Pek çok insan, nasıl çalıştıklarını tam olarak anlamadıkları için algoritmalara ve makine öğrenimine güvenmiyor. Ancak yapay zeka, makine öğrenimi sayesinde çok dan hayatımıza girdi bile. Eğer bu yazıyı okurken, çerez kullanımını kabul ettiyseniz, göreceğiniz reklamlar makine öğrenimi sayesinde sizlere ilgilenebileceğiniz reklamlar gösterecektir. Yapay zeka gelecekte herkesin hayatını değiştirecek bir güç ve artarak bize kendini kanıtlamaya devam ediyor. Hadi makine öğreniminin arkasında nelerin olduğunu ve nasıl çalıştığını beraber öğrenelim. Detaylara geçmeden önce “Dünyanın İlk Yapay Zekası ve Modern Yapay Zekanın Kısa Tarihi” ve “Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Nedir – Yapay Zeka” yazısını da okumanızı tavsiye ediyoruz.
Makine öğrenimi nedir?
Uzmanlar genellikle makine öğrenimini “algoritmalar” yapmak için kullanılan teknoloji olarak açıklıyor. Algoritma, belirli bir problemi sınırlı sayıda adımda çözebilen, genellikle hesaplamalardan oluşan bir dizi işlemdir.
Makine öğreniminde, algoritmalar problemi verilerden “öğrenerek” çözmek için bir dizi adım kullanır.
Açıkça programlanmadan deneyimlerden otomatik olarak öğrenebilen ve geliştirebilen bir AI uygulamasıdır. Öğrenme, sürekli artan miktarda veriyi analiz etmenin sonucudur, böylece temel algoritmalar değişmez, belirli bir yanıtı seçmek için kullanılan kodun iç önyargılarıdır. Tabii ki, o kadar basit değil, ama olayları daha net görmeye başladık, değil mi?
Makine öğrenimi nasıl çalışıyor?
Makine öğrenimini algoritmaların ‘öğrendiği’ söylenir, ancak ‘öğrenme’ terimi için kesin bir anlam bulmak genellikle zordur, çünkü algoritmanın nasıl yapılandırıldığına bağlı olarak verilerden bilgi çıkarmanın farklı yolları vardır.
Genel olarak, öğrenme süreci, belirli girdilere dayalı olarak beklenen bir yanıt sağlayan büyük miktarda veri gerektirir. Her bir giriş / yanıt çifti bir örneği temsil eder: Ne kadar çok örnek varsa, makine o kadar çok öğrenebilir.
Makine öğrenimi, daha önce hiç görmediği bir girdi aldığında bile uygun bir yanıtı tahmin edebilmesi veya belirleyebilmesi için verilerin matematiksel ve sentetik bir temsilini optimize etmekle ilgilidir. Model doğru cevapları ne kadar çok verirse, aldığı verilerden o kadar iyi öğrenmektedir.
Farklı öğrenme yöntemleri
Öğrenmenin birçok yolu var. Beklenen yanıta ve sağladığınız girişin türüne bağlı olarak, algoritmaları öğrenme türüne göre kategorize edebilirsiniz. Seçtiğiniz tür, sahip olduğunuz veri türüne ve beklediğiniz sonuca bağlı olacaktır.
Algoritma oluşturmak için kullanılan üç öğrenme biçimi şunlardır:
- Denetimli Öğrenim
- Denetimsiz Öğrenme
- Takviye Öğrenme
Denetimli Öğrenim
Denetimli makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışırken, giriş verileri etiketlenir ve bu nedenle belirli bir beklenen sonuca sahiptir. Bir köpek fotoğrafı gösterirseniz, beklenen cevap açıktır.
Algoritma, verilere uyarlanmış bir model oluşturmayı başarabilmesi için “eğitilmelidir”. Eğitimi ilerledikçe tahminler veya sınıflandırmalar daha doğru hale gelir.
Bu en popüler yöntemdir, çünkü mevcut verilerin etiketlenmesi çoğunlukla kolaydır. Elbette algoritma ne kadar çok köpek görürse, sonrasında onları o kadar çok tanıyacaktır çünkü eğitimi daha iyi olacaktır.
Neyin gerekli olduğuna bağlı olarak öğrenmesi birkaç saniye veya birkaç yıl sürecektir.
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz algoritmalarla çalışırken, giriş verileri etiketlenmez ve sonuçlar bilinmez. Birinci yöntemin aksine “hey, işte bir köpeğin fotoğrafı” demiyorsunuz ama “işte fotoğraflar…” diyorsunuz: algoritma ondan ne sorulduğunu bilmeden fotoğrafları kendi kendine sınıflandırmaya çalışacak, farklılık, benzerlik…
Bu durumda verinin yapısal analizi, modeli üretir. Yapısal analizin, fazlalığı azaltmak veya benzer verileri bir araya getirmek gibi birkaç amacı olabilir.
Takviye Öğrenme
Takviyeli Öğrenmeyi denetimsiz öğrenmenin bir uzantısı olarak düşünebilirsiniz: her iki yöntem de aynı öğrenme yaklaşımını (etiketlenmemiş verilerle) kullanır ve benzer hedeflere sahiptir.
Aradaki fark, pekiştirmeli öğrenmenin bir geri bildirim döngüsü eklemesidir: bir algoritma bir görevi doğru şekilde gerçekleştirdiğinde, modelini güçlendiren olumlu geribildirim alır. Aynı şekilde yanlış çözümler için olumsuz geri bildirimler alabilir.
Bazı yönlerden, sistem bir ödül sistemine dayandığından, bir evcil hayvanı eğitmekle aynı şekilde çalışır.
Sonuç
Yapay zeka ve makine öğrenimi geliştikçe günlük hayatımıza, iş projelerimize ve bize yön veren uygulamalara daha fazla girecek ve gelecekte vazgeçilmez bir hal alacaktır. Bunun kullanım alanlarını şimdiden bir çok alanda görebilmekteyiz. Arama sistemleri, kişiselleştirilen reklam sistemleri, borsada, analizlerde ve raporlarda yavaş yavaş görmeye başladığımız yapay zeka yarın insanların hayatını saniyeler yada dakikalar önceden değiştirebilecek öngörülere ve bilgilere sahip olacak.
Aslında, bilgisayarlarımız hala tek bir şeyin nasıl yapılacağını biliyor: hesaplamalar. Makine öğrenimi bir istisna değildir ve talep edilen bir görevi yapmayı öğrenen ve büyük miktarda verinin sindirilmesiyle elde edilen deneyimle gelişen bir hesaplama programıdır.
