Makine Öğrenimi (ML), bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini ve tahmin veya karar vermesini sağlayan algoritmaların ve modellerin geliştirilmesine odaklanan Yapay Zekanın (AI) bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri analiz edip yorumlamak ve daha sonra bu bilgiyi bilinçli tahminler yapmak veya eyleme geçmek için kullanmak üzere tasarlanmıştır.
Makine öğrenimi özünde verilerden öğrenebilen ve zaman içinde performanslarını artırabilen matematiksel modellerin oluşturulmasını içerir. Bu modeller, istenen çıktının veya sonucun bilindiği büyük miktarda etiketli veri kullanılarak eğitilir. ML algoritmaları, bu verileri analiz ederek bilgilerini genelleştirmelerine ve yeni, görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapmalarına olanak tanıyan kalıpları ve ilişkileri belirleyebilir.
Her birinin kendine has güçlü yönleri ve uygulamaları olan çeşitli ML algoritma türleri vardır. Denetimli öğrenme, algoritmanın etiketli veriler kullanılarak eğitildiği, yani istenen çıktının giriş verileriyle birlikte sağlandığı yaygın bir yaklaşımdır. Örneğin, bir spam e-posta sınıflandırma sisteminde algoritma, spam veya spam değil olarak etiketlenen e-postalardan oluşan bir veri kümesi kullanılarak eğitilecektir. Algoritma, bu e-postaların özelliklerini analiz ederek iki kategoriyi ayırt etmeyi öğrenebilir ve yeni, görülmemiş e-postaları buna göre sınıflandırabilir.
Denetimsiz öğrenme ise istenen çıktının bilinmediği etiketlenmemiş veriler üzerinde algoritmaların eğitilmesini içerir. Amaç, verilerdeki gizli kalıpları veya yapıları keşfetmektir. Örneğin kümeleme algoritmaları benzer veri noktalarını özelliklerine veya karakteristiklerine göre gruplandırabilir. Bu, algoritmanın benzer tercihlere veya davranışlara sahip farklı müşteri gruplarını tanımlayabildiği müşteri segmentasyonunda yararlı olabilir.
ML algoritmasının bir diğer önemli türü takviyeli öğrenmedir. Bu yaklaşımda, bir etmen, bir ortamla etkileşime girmeyi ve harekete geçerek ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmayı öğrenir. Temsilci, eylemlerine bağlı olarak ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır ve bu geri bildirimi en uygun politika veya stratejiyi öğrenmek için kullanır. Takviyeli öğrenme, robotik ve oyun oynama gibi çeşitli alanlarda başarıyla uygulanmıştır. Örneğin DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo, dünya şampiyonu Go oyuncusunu yenmek için takviyeli öğrenmeyi kullandı.
ML algoritmaları öğrenme stillerine göre de kategorize edilebilir. Toplu öğrenme, algoritmanın sabit bir veri kümesi üzerinde eğitilmesini ve daha sonra öğrenilen modelin yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılmasını içerir. Öte yandan çevrimiçi öğrenme, yeni veriler elde edildikçe algoritmanın modelini sürekli olarak güncellemesine olanak tanır. Bu, özellikle verilerin dinamik olduğu ve zaman içinde değiştiği senaryolarda kullanışlıdır.
ML'nin çeşitli endüstrilerde geniş bir uygulama yelpazesi vardır. Sağlık hizmetlerinde ML algoritmaları, hastalıkları tespit etmek veya hasta sonuçlarını tahmin etmek için tıbbi görüntüleri analiz edebilir. Finans alanında makine öğrenimi dolandırıcılık tespiti, borsa tahmini ve kredi puanlama için kullanılabilir. ML ayrıca, içeriği kişiselleştirmek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için çevrimiçi perakendeciler ve akış hizmetleri tarafından kullanılanlar gibi öneri sistemlerinde de kullanılır.
ML, verilerden öğrenebilen ve tahminler veya kararlar alabilen algoritmaların ve modellerin geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın bir alt alanıdır. Kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için etiketli veya etiketsiz verileri kullanan eğitim modellerini içerir; bunlar daha sonra bilinçli tahminler yapmak veya eyleme geçmek için kullanılabilir. Makine öğrenimi, denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme dahil olmak üzere her birinin kendine özgü güçlü yönleri ve uygulamaları olan çeşitli algoritma türlerine sahiptir. ML, sağlık hizmetleri, finans, öneri sistemleri ve diğer birçok alanda ilerlemelere olanak tanıyarak çok sayıda sektörde yaygın kullanım alanı buldu.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)