Google bunu her saat milyonlarca arama sonucu sağlamak için kullanır. Facebook‘un bir sonraki aşk ilginizi tahmin etmesine yardımcı olur. Elon Musk‘ın Tesla’sı bile bunu kendi kendini süren arabalar yapmak için kullanıyor. Ancak, bu alanda yeniyseniz, Makine Öğrenmesi göz korkutucu görünebilir.
Makine Öğrenmesi
Bu yazıda, Makine Öğrenmesinin gerçekte ne olduğuna dair bir giriş yapacağız.
Bir Makine Öğrenimi Modeli Nasıl Oluşturulur?
Makine Öğrenimi (ML) , Yapay Zekanın (AI) bir dalı olarak kabul edilen verileri analiz etme yöntemidir.
Makine Öğrenmesi sürecinde, veri içeren bilgisayar algoritmalarına dayalı tahmine dayalı modeller oluşturuyoruz. İyi bir Makine Öğrenmesi modeli oluşturmak ebeveynliğe benzer olabilir.
Bu benzetmede, ML modeli çocuktur ve ebeveyn, üzerinde çalışan veri bilimcisidir. Temel amaçları problem çözebilen bir çocuk yetiştirmektir. Mükemmel bir problem çözücü olmak için çocuğun çevredeki çevreyle nasıl başa çıkacağını öğrenmesi gerekir. İlk başta çok fazla bilinmeyen var ama zamanla mantıkları gelişecek. Yeterli yaşam deneyimi ve faydalı dersler verildiğinde, çocuk mükemmel bir problem çözücü olacaktır.
Bir ML modelinden tam olarak istediğimiz şey bu: problem çözme becerileri!
Her şey deneyimlerden öğrenmekle ilgili. Makine Öğrenmesi önceden yazılmış bir denkleme dayanmaz. Bunun yerine algoritma, eğitim verileri biçimindeki deneyimlerden öğrenir. Sahip olduğunuz daha büyük, daha kaliteli veriler — modelden elde ettiğiniz sonuçlar o kadar güçlü olur.
Bir çocuk (veya yetişkin) yetenekli olabilir, ancak belki de yeterli deneyime sahip değildir – özellikle de yeterince pratik yapmamışlarsa. Bu gibi durumlarda, öğrenmeye ve kendi üzerinde çalışmaya devam eden ortalama yetenekli birinden daha iyi performans göstermeleri muhtemeldir.
Aynı şey Makine Öğrenmesi modelleri için de geçerlidir. Ne kadar çok eğitim verisine sahipseniz, o kadar iyi çıktı alırsınız. Çoğu durumda, daha düşük miktarda veri ile eğitilmiş karmaşık bir Makine Öğrenmesi algoritması, büyük miktarda eğitim verisi içeren oldukça basit bir algoritmadan büyük olasılıkla daha kötü performans gösterecektir.
Ana Makine Öğrenimi Türleri Nelerdir?
Üç ana Makine Öğrenimi türü vardır:
- Denetimli öğrenme
- Denetimsiz öğrenme
- Pekiştirmeli öğrenme
Her birini kısaca açıklayalım.
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, etiketlenmiş verilere dayanır. Önceki benzetmemizi takiben, ebeveyn bu durumda çok aktiftir ve çocuğa bir tür davranışın ‘iyi’ veya ‘kötü’ olup olmadığına işaret eder. Aslında, ebeveyn çok sayıda önceden etiketlenmiş örnek sağlar. Bu mevcut bilgiye dayanarak çocuk, ebeveynin ilk yönergelerine uyan bir davranış modeli üretmeye çalışır.
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme ise, etiketlenmiş verilere sahip olmadığımızda kullanılan bir yaklaşımdır. Deneyimlerimiz etiketsizdir – ‘iyi’ veya ‘kötü’ olarak sınıflandırılmazlar. Ebeveyn, çocuğun dünyayı kendi başına keşfetmesine izin verir. İlk rehberlik olmadan, deneyimleri ‘iyi’ veya ‘kötü’ olarak tanıyamaz ve kategorize edemezler. Ancak amaç bu değil. Ebeveynin bu tür bir teknikle başarmayı amaçladığı şey, sonunda çocuğun benzerliklerine ve farklılıklarına dayalı olarak farklı davranış türlerini ayırt etmesi ve göstermesidir.
Pekiştirmeli Öğrenme
Üçüncü tür Makine Öğrenmesi, pekiştirmeli öğrenme olarak adlandırılır. Bu tür geri bildirime dayalıdır. Ebeveyn, çocuktan her olumlu davranış gördüğünde, onu ödüllendirir. Benzer şekilde, kötü davranış ceza ile caydırılır.
Ebeveynlik tarzında olduğu gibi, veri bilimcisi, modelin bazı parametrelerinin değiştirilmesinin daha doğru sonuçlar elde edilmesine yol açabileceğine inandığında, Makine Öğrenimi modelleri zaman içinde ince ayar yapılabilir. Bu nedenle, çoğu zaman veri bilimcisi ve Makine Öğrenimi Mühendisi mesleklerinin sanatı, zaten iyi performans gösteren bir modelin ince ayarındadır. Bazı durumlarda, doğrulukta %0,1’lik bir iyileşme önemli olabilir – özellikle ML modeli sağlık, dolandırıcılığı önleme ve kendi kendine giden araçlar gibi alanlarda uygulandığında.
Bir veri bilimcisinin oluşturabileceği bir modelin karmaşıklığı açısından, geleneksel Makine Öğrenimi yöntemlerini Derin Öğrenme ile ayırt edebiliriz.
En Popüler Geleneksel Makine Öğrenimi Teknikleri Nelerdir?
En popüler geleneksel denetimli Makine Öğrenimi tekniklerinden bazıları şunlardır:
Bu yöntemler, gelecekteki bir değeri tahmin etmemize veya verilerimizi önceden tanımlanmış sınıflara göre sınıflandırmamıza izin verir.
Öte yandan, K-aracı kümeleme gibi geleneksel denetimsiz makine öğrenimi teknikleri, esas olarak girdi verilerindeki öğeleri kümeler halinde gruplamak ve bu kümelerdeki kalıpları analiz etmek için kullanılır.
Bazı durumlarda, veri bilimcileri, bir veri setinde en önemli katkıyı yapan temel değişkenlerin hangileri olduğunu anlamak için boyutluluğu azaltmak amacıyla Temel bileşen analizini (PCA) kullanır.
Derin Öğrenme Nedir?
Makine Öğrenimi, AI’nın bir dalı olarak kabul edilirse, Derin Öğrenmenin ML’nin bir dalı olduğunu söyleyebiliriz.
Derin Öğrenme (DL) için ilham, insan beyninin nasıl çalıştığını incelemekten doğdu. Birden çok katmandan oluşan sinir ağı adı verilen bir yapıya dayanır. Bir anlamda, bu katmanların her biri klasik bir ML mini modeli olarak kabul edilebilir ve hepsi birlikte öğrenir.
Bir sinir ağının 3’ten fazla katmanı olduğunda Derin Öğrenme yaptığını söyleyebiliriz. Bir sinir ağı ne kadar çok katmana sahipse o kadar karmaşıktır. Ve sahip olduğu daha fazla öğrenme kapasitesi. Bir sinir ağında, her katmanın çıktıları bir sonraki katman için girdilerdir.
Derin Öğrenme, aşağıdaki gibi etkinlikler için en iyi çözümdür:
- Görüntü tanıma ve video tanıma
- Konuşma sınıflandırma ve konuşma tanıma
- Doğal Dil İşleme (NLP)
- Temel olarak, inovasyon zirvelerinde sunulan tüm harika AI öğeleri.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Nasıl Seçilir?
Kısa cevap şudur: verilerinin karmaşıklığına dayalıdır.
Daha basit verilere sahip olduğumuzda klasik yaklaşım yeterli olurken, karmaşık veriler muhtemelen sinir ağları gerektirecektir. Derin Öğrenme, neredeyse tüm durumlarda hassasiyet açısından geleneksel Makine Öğrenimi yöntemlerinden daha iyi performans gösterir. Ancak, daha yüksek düzeyde bilgi gerektirir, yorumlanması daha zordur ve modeli hazırlamak için gereken zaman açısından geleneksel yöntemler kadar verimli değildir.
Hatırlamamız gereken en önemli şey, Makine Öğreniminin etik olarak uygulandığında insanları potansiyel olarak güçlendirebilecek bir araç olduğudur. İş yükümüzü ölçekte azaltmamıza olanak tanır ve çok sayıda gelen veriyle uğraşmak zorunda olduğumuz ve sürekli olarak çok sayıda mikro karar vermek zorunda olduğumuz durumlarda paha biçilmezdir.
Makine Öğrenimi: Sonraki Adımlar
Artık Makine Öğreniminin ne olduğu hakkında temel bir anlayışa sahip olduğunuza göre, onu nasıl uygulayacağınızı öğrenmeye başlayabilirsiniz. Yani öğrenmenin temel prensiplerinden olan MARUZ KALMA modelini uygulamalıyız. Kendinize bir temel eğitim serisi edinip hızlıca (ertelemeden) başlamalısınız.
Dalışa hazır mısın?
Eğer Makine Öğrenmesi ve ilintili alanları yani en temel de VERİ BİLİMİ UZMANI olmanın ilk aşaması olan bir dizi eğitimi tamamlamalısınız. Pek tabii birçok kaynak İNGİLİZCE lakin ben sizlere Türkçe bir eğitim paketi önerisi ekliyorum, haricen Veri Bilimi Okulu gibi kıymetli kaynakları takip edebilirsiniz.
Yapay Zekâ, Veri Bilimi, Makina Öğrenmesi Eğitimleri Dizisi
- Python: Yapay Zeka için Python Programlama
- Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi
- Data Visualization: A’dan Z’ye Veri Görselleştirme
- Machine Learning ve Python: A’dan Z’ye Makine Öğrenmesi
- Deep Learning ve Python: A’dan Z’ye Derin Öğrenme
- Deep Learning ve Python: İleri Seviye Derin Öğrenme
- İstatistik & Python: A’dan Z’ye Temel İstatistik Bilimi
- Python ile Yapay Zeka: A’dan Z’ye Reinforcement Learning
- Algoritmalar, Veri Yapıları ve Real-Life Python Problemleri!
Bol Şans.
