Makine öğrenimi (ML), yazılım uygulamalarının açıkça programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir tür yapay zekadır (AI). Makine öğrenimi algoritmaları, yeni çıktı değerlerini tahmin etmek için geçmiş verileri girdi olarak kullanır.
Öneri motorları, makine öğrenimi için yaygın bir kullanım durumudur. Diğer popüler kullanımlar arasında dolandırıcılık tespiti, spam filtreleme, kötü amaçlı yazılım tehdidi tespiti, iş süreci otomasyonu (BPA) ve kestirimci bakım (Predictive Maintenance) yer alır.
Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?
Makine öğrenimi, işletmelere müşteri davranışındaki ve iş operasyon modellerindeki eğilimler hakkında bir fikir verdiği ve yeni ürünlerin geliştirilmesini desteklediği için önemlidir. Facebook, Google ve Uber gibi günümüzün önde gelen şirketlerinin çoğu, makine öğrenimini operasyonlarının merkezi bir parçası haline getiriyor. Makine öğrenimi, birçok şirket için önemli bir rekabet farklılaştırıcısı haline geldi.
Farklı Makine Öğrenimi Türleri Nelerdir?
Klasik makine öğrenimi, genellikle bir algoritmanın tahminlerinde daha doğru olmayı nasıl öğrendiğine göre sınıflandırılır. Dört temel yaklaşım vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve takviyeli öğrenme. Bilim adamlarının kullanmayı seçtikleri algoritma türü, tahmin etmek istedikleri veri türüne bağlıdır.
Denetimli Öğrenme:
Bu tür makine öğreniminde, veri bilimcileri, etiketli eğitim verileriyle algoritmalar sağlar ve algoritmanın korelasyonlar için değerlendirmesini istedikleri değişkenleri tanımlar. Algoritmanın hem girdisi hem de çıktısı belirtilir.
Denetimsiz Öğrenme:
Bu tür makine öğrenimi, etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitim veren algoritmaları içerir. Algoritma, anlamlı bir bağlantı arayan veri kümelerini tarar. Algoritmaların üzerinde çalıştığı veriler ve çıktıları tahminler veya öneriler önceden belirlenir.
Yarı Denetimli Öğrenme:
Makine öğrenimine yönelik bu yaklaşım, önceki iki türün bir karışımını içerir. Veri bilimcileri, çoğunlukla eğitim verilerini etiketleyen bir algoritmayı besleyebilir, ancak model, verileri kendi başına keşfetmekte ve veri kümesine ilişkin kendi anlayışını geliştirmekte özgürdür.
Takviyeli Öğrenme:
Veri bilimcileri, bir makineye açıkça tanımlanmış kuralları olan çok adımlı bir süreci tamamlamasını öğretmek için tipik olarak takviyeli öğrenmeyi kullanır. Veri bilimcileri, bir görevi tamamlamak için bir algoritma programlar ve bir görevin nasıl tamamlanacağını araştırırken ona olumlu veya olumsuz ipuçları verir. Ancak çoğunlukla, algoritma yol boyunca hangi adımların atılacağına kendi başına karar verir.
Denetimli Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Denetimli makine öğrenimi, veri bilimcisinin algoritmayı hem etiketli girdiler hem de istenen çıktılarla eğitmesini gerektirir. Denetimli öğrenme algoritmaları aşağıdaki görevler için iyidir:
- İkili sınıflandırma: Verileri iki kategoriye ayırma.
- Çok sınıflı sınıflandırma: İkiden fazla cevap türü arasında seçim yapma.
- Regresyon modelleme: Sürekli değerleri tahmin etme.
- Birleştirme: Doğru bir tahmin üretmek için birden çok makine öğrenimi modelinin tahminlerini birleştirmek.
Denetimsiz Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları, verilerin etiketlenmesini gerektirmez. Veri noktalarını alt kümeler halinde gruplamak için kullanılabilecek kalıpları aramak için etiketlenmemiş verileri gözden geçirirler. Sinir ağları da dahil olmak üzere çoğu derin öğrenme türü denetimsiz algoritmalardır. Denetimsiz öğrenme algoritmaları aşağıdaki görevler için iyidir:
- Kümeleme: Veri kümesini benzerliğe göre gruplara ayırma.
- Anormallik tespiti: Bir veri setindeki olağandışı veri noktalarının belirlenmesi.
- İlişkilendirme madenciliği: Bir veri setinde sıklıkla birlikte meydana gelen öğe setlerinin belirlenmesi.
- Boyut azaltma: Bir veri kümesindeki değişkenlerin sayısını azaltma.
Yarı Denetimli Öğrenme Nasıl Çalışır?
Yarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketlenmiş eğitim verisini bir algoritmaya besleyen veri bilimcileri tarafından çalışır. Algoritma bundan sonra yeni, etiketlenmemiş verilere uygulayabileceği veri kümesinin boyutlarını öğrenir. Algoritmaların performansı, etiketli veri kümeleri üzerinde eğitildiklerinde genellikle iyileşir. Ancak verileri etiketlemek zaman alıcı ve pahalı olabilir. Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmenin performansı ile denetimsiz öğrenmenin verimliliği arasında bir orta yol bulur. Yarı denetimli öğrenmenin kullanıldığı bazı alanlar şunlardır:
- Makine çevirisi: Tam bir sözcük sözlüğünden daha azına dayalı olarak dili çevirmek için algoritmaları öğretmek.
- Dolandırıcılık tespiti: Yalnızca birkaç olumlu örneğiniz olduğunda dolandırıcılık vakalarını belirleme.
- Verileri etiketleme: Küçük veri kümeleri üzerinde eğitilen algoritmalar, veri etiketlerini daha büyük kümelere otomatik olarak uygulamayı öğrenebilir.
Takviyeli Öğrenme Nasıl Çalışır?
Takviyeli öğrenme, farklı bir hedefi olan bir algoritma programlayarak ve bu hedefe ulaşmak için önceden belirlenmiş bir dizi kuralla çalışır. Veri bilimcileri ayrıca algoritmayı, nihai amaca yönelik yararlı bir eylem gerçekleştirdiğinde aldığı olumlu ödülleri aramaya ve nihai hedefinden daha uzağa götüren bir eylem gerçekleştirdiğinde aldığı cezalardan kaçınmaya programlıyor. Takviyeli öğrenme genellikle aşağıdaki gibi alanlarda kullanılır:
- Robotik: Robotlar, bu tekniği kullanarak fiziksel dünyadaki görevleri yerine getirmeyi öğrenebilirler.
- Video oyunu: Takviye öğrenimi, botlara bir dizi video oyunu oynamayı öğretmek için kullanıldı.
- Kaynak yönetimi: Sınırlı kaynaklar ve tanımlanmış bir hedef göz önüne alındığında, pekiştirmeli öğrenme, işletmelerin kaynakları nasıl tahsis edeceklerini planlamasına yardımcı olabilir.
Makine Öğreniminin Avantajları Ve Dezavantajları Nelerdir?
Makine öğrenimi, müşteri davranışını tahmin etmekten kendi kendini süren arabalar için işletim sistemini oluşturmaya kadar değişen kullanım örnekleri gördü.
Avantajlar söz konusu olduğunda, makine öğrenimi, kuruluşların müşterilerini daha derin bir düzeyde anlamalarına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, müşteri verilerini toplayarak ve bunları zaman içindeki davranışlarla ilişkilendirerek ilişkileri öğrenebilir ve ekiplerin ürün geliştirme ve pazarlama girişimlerini müşteri talebine göre uyarlamasına yardımcı olabilir.
Bazı şirketler, iş modellerinde birincil sürücü olarak makine öğrenimini kullanır. Örneğin Uber, sürücüleri sürücülerle eşleştirmek için algoritmalar kullanır. Google, aramalarda sürüş reklamlarını ortaya çıkarmak için makine öğrenimini kullanır.
Ancak makine öğrenimi dezavantajları ile birlikte gelir. Her şeyden önce, pahalı olabilir. Makine öğrenimi projeleri genellikle yüksek maaşları yöneten veri bilimcileri tarafından yürütülür. Bu projeler ayrıca pahalı olabilen yazılım altyapısı gerektirir.
Makine öğrenimi yanlılığı sorunu da var. Belirli popülasyonları hariç tutan veya hatalar içeren veri kümeleri üzerinde eğitilen algoritmalar, dünyanın en iyi ihtimalle başarısız olan ve en kötü ihtimalle ayrımcı olan yanlış modellerine yol açabilir. Bir kuruluş, temel iş süreçlerini önyargılı modellere dayandırdığında, yasal düzenlemelere ve itibara zarar verebilir.
İnsan tarafından yorumlanabilir makine öğreniminin önemi
Belirli bir ML modelinin nasıl çalıştığını açıklamak, model karmaşık olduğunda zor olabilir. Veri bilimcilerinin basit makine öğrenimi modellerini kullanmak zorunda olduğu bazı dikey endüstriler vardır, çünkü her kararın nasıl verildiğini açıklamak iş için önemlidir. Bu, özellikle bankacılık ve sigortacılık gibi ağır uyum yükü olan sektörlerde geçerlidir.
Karmaşık modeller doğru tahminler üretebilir, ancak sıradan bir kişiye bir çıktının nasıl belirlendiğini açıklamak zor olabilir.
Makine Öğreniminin Geleceği Nedir?
Makine öğrenimi algoritmaları onlarca yıldır var olmasına rağmen, yapay zekanın önemi arttıkça yeni bir popülerlik kazandılar. Özellikle derin öğrenme modelleri, günümüzün en gelişmiş AI uygulamalarına güç sağlar.
Makine öğrenimi platformları, Amazon, Google, Microsoft, IBM ve diğerleri dahil olmak üzere çoğu büyük satıcının, veri toplama, veri hazırlama, veri sınıflandırması, model oluşturma, eğitim ve uygulama dağıtımı dahil olmak üzere makine öğrenimi etkinlikleri yelpazesini kapsayan platform hizmetlerine kaydolmak için yarıştığı, kurumsal teknolojinin en rekabetçi alanları arasındadır.
Makine öğreniminin iş operasyonları için önemi artmaya devam ettikçe ve kurumsal ortamlarda yapay zeka daha pratik hale geldikçe, makine öğrenimi platform savaşları giderek yoğunlaşacaktır.
Derin öğrenme ve yapay zeka üzerine devam eden araştırmalar giderek daha genel uygulamalar geliştirmeye odaklanıyor. Günümüzün yapay zeka modelleri, tek bir görevi gerçekleştirmek üzere yüksek düzeyde optimize edilmiş bir algoritma üretmek için kapsamlı eğitim gerektirir. Ancak bazı araştırmacılar, modelleri daha esnek hale getirmenin yollarını araştırıyor ve bir makinenin bir görevden öğrenilen bağlamı geleceğe, farklı görevlere uygulamasına izin veren teknikler arıyor.
