Bu yazıda Makine Öğrenimi nedir sorusunu cevaplarken, Machine Learning (ML) türleri, iş dünyasında kullanılan teknikleri, modelleri, en iyi uygulamaları ve Makine Öğrenimi'nin tarihini ele alacağız.

Makine Öğrenimi nedir?

Makine Öğrenimi, bilgisayarların öğrenmesine izin veren teknikler geliştirmeyi amaçlayan bir Yapay Zeka dalıdır. Davranışları genelleştirebilen ve örnekler şeklinde sağlanan bilgilerden kalıpları tanıyan algoritmalar oluşturmakla ilgilidir. Bu nedenle, bir bilgi indüksiyonu sürecidir, yani, belirli durumları açıklayan ifadelerden genelleme yoluyla genel bir ifade elde etmeye izin veren bir yöntemdir.

Makine Öğrenimi türleri

Makine Öğrenimi sistemleri, davranışları veya kalıpları tespit ederek, kendi başına anladığı veri biçimindeki kanıtlara ve deneyimlere dayanarak çalışır. Bu şekilde, çeşitli senaryolar sistem tarafından analiz edilecek ve belirli görevler için çözüm bulunur.

Ana Makine Öğrenimi türleri aşağıdaki gibidir:

1. Denetimli öğrenme

Eğitim bilgilerine dayanır. Sistemin eğitilmesi için bu tür etiketlerle tanımlanarak belli bir miktar veri beslemesi yapılır. Bu verilerden yeterince girdikten sonra, eğitim sırasında kaydettiğiniz belirli paternleri baz alarak etiketsiz veriler girebilirsiniz. Bu sisteme sınıflandırma adı verilir.

2. Denetimsiz öğrenme

Bu tür öğrenmede etiketler veya gerçek değerler kullanılmaz. Sistemin amacı doğrudan bilgi modellerinin soyutlanması ve anlaşılmasıdır. Bir insanın bilgiyi işleme şekline benzer bir eğitim yöntemidir. Aynı zamanda bir problem modeli (kümeleme) olarak da bilinir.

3. Yarı denetimli öğrenme

Uygun şekilde sınıflandırma için önceki iki yöntem birleştirerek, denetlenen ve denetimsiz veriler sisteme girilir.

4. Pekiştirmeli öğrenme

Bu modelde, Machine Learning sistemleri önceki deneyimlerden faydalanarak öğrenirler. Bir ceza ve ödül sisteminin kullanılır ve sistemin, görevlerini yerine getirmek için etkili öğrenmeyi geliştirmeye zorlandığı durumlar yaratılır. Örneğin otonom bir arabanın davranışı genellikle yanlış bir karar verdiğinde cezalandırılır, bu da "değerleri" kaydeden bir sistem aracılığıyla yapılır. Yapay Zeka için, bilginin büyük miktarlarda girilmesini gerektirmediğinden, çok ilginç bir öğrenme yoludur.

İş dünyası için Makine Öğrenimi teknikleri

İşletmelerin en çok kullandığı makine öğrenimi tekniklerinden bazıları şunlardır:

1. Sınıflandırma

Genel olarak, başlangıç ​​durumu, belirli bir uyarıcıya verilen olumlu veya olumsuz tepkileri sisteme öğretmektir. Bu teknikte amaç, sistemin o uyaranı alma durumunda olumlu yanıt verme olasılığını artırmaktır. Sınıflandırma modellerini eğiten algoritmalardan bazıları karar ağaçları, lojistik regresyon, sinir ağları veya güçlendirme teknikleridir.

2. Regresyon

Sınıflandırma tekniğiyle regresyonun farkı, tahmin edilecek değişkenin herhangi bir gerçek değer alabilmesidir. Tahmin yapmak için kullanılan değişkenler arasında, tahmin edilecek değişkenin geçmişte farklı zamanlarda aldığı değer varsa, "tahmin teknikleri" teriminin kullanılması yaygındır. Bu model için kullanılan algoritmalar, daha çok doğrusal regresyon, regresyon ağaçları, zaman serisi analizi veya sinir ağlarından oluşur.

3. Kümeleme

Kümeleme teknikleri, bir grubun içerdiklerini, benzer olacak şekilde gruplara ayırmaktır. Buradaki önemli nokta bir gruptaki değerin diğer gruplardakinden çok farklı olmasıdır. Bu segmentleri oluşturmak için en çok kullanılan algoritmalar, hiyerarşik küme, K-Ortalamaları veya Gauss Karışımları teknikleridir.

Makine Öğrenimi modelleri

Machine Learning, sisteme verilen görevlerin çözülmesinden sorumlu olan bazı modellere sahiptir ve bunlardan bazıları şunlardır:

1. Geometrik modeller

Bunlar örnek alanında oluşturulur ve bir, iki veya daha fazla boyuta sahip olabilirler. Kategoriler arasında doğrusal bir karar sınırı varsa, verilerin doğrusal olarak ayrılabilirler.

2. Olasılık modelleri

Olasılık dağılımını belirlemeye çalışan, belirlenen değerleri özelliklerin değerleriyle ilişkilendiren işlevi tanımlayan modellerdir. Bu olasılıksal modelleri geliştirmek için Bayes istatistiği olarak adlandırılan anahtar kavram kullanılır.

3. Mantıksal modeller

Olasılıkları ifade eden ve bir karar ağacı biçiminde düzenlenmiş kurallara dönüştüren modellerdir.

4. Gruplama modelleri

Örnek uzayı, farklı gruplara ayırmaya çalışan modellerdir.

5. Gradyan modeller

Her bir örnek arasında ayrım yapabileceğiniz bir geçişi temsil eden modellerdir. Örneğin destek vektör makineleri, birer gradyan modeldir.

En iyi Makine Öğrenimi uygulamaları

Makine Öğrenimi günümüzde çevrimiçi alışveriş sektörlerinde kullanılmaktadır; Web'i ziyaret eden kullanıcıya göre daha fazla görünürlüğe sahip olması için bir reklamın yerleştirildiği çevrimiçi reklamcılık ile ilgilidir, ayrıca bu teknolojilerden uzun süredir faydalanan anti-spam filtreleri de vardır.

Pratik uygulama, şirkette mevcut olan verilere ve hayal gücüne bağlıdır, aşağıda bazı örnekler göstereceğiz:

Finansal işlemlerde dolandırıcılık tespiti

Makine Görüşü sistemleri ile üretimdeki hataların azaltılması

Teknolojik ekipmandaki arızaları tahmin edebilme (Kestirimsel Bakım)

Çalışan performansı ölçme

Sosyal medyadaki ve web'deki davranışlara göre potansiyel müşteri tespiti

Araç trafiği tahminleri

Sosyal medya güncellemeleri için en doğru zamanı belirleme

Semptomlara göre hastalık tahmini

Endüstri 4.0 ile uygulamalarda üretim kontrolü

Mobil uygulamanın davranışını kullanıcıya göre özelleştirme

Veri iletişim ağındaki hareketlerin tespiti

Müşteriyi aramak için en iyi zaman tahmini

Robotik sistemlerde Kestirimci Bakım

Makine Öğrenimi'nin tarihi

Makine Öğrenimi, Yapay Zeka arayışlarının sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Başta akademik bir disiplin olan Yapay Zeka ile ilgili çalışmalarda, bazı araştırmacılar makinelerin bir şekilde öğrenmesini sağlamakla ilgileniyordu. Bu problemler çeşitli sembolik yöntemlerle, benzer şekilde algılayıcılar, sinir ağları ve istatistikte bilinen diğer doğrusal modellerle çözülmeye çalışıldı.

90'lı yıllarda, istatistik ve hesaplamanın Yapay Zeka'da olasılıklara yol açan bir kesişme noktası olduğu için Makine Öğrenimi popülerlik kazanmayı başardı. Bu sırada uzmanlar Makine Öğrenimi sistemlerini, çalışacağı veri miktarıyla motive etmenin büyük bir değişiklik yarattığını gördüler. Bunun ardından, Machine Learning teknolojisi, uyarlanabilir yazılım, veri madenciliği, metin öğrenimi, web uygulamaları ve dil öğrenimi gibi çeşitli ticari alanlarda kullanılmaya başlandı.

Tarih 2000'leri gösterdiğinde, Makine Öğrenimi çok daha fazla kullanılmaya başlandı, çünkü bilgisayar bilimci Geoffrey Hinton, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme terimlerini bilinir hale getirdi.