00d6\u011frenimi Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/h2>\n
Makine \u00d6\u011frenimi \u00d6rnekleri ve Uygulamalar\u0131<\/h2>\n
1. Finansal Hizmetler<\/h3>\n
2. Sa\u011fl\u0131k Hizmetleri<\/h3>\n
3. Sosyal Medya<\/h3>\n
4. Perakende ve E-ticaret<\/h3>\n
Derin \u00d6\u011frenme Nedir?<\/h2>\n
Derin \u00d6\u011frenmenin Uygulamalar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n
Makine \u00d6\u011frenimi ve Derin \u00d6\u011frenme \u0130le Aras\u0131ndaki Farklar<\/h2>\n
\n