Makine Öğreniminin Temelleri: Bilmeniz Gerekenler

Farkında olmayabilirsiniz, ancak sanal asistanların telefonlarımızdaki ve diğer cihazlarımızdaki ses tanıma özelliklerinden Netflix'te izlediğimiz şovlara veya YouTube'da bize önerilen videolara kadar makine öğrenmesi günlük hayatımızda var.

Büyük veri büyüdükçe ve daha fazla veri bilimcisi bu algoritmalar üzerinde çalıştıkça pazarlama da bundan kapsamlı bir şekilde yararlanıyor. Bunlardan bazıları size Yunanca gibi gelebilir, ancak endişelenmeyin; size makine öğreniminin temelleri konusunda rehberlik edeceğiz.

Makine Öğreniminin Tanımı

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden "öğrenmesine" olanak tanıyan bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır. Bu bağlamda öğrenme, milyonlarca veri noktasındaki karmaşık kalıpları belirlemek, bunları karşılaştırmak ve insanların bilgi edinme ve sorunları çözme şeklini yeniden üretmeye çalışmak anlamına gelir. Bu işlem, verileri gözden geçiren ve gelecekteki davranışları tahmin edebilen algoritmalar tarafından gerçekleştirilir. Zamanla, bu algoritmalar ve sistemler özerk bir şekilde öğrenecek ve gelişecektir.

Bir makine öğrenimi algoritmasının çalışma şekli şu şekildedir: ilk veri girişinden sonra, algoritma bilgileri sınıflandırır ve verilerdeki olası kalıplar hakkında bir tahmin üretir. Bu tahminler, modelin doğruluğunu kontrol eden bir hata fonksiyonu aracılığıyla algoritma tarafından değerlendirilecektir. Bunu yapmak için, algoritma farklı örnekleri karşılaştıracak ve ardından tahminlerin doğruluğunu iyileştirmek için süreçleri değerlendirme ve optimize etme üzerinde çalışacaktır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi ve yapay zekanın çok güçlü bir bağlantısı var ama aynı zamanda farklı sorumlulukları da var. Yapay zeka, insan davranışını simüle etmek ve karmaşık sorunları çözmek için akıllı bir bilgisayar sistemi oluşturmayı amaçlarken, makine öğrenimi gerçekten de makinelerin doğru sonuçlar verebilmeleri için veri işlemeden öğrenmesini sağlayan bir AI dalıdır. AI, çeşitli karmaşık görevleri gerçekleştirebilen akıllı bir sistem oluşturmak için çalışıyor. Öte yandan makine öğrenimi, yalnızca eğitildikleri belirli görevleri gerçekleştirebilen makineler yaratmayı amaçlar.

Derin öğrenme ve sinir ağlarını, makine öğreniminin iki önemli yönü olduğu için burada dikkate almak da önemlidir. Temel olarak derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kategorisi olan sinir ağlarının bir alt kategorisidir. Derin öğrenme, süreçten veri çıkarmanın çoğunu otomatikleştirirken, sinir ağları, insan beyninden sonra modellenen ve insan muhakemesini taklit etmeyi amaçlayan bir dizi algoritmadır. Kısacası, sinir ağları, bilgisayarların derin öğrenme yoluyla yapay zeka oluşturmasına yardımcı olur.

AI ve makine öğreniminin yetenekleri çoktur, ancak günlük yaşamımızla bağlantılı olanlardan bazılarına odaklanalım.

• Bir kişinin aramalarına, beğenilerine ve etkileşimlerine göre trendleri ve kalıpları tahmin etme , ürün önerme veya reklam gösterme.
• Bir cihazdan müzik çalmasını veya telefon görüşmesi yapmasını istediğimizde olduğu gibi konuşma tanıma ve dil anlama .
• Video ve görüntü işleme. Örneğin, Facebook bir resimdeki yüzleri otomatik olarak tanımladığında ve insanları etiketlemelerini önerdiğinde.
• İnsanların ürünler hakkındaki görüşlerini analiz etmeyi ve sağlayıcıya içgörü vermeyi ifade eden duygu analizi .

3 Tür Makine Öğrenimi

Makine öğrenimini üç kategoriye ayırabiliriz: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme.

Denetimli Öğrenme

Bu, makine öğrenimi için en yaygın uygulamadır. Denetimli öğrenme algoritmaları, öğrenmelerini önceden etiketlenmiş eğitim veri kümelerine dayandırır. Burada etiketleme, bir eğitim veri setinin her noktası için hedef özniteliğinin değerini bildiğimiz anlamına gelir. Bu, algoritmanın yeni bir veri kümesi için hedef özniteliği tahmin edebilen bir işlevi "öğrenmesine" izin verir.

Etiketli örnekler algoritmaya birer birer sunulur ve algoritmanın daha sonra bir tahmin yapması gerekir. İnsan denetçi daha sonra algoritma tarafından yapılan her tahmini kontrol eder ve doğru olup olmadığını belirler. Bu işlem, algoritma örnekler ve etiketleri arasındaki ilişkiyi kendi başına tahmin edebilene kadar defalarca tekrarlanır. Bu yapıldıktan sonra, algoritma yeni örneklerle çalışabilecek ve onlar için etiketleri tahmin edebilecek.

Bunun en basit örneği, e-postalarda spam/spam değil sınıflandırmasıdır. İlk olarak, makineye neyin önemsiz posta olup neyin olmadığına ve kullanıcının iyiliği için nasıl ayırt edileceğine dair bir dizi örnek verilir. Sonunda, iki klasördeki e-postaları bağımsız olarak sıralayabilecektir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmenin tam tersidir. Burada algoritmalar, eğitim sürecini önceden tanımlanmış etiketler olmadan bir veri kümesine dayandırır. Denetimsiz öğrenme, hedefin veri kümesinde benzer grupları bulmak olduğu kümeleme olarak da adlandırılan gruplama görevlerine dayanır. Başka bir deyişle, bilgi özelliklerini kendi başına tanımlaması ve bunları insanların veya diğer makinelerin anlayabileceği şekilde sıralayabilmesi için algoritmaya bir dizi veri ve araç verilir.

Bir örnek, HBO, Amazon veya Netflix gibi platformlarda önerilen listelerdir. Bir şov veya film izlediğinizde, platform ilginizi çekebilecek diğer benzer şovları ve filmleri bulmak için bu verileri ve özellikleri toplar.

Pekiştirmeli Öğrenme

Bu yöntem çok farklıdır. Hiç etiket kullanmaz; bunun yerine algoritma geliştikçe deneme yanılma yoluyla öğrenir. Yazılım yaptığı her işlemde hatalarından ders alarak yöntemin kalitesini artırır. Takviyeli öğrenmenin dört temel unsuru vardır: bir etmen (eğitilen program), bir ortam (ekosistem), bir eylem (ajan tarafından yapılan bir dizi eylem) ve bir ödül (eylem değerlendirmesi, olumlu veya olumsuz). Video oyunları bu deneme-yanılma sistemini çok kullanır ve pekiştirmeli öğrenmenin harika bir örneğidir.

Makine öğrenimine yönelik bu kısa girişin, temel bilgileri açıklama ve size bu konunun daha net bir resmini sunma konusunda yararlı olduğunu umuyoruz. Karmaşık olabilse de, pazarlama dünyasında büyük bir rol oynadığı için günümüzde de önemlidir. Bize inanmıyorsanız, Alexa'ya sorun!