Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir?

Yapay zeka ile sıkça karıştırılan makine öğrenmesi, aslında yapay zekanın bir alt dalıdır. En basit şekilde ifade edersek, makine öğrenmesi bir makinenin deneyim yoluyla kendisini programlamayı öğrenme yeteneğidir. Bir makine, görsel bir sahneyi tanıyabilir, doğal dilde yazılmış bir metni anlayabilir veya fiziksel dünyada herhangi bir eylemi gerçekleştirebilir ancak bu yetenekler, daha geniş bir kavram olan yapay zekanın altında yer alır. Yapay zeka, zeki insan davranışını taklit etme yeteneği ile tanımlanırken, makine öğrenimi bu zeka davranışını öğrenme ve uygulama sürecini ifade eder.

Makine öğrenmesi algoritmaları banka işlemleri, insanların veya ürünlerin resimleri, onarım kayıtları, sensörlerden gelen zaman serisi verileri veya satış raporları gibi verilerle başlar. Veriler toplanır ve makine öğrenim modelinin eğitileceği bilgiler olarak kullanılmak üzere hazırlanır. Ne kadar çok veri varsa, program o kadar iyi olur. Zamanla kullanıcı daha doğru sonuçlara ulaşmasına yardımcı olmak için parametrelerini değiştirmek de dahil olmak üzere modeli ayarlayabilir.

Bir makine öğrenimi algoritmasının öğrenme sistemi genel olarak üç ana bölüme ayrılır:

• Karar Süreci: Genel olarak, makine öğrenimi algoritmaları bir tahmin veya sınıflandırma yapmak için kullanılır. Algoritma veriler hakkında bir tahmin üretir.
  
  
• Hata Fonksiyonu: Bir hata fonksiyonu modelin tahminini değerlendirir. Bilinen örnekler varsa bir hata fonksiyonu modelin doğruluğunu değerlendirmek için bir karşılaştırma yapar.
  
  
• Model Optimizasyon Süreci: Model, eğitim setindeki veri noktalarına daha iyi uyabiliyorsa bilinen örnek ile model tahmini arasındaki tutarsızlığı azaltmak için ağırlıklar ayarlanır. Algoritma, doğruluk eşiği karşılanana kadar ağırlıkları otonom olarak güncelleyerek bu yinelemeli "değerlendir ve optimize et" sürecini tekrarlar.

Makine öğrenimi, pek çok alana uyarlanabilen bir teknoloji olduğu için onlarda kullanım alanı var. İşte makine öğrenimine en çok ihtiyaç duyan alanlar:

• Büyük ve Karmaşık Verilerin İşlenmesi: Modern teknolojilerin ürettiği büyük verileri analiz ederek insanların tespit edemeyeceği desen ve iç görüler önerir.
  
  
• Otomasyon: Tekrarlayan ve zaman alıcı görevleri otomatikleştirir, insan kaynaklarını daha karmaşık ve yaratıcı işlere yönlendirir.
  
  
• Gelişmiş Karar Verme: Analizler ışığında çeşitli öngörülerde bulunur, böylelikle objektif tahminlere dayalı stratejiler geliştirme avantajı sağlar.
  
  
• Kişiselleştirme: Netflix, Amazon ve Spotify’ın kullandığı ML algoritmaları kullanıcıların davranışlarına ve tercihlerine göre ürün, hizmet ve içerikleri kişiselleştirir.
  
  
• Öngörücü Bakım: Ekipman arızalarını önceden tahmin ederek proaktif bakım

yapılmasını sağlar ve kesinti süresini azaltır.

• Sahtekarlık Tespiti: Finans ve bankacılık gibi üst düzey siber güvenlik gerektiren sistemlerdeki olağandışı desenleri tespit eder.
  
  
• Sağlıkta İlerlemeler: Tıbbi verileri analiz ederek hastalık salgınlarını tahmin eder, kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturur ve tanı süreçlerine yardımcı olur.
  
  
• Bilimsel Araştırmalar: Genomik, iklim bilimi ve parçacık fiziği gibi alanlarda karmaşık veri setlerini analiz ederek yeni keşifler yapılmasını sağlar.
  
  
• Ölçeklenebilirlik: Büyüyen işletmelerdeki artan veri ve karmaşıklıkla başa çıkabilir.

Uygulama ve algoritma açısından farklılıklar taşıyan makine öğrenmesi türleri şöyledir:

Gözetimli makine öğrenimi: Veri sınıflandırması veya doğru tahmin amacıyla etiketlenmiş veri kümelerini kullanır. Pratik kullanımda bazı spam maillerin, güncel e mail kutunuzdan farklı bir yerde birikmesi gibi işleri gerçekleştirir.

Gözetimsiz makine öğrenimi: Etiketsiz verilerin analizi ve kümelenmesi için ML algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi algoritmaları, insan müdahalesine gerek kalmadan gizli kalıpları veya veri gruplarını keşfeder. Bu yöntemin bilgideki benzerlikleri ve farklılıkları keşfetme yeteneği, onu keşifsel veri analizi, çapraz satış stratejileri, müşteri segmentasyonu ve görüntü ve kalıp tanıma için ideal hale getirir.

Yarı gözetimli öğrenme: Önceki iki ML türü arasındaki iletişimi sağlar. Makine eğitiminde daha büyük, etiketsiz bir veri kümesinden sınıflandırmayı ve özellik çıkarmayı yönlendirmek için daha küçük etiketli bir veri kümesi kullanır.

Pratik hayattan sektörel uygulamalara kadar birçok farklı platformda kullanılan makine öğrenmesi örnekleri arasından bazıları şöyle:

Satranç uygulamaları, makine öğrenmesinin ataları olarak adlandırılabilir. Genellikle derin öğrenme ve takviyeli öğrenme (reinforcement learning) yöntemlerini kullanan bu uygulamalar, oyun verilerini analiz ederek stratejiler geliştirir ve oyun sırasında en iyi hamleleri seçer.

Arama motoru önerileri, makine öğrenmesi ve büyük veri analizine dayanır. Kullanıcıların arama geçmişi, demografik bilgiler ve diğer çevrimiçi davranışlar analiz edilerek, en uygun ve kişiselleştirilmiş sonuçlar sunulur. Bu süreçte, özellikle doğal dil işleme  ve derin öğrenme algoritmaları kullanılır.

Otonom araçlar, makine öğrenmesi ve yapay zeka tekniklerini kullanarak çevrelerini algılar ve kararlar alır. Otonom araçlar, görüntü işleme, sensör verisi analizi ve derin öğrenme algoritmaları ile yaya, araç ve yol işaretlerini tanır. Ayrıca, takviyeli öğrenme ile sürüş stratejilerini optimize ederler.

Sanal asistanlar doğal dil işleme ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak kullanıcılarla etkileşime geçer. Siri, Alexa, Google Asistan gibi sistemler konuşma tanıma, metin analizi ve bağlamsal anlama yetenekleri sayesinde soruları cevaplar, görevleri yerine getirir ve önerilerde bulunur.

Web sitesi çerezleri, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek ve site performansını iyileştirmek için kullanılır. Çerezler, kullanıcı tercihlerini ve site içi davranışları kaydederek, gelecekteki ziyaretlerde daha hızlı ve özelleştirilmiş erişim sağlar. Ayrıca, pazarlama ve analiz amaçlı veri toplar.

Hastalıkları tespit edebilen tıbbi cihazlar, makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerini kullanır. Makine öğrenmesi sayesinde, bu cihazlar tıbbi görüntüleri ve hasta verilerini anlamlandırıp analiz ederek anormallikleri tanır ve teşhis koyar.

Sıklıkla karıştırılan yapay zeka ve makine öğrenmesi sistemleri arasındaki farkları aşağıdaki tabloda görebilirsiniz.

Makine öğrenimi kullanan şirketler inovasyonla rekabet avantajı sağlayan, verimliliği artırarak maliyetleri düşüren, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunabilen, büyüme potansiyeli olan kuruluşlardır. Bu tür şirketlere yatırım yapmak geleceğe yönelik stratejik bir karardır. Risk toleransınıza göre size en uygun şirketlerin, güncel analiz ve raporlarına göre doğru yatırım stratejilerini oluşturmanız için Gedik Yatırım’da hesap açmanız yeterli.

En Değerli Yapay Zeka Hisselerini öğrenmek için tıklayın.