Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların ve algoritmaların verilerden öğrenerek kararlar almasını sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu teknoloji, makinelerin açıkça programlanmadan deneyimlerden faydalanarak belirli görevleri yerine getirmelerine olanak tanır. Günümüzde, yüz tanıma sistemlerinden sesli asistanlara, öneri sistemlerinden otonom araçlara kadar pek çok uygulamada karşımıza çıkan makine öğrenmesi, veri odaklı karar alma ve tahmin süreçlerinde önemli bir rol oynar.

Bu yazıda, makine öğrenmesinin nasıl çalıştığını, hangi sektörlerde kullanıldığını, makine öğrenmesinde kullanılan popüler algoritmaları ve iş dünyasına sunduğu avantajları inceleyeceğiz.

‍

Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenmesi, verileri analiz eden ve bu verilerden çıkarımlar yaparak kendini geliştiren algoritmalara dayanır. Temel olarak makine öğrenmesi süreçleri şu adımlarla işler:

1. Veri Toplama ve Hazırlama: Makine öğrenmesi modelinin eğitilmesi için büyük miktarda veri toplanır ve veriler analize hazır hale getirilir. Veri temizleme, normalizasyon ve özellik mühendisliği bu aşamada gerçekleştirilir.
2. Model Seçimi: Belirli bir probleme en uygun makine öğrenmesi algoritması seçilir. Örneğin, görüntü işleme için derin öğrenme modelleri, sınıflandırma problemleri için destek vektör makineleri (SVM) veya karar ağaçları kullanılabilir.
3. Modelin Eğitilmesi: Algoritma, veri üzerinde eğitim sürecine tabi tutulur. Bu süreçte model, verilerdeki örüntüleri tanır ve gelecekteki tahminler için kullanılabilecek bir fonksiyon öğrenir.
4. Model Testi ve Değerlendirme: Eğitim sonrası, model test verisi ile değerlendirilir. Modelin doğruluğunu ölçmek için doğruluk, kesinlik, hatırlama oranı gibi çeşitli ölçütler kullanılır.
5. Optimizasyon ve Hiperparametre Ayarı: Modelin performansı artırmak için hiperparametreler ayarlanır. Bu adım, modelin doğruluğunu ve performansını maksimuma çıkarmayı amaçlar.
6. Model Dağıtımı ve Güncelleme: Eğitim ve test süreçlerinden başarıyla geçen model, gerçek dünyada kullanıma alınır. Performansını korumak ve yeni veriyle güncel kalmasını sağlamak amacıyla model düzenli olarak güncellenir.

Makine Öğrenmesi Yöntemleri

Makine öğrenmesi farklı öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılır. En yaygın makine öğrenmesi yöntemleri şunlardır:

• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Eğitim verisinde etiketli veri kullanarak model eğitimi yapılır. Etiketli veriler, modele hangi girdilerin hangi çıktılarla eşleştiğini öğretir. Örneğin, e-posta spam tespiti veya görüntü sınıflandırma gibi görevlerde denetimli öğrenme kullanılır.
• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Eğitim verisinde etiketli veri kullanılmaz. Model, verilerdeki örüntüleri ve yapıları kendi başına keşfeder. Kümelendirme (clustering) ve boyut indirgeme gibi işlemler için denetimsiz öğrenme uygundur.
• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Model, ödül-ceza sistemiyle eğitilir. Bir görevi yerine getirirken doğru kararları aldığında ödüllendirilir, hatalı kararlar aldığında ise cezalandırılır. Bu yöntem, özellikle oyunlarda ve otonom araçlar gibi uygulamalarda yaygındır.
• Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning): Etiketli ve etiketsiz verilerin birlikte kullanıldığı bir öğrenme türüdür. Büyük miktarda etiketsiz veri ve az miktarda etiketli veri ile model eğitimi yapılır.
• Kendi Kendine Denetimli Öğrenme (Self-Supervised Learning): Modelin, etiketli veriye ihtiyaç duymadan kendi etiketini oluşturarak eğitildiği bir tekniktir. Özellikle doğal dil işleme (NLP) ve görüntü işleme alanlarında etkili bir yöntemdir.

Makine Öğrenmesinde Kullanılan Popüler Algoritmalar

Makine öğrenmesi algoritmaları, veri seti ve problem türüne göre çeşitlilik gösterir. En popüler makine öğrenmesi algoritmalarından bazıları şunlardır:

• Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Sürekli veri noktaları arasında doğrusal bir ilişki belirler. Örneğin, ev fiyatlarını belirlemek için kullanılabilir.
• Karar Ağaçları (Decision Trees): Veriyi belirli özelliklere göre dallara ayırır. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde yaygın olarak kullanılır.
• Destek Vektör Makineleri (SVM): Verileri sınıflandırmak için sınırlayıcı bir hiper düzlem kullanır. Özellikle sınıflandırma problemlerinde başarılı sonuçlar verir.
• K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors, KNN): Herhangi bir veriyi sınıflandırmak için veri setinde en yakın komşularına göre karar verir.
• Derin Öğrenme (Deep Learning): Sinir ağları kullanarak daha karmaşık veri kümelerinde derin katmanlı analiz yapar. Görüntü işleme, doğal dil işleme ve otonom sürüş gibi görevlerde oldukça etkilidir.

Makine Öğrenmesinin İş Dünyasına Katkıları

Makine öğrenmesi, iş dünyasına pek çok avantaj sunmaktadır. İşte makine öğrenmesinin iş dünyasında sağladığı katkılardan bazıları:

• Tahmin ve Veri Analizi: Makine öğrenmesi algoritmaları, geçmiş verilerden elde edilen örüntüleri analiz ederek gelecekteki olayları tahmin edebilir. Örneğin, satış tahmini, pazar eğilimleri analizleri ve müşteri davranışlarını öngörme gibi alanlarda makine öğrenmesi kullanılabilir.
• Kişiselleştirme: Makine öğrenmesi, kullanıcı verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. Bu teknoloji, e-ticaret sitelerinde ürün önerilerinde, dijital pazarlamada hedefli reklam kampanyalarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Maliyet ve Zaman Tasarrufu: Makine öğrenmesi süreç otomasyonunu sağladığı için işletmelere maliyet ve zaman tasarrufu sağlar. Örneğin, otomatik müşteri destek sistemleri, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Risk Yönetimi: Makine öğrenmesi finans sektöründe, kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve yatırım risklerini minimize etme gibi görevlerde kullanılmaktadır. Bankalar, bu teknoloji sayesinde kredibilite değerlendirmesi yapabilir ve müşteri risklerini belirleyebilir.
• Verimlilik ve Performans Artışı: Makine öğrenmesi, iş süreçlerinde verimlilik ve performans artışına olanak tanır. Örneğin, üretim sektöründe kalite kontrol ve arıza tahmini yaparak süreçleri iyileştirir.

‍

Makine Öğrenmesi Kullanim Alanlari Nelerdir?

Görüntü Tanıma: En önemli makine öğrenmesi uygulamalarından birisi olan görüntü tanıma dijital bir görüntüde özellikleri veya nesneleri tespit etmenin bir yoludur. Aynı teknik örüntü tanıma, yüz tespiti, yüz tanıma ve optik karakter tanıma gibi bir dizi ek senaryo için de kullanılabilir. Görüntü tanımada makine öğrenmesini kullanmak bir görüntüden kilit özellikleri çekmeyi ve bu kilit özellikleri güvenilir bir makine öğrenmesi modeline aktarmayı kapsar.

Veri Getirme: veri getirme olarak bilinen bilgileri veya yapılandırılmış verileri yapılandırılmamış verilerden çekme işlemi, kullanılan birçok cihaz tarafından üretilen çok büyük miktarlardaki veriler nedeniyle makine öğrenmesinin bir diğer önemli kullanımıdır. Büyük veriler söz konusu olduğunda, makine öğrenmesi yapılandırılmamış verilerin alınması ve içerdikleri içgörülerin çıkartılması açısından önemlidir.

Duygu Analizi: Bazen fikir madenciliği veya duygu sınıflandırması olarak adlandırılan duygu analizi süreci yazıları içerisindeki duygusal ipuçlarına dayanarak bireylerin davranışlarını belirler. Duygu analizinin amacı ister iyi, ister kötü, isterse kayıtsız olsun, insanların ne düşündüğünü belirlemektir. İnceleme web siteleri ve karar verme uygulamaları da duygu analizinden faydalanır. Makine öğrenmesi, her ikisi de duygu analizi için kullanılan, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmaları içerir.

Dolandırıcılık Tespiti: Dolandırıcılık tespiti, özellikle de online dolandırıcılık tespiti makine öğrenmesinin kullanıcıya etkili bir biçimde siber güvenlik sağlayan ve hatta zararı azaltıp karı maksimum düzeye çıkarmak için işletmelere bir yol sunan daha gelişmiş bir uygulamasıdır. Dolandırıcılık tespiti için makine öğrenmesinin kullanımı büyük oranda geleneksel dolandırıcılık tespiti yöntemlerinden üstündür.

Müşteri Alışveriş Önerileri: Sevdiğiniz online alışveriş siteleri makine öğrenmesi sebebiyle size cazip teklifler sunabilir—ürünler, hizmetler veya özel teklifler. Gözetimli, yarı gözetimli, gözetimsiz, güçlendirme gibi makine öğrenmesi yöntemleri öneriye dayalı sistemlerin ayrılmaz parçalarıdır.

Makine Öğrenmesi Türleri Nelerdir?

Makine Öğrenmesi Algoritmalarının türlerini tanımlamanın bazı varyasyonları vardır, ancak yaygın olarak amaçlarına göre kategorilere ayrılabilirler. Ana kategoriler şunlardır:

Gözetimli Öğrenme: Model hem girdi hem de çıktı parametreleri ile etiketlenmiş bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Hem eğitim hem de doğrulama veri kümeleri etiketlidir.

Yarı Gözetimli Öğrenme: Eğitim için etiketlenmemiş verileri kullanır – tipik olarak büyük miktarda etiketlenmemiş veri ile küçük miktarda etiketlenmiş veri.

Gözetimsiz Öğrenme: Öz organizasyon olarak da bilinen gözetimsiz öğrenme önceden var olan etiketlere sahip olmayan bir veri kümesinde önceden bilinmeyen örüntüleri bulmak için kullanılır ve belirli girdilerin olasılık yoğunluklarının modellenmesine olanak sağlar.

Güçlendirme Öğrenmesi: Yazılım acentelerinin bazı kümülatif ödül kavramlarını maksimum düzeye çıkarmak için bir ortamda nasıl önlem almaları gerektiğine hitap eder. Gözetimli öğrenmenin aksine, etiketlenmiş girdi/çıktı çiftleri gerekli değildir ve standart altı önlemlerin açıkça düzeltilmesine gerek yoktur. Burada odak araştırma ve kullanma arasında bir denge kurmak üzerinedir.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasında birkaç farklılık vardır:

Nasıl Çalışırlar

Makine öğrenmesi gelecekteki kararları tahmin etmeyi öğrenen ve beslendiği verileri kullanarak fonksiyonları modelleyen otomatik algoritmalar kullanır.

Derin öğrenme ise, ilgili bilgileri çok sayıda veri işleme aşamasından geçiren nöral ağları kullanarak veri özelliklerini ve ilişkilerini yorumlar.

Yönetim, Yönlendirme

Makine öğrenmesinde, algoritmalar farklı veri kümesi değişkenlerini incelemek için analizler tarafından yönlendirilir.

Derin öğrenmede ise, algoritmalar tipik olarak ilgili veri analizi için kendi kendilerini yönlendirirler.

Veri Noktası Hacmi

Makine öğrenmesi analiz için birkaç bin veri noktası kullanır.

Derin öğrenme ise analiz için birkaç milyon veri noktası kullanır.

Çıktı

Makine öğrenmesinin çıktısı genellikle bir puan veya sınıflandırma gibi sayısaldır.

Derin öğrenme çıktısı ise bir puan, öğe, metin, ses veya başka belirleyiciler olabilir.

‍

Makine Öğrenmesinin Geleceği

Makine öğrenmesi teknolojisinin gelecekte daha fazla alanda uygulanması beklenmektedir. Özellikle yapay zeka ve makine öğrenmesinde meydana gelen ilerlemeler, sağlık, tarım, finans ve enerji gibi sektörlerde büyük değişimlere yol açmaktadır. Gelecekte, makine öğrenmesi daha fazla veriyle beslendikçe daha doğru tahminler yapabilecek, işletmelerin karar alma süreçlerine daha fazla katkı sağlayacaktır.

Makine öğrenmesi ve yapay zeka teknolojilerinin daha hızlı, verimli ve maliyet etkin çözümler sunması ile iş dünyasında her geçen gün daha fazla işletmenin bu teknolojileri benimsemesi beklenmektedir.

‍