Makineleri eğitmeye ne dersiniz?

Günümüzde yapay zeka inanılmaz seviyelere ulaştı. Makine öğrenmesi ise yapay zekanın geldiği son noktalardan birisi olarak nitelendirilmektedir. Biz de bu yazımızda makine öğrenmesi ve kullanıldığı alanları ele aldık.

 

Makine öğrenmesi tam olarak nedir?

Makine öğrenmesi, bir bilgisayarın kendisine verilen verileri ve deneyimleri öğrenerek verilen görevleri gerçekleştirmesini sağlayan bir yapay zeka modelidir. Bu şekilde bilgisayar kendi kendisini sürekli geliştirir. Hem de programcıların bilgisayarı tekrar tekrar programlamasına gerek kalmadan! Günümüzdeki en güzel örneği için ChatGPT desek yanlış olmaz sanırım.

 

Peki makine nasıl öğrenir?

Makine öğrenmesinde, makineler yeni verilerle donatılabilen algoritmalara sahiptir. Bu algoritma makinenin beyni görevindedir. Programcılar, algoritmayı sürekli olarak yeni deneyim ve verilere maruz bırakırlar. Algoritmaya bir veri verme süreci önce talimatlar, doğrudan deneyim ve eğitim gibi verilerin algoritmaya girilmesiyle başlar. Ardından programcılar algoritmanın doğru çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için yeni girdi veriler algoritmaya eklerler. Algoritmaya daha fazla veri girmek, makinenin öğrenmesini kolaylaştırıp onu daha fazla bilgiyle besleyeceği için makinenin çıktısını iyileştirir. Sonuç istenilenden farklı çıkarsa programcılar tarafından algoritma tekrar eğitilir.

 

Makine öğrenmesi metotları nelerdir?

Makinelerin de eğitimde metotlara ihtiyacı vardır. Çünkü algoritmalar makinelerin beyni niteliğindedir. Ve beyni eğitmenin tek bir yolu yoktur! Programcılar da algoritmayı eğitirken temelde üç farklı metot kullanır. Bunlar: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeye dayalı öğrenmedir.

Denetimli öğrenme:

Bu yöntemde programcı önce algoritmaya eğitim verisi ekler. Ardından bu eğitim verisini kümeler ve algoritmanın sınırlarını katı şekilde çizer. Sonrasında algoritmadaki veriler makineyi eğitmeye başlar ve gelecekteki olayların tahminini isterler. Makine elindeki verileri kullanarak gelecekteki olayı tahmin etmeye çalışır.

Denetimsiz öğrenme:

Denetimsiz öğrenme yöntemindeyse programcılar algoritmaları eklemek için kullanılan veriler sınıflandırma ya da etiketleme işlemine tabi tutmaz. Bu metotta algoritma verileri kümeler. Ardından makineden bunları yorumlamasını ister. Denetimli öğrenmede sınırlar çok belirliyken denetimsiz öğrenmede sınırlar belirsizdir. Her şey makinenin beynine bırakılmıştır ve yorumu beklenir.

Pekiştirmeye dayalı öğrenme:

Bu metot temel olarak, algoritmanın bilgisayar tarafından programlanmasıdır diyebiliriz. Programcı algoritmayı programlaması için bir yazılım yazar. Daha sonra bu program algoritmayı bir döngüye sokar. Döngü sürekli veri girişi, sorgu ve sonuç şeklinde olur.  Ardından en doğru sonuca ulaşıldığında döngü sonlandırılır.

 

Makine Öğrenmesi ile neler yapılmış?

Yapay zekanın bu dalı ile neler yapılmamış ki? Netflix ve Youtube gibi şirketler kullanıcılardan aldıkları verilerle kendi algoritmalarının her daim gelişmesini sağlamış. Aynı şekilde Amazon, Ebay gibi alışveriş devleri de aynı yöntemle, kendilerini kullanıcıların alışveriş tercihlerine göre şekillendirmişler. Hatta tarımda çiftçilerin ürünlerinin kalitelerini arttırmalarını bile kolaylaşmış!

Dolandırıcılar da korkmalı!

Bankalar müşterilerinin kredi kartı bilgilerini izler. Ardından bunları kendi algoritmalarına katarlar. Tüm bu veriler ışığında bankalar müşteri harcamalarındaki gariplikleri fark edip dolandırıcılığın önüne geçerler.

 

Makine öğrenmesi günümüzde her alanda kullanılmaktadır. Sen de alanında uzman kişilerden daha fazla bilgi almak istersen seni Makine Öğrenmesi 101 eğitimimize davet ediyoruz! Lütfen tüm eğitimlerimizin ücretsiz ve sertifikalı olduğunu da unutma.

Son olarak Dijital Pazarlama hakkında yazımız olduğu da aklınızda bulunsun!