İkili Düşüncenin Ötesinde Makine Öğrenmesinin Sınırlarını Gizemden Arındırmak

Makine Öğrenmesine

II. Makine Öğrenmesinin Türleri

III. Makine Öğrenmesinin Uygulamaları

IV. Makine Öğrenmesinin Yararları

V. Makine Öğrenmesinin Zorlukları

VI. Makine Öğrenmesinin Geleceği

VII. Makine Öğrenmesine Iyi mi Başlanır

VIII. Makine Öğrenmesi için Kaynaklar

IX. Makine Öğrenmesi ile alakalı SSS

X.

Makine Öğrenmesi	Suni Zeka
Suni zekanın, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti veren bir alt dalı.	Bir makinenin insan zekasını yansılamak edebilme kabiliyeti.
Makine öğrenmesinin türleri içinde gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme yer alır.	Suni zekanın çeşitleri içinde dar suni zeka, genel suni zeka ve süper suni zeka yer ediniyor.
Makine öğrenmesinin uygulamaları içinde imaj tanıma, naturel dil işleme ve konferans tanıma yer verilmiştir.	Suni zekanın tatbik alanları içinde otonom araçlar, tıbbi teşhis ve satın alan hizmetleri yer ediniyor.
Makine öğrenmesinin yararları içinde artan bereketlilik, iyileştirilmiş doğruluk ve azaltılmış maliyetler yer verilmiştir.	Suni zekanın yararları içinde artan üretkenlik, iyileştirilmiş karar alma ve azaltılmış risk yer ediniyor.
Makine öğrenmesinin zorlukları içinde veri kullanılabilirliği, önyargı ve açıklanabilirlik yer verilmiştir.	Suni zekanın getirmiş olduğu zorluklar içinde iş kayıpları, emniyet riskleri ve ahlaki kaygılar yer ediniyor.

II. Makine Öğrenmesinin Türleri

Makine öğrenmesinin üç ana türü vardır:

• Gözetimli öğrenme

• Gözetimsiz öğrenme

• Takviyeli öğrenme

Gözetimli öğrenmede, model etiketli veri kümesi üstünde eğitilir. Model, giriş verilerini çıktı etiketlerine eşlemeyi öğrenir.

Gözetimsiz öğrenmede, model etiketlenmemiş verilerden oluşan bir veri kümesi üstünde eğitilir. Model, verilerdeki kalıpları ve yapıları bulmayı öğrenir.

Takviyeli öğrenmede, model çevresiyle etkileşime girerek eğitilir. Model ödülünü en üst düzeye çıkaracak eylemlerde bulunmayı öğrenir.

III. Makine Öğrenmesinin Uygulamaları

Makine öğrenmesi aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Öngörücü analizler
• Organik dil işleme
• Bilgisayar görüşü
• Konferans tanıma
• Robotik
• Tıbbi teşhis
• Finansal tecim
• Dolandırıcılık tespiti
• Alan kişi Hizmetleri

IV. Makine Öğrenmesinin Yararları

Makine öğrenimi aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş doğruluk ve bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Artan bereketlilik
• Daha iyi karar alma
• Gelişmiş satın alan deneyimi

Makine öğrenimi, aksi takdirde süre alıcı ve hataya aleni olacak görevleri otomatikleştirerek işletmelerin doğruluklarını ve verimliliklerini artırmalarına destek olabilir. Örnek olarak, makine öğrenimi sahtekarlık işlemlerini belirlemek, satın alan deneyimlerini kişiselleştirmek ve marketing kampanyalarını optimize etmek için kullanılabilir.

Makine öğrenimi, aksi takdirde insan müdahalesi gerektirecek görevleri otomatikleştirerek işletmelerin maliyetleri düşürmesine de destek olabilir. Örnek olarak, makine öğrenimi verileri işlemek, eğilimleri belirlemek ve tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Makine öğrenimi, aksi takdirde süre alıcı ve tekrarlayıcı olacak görevleri otomatikleştirerek işletmelerin üretkenliğini artırmasına destek olabilir. Örnek olarak, makine öğrenimi randevuları planlamak, envanteri tedvir etmek ve satın alan siparişlerini kovuşturmak için kullanılabilir.

Makine öğrenimi, aksi takdirde elde edilemeyecek içgörüler sağlayarak işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilir. Örnek olarak, makine öğrenimi satın alan kaybını kestirmek, yeni pazar fırsatlarını belirlemek ve ürün geliştirmeyi optimize etmek için kullanılabilir.

Makine öğrenimi, işletmelerin kişiselleştirilmiş tavsiyeler, hususi teklifler ve reel zamanlı yardımcı sağlayarak satın alan deneyimini iyileştirmesine destek olabilir.

V. Makine Öğrenmesinin Zorlukları

Makine öğrenimi kuvvetli bir araçtır, sadece zorlukları da yok değildir. Makine öğreniminin zorluklarından bazıları şunlardır:

Önyargı ve hakkaniyet: Makine öğrenimi modelleri muayyen insan gruplarına karşı önyargılı olabilir ve bu da adil olmayan kararlara yol açabilir. Örnek olarak, kime kredi verileceğini kestirmek için kullanılan bir makine öğrenimi modeli azınlık gruplarındaki insanlara karşı önyargılı olabilir.
Yorumlanabilirlik: Makine öğrenimi modelleri çoğu zaman karmaşıktır ve anlaşılması zor olsa gerek, bu da niçin bu kararları aldıklarını açıklamayı zorlaştırabilir. Bu, makine öğrenimi modellerine güvenmeyi ve bu tarz şeyleri yüksek riskli uygulamalarda kullanmayı zorlaştırabilir.
Veri kalitesi: Bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan verilerin kalitesi, modelin performansı üstünde mühim bir etkiye haiz olabilir. Veri gürültülü yahut yanlışsa, model daha azca doğru olacaktır.
Ölçeklenebilirlik: Makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve dağıtılması hesaplama açısından pahalı olabilir. Bu, reel zamanlı performansın tehlikeli sonuç olduğu uygulamalarda makine öğrenimi modellerinin kullanılmasını zorlaştırabilir.
Düzen: Makine öğrenimi modelleri, bunların geliştirilmesini ve dağıtılmasını zorlaştırabilecek muhtelif düzenlemelere tabidir. Örnek olarak, sıhhat hizmetlerinde kullanılan makine öğrenimi modelleri Esenlik Sigortası Taşınabilirliği ve Repertuvar Yasası’na (HIPAA) uymalıdır.

Bu zorluklara karşın, makine öğrenimi birçok endüstriyi inkilap durumunda değiştirebilecek potansiyele haiz kuvvetli bir araçtır. Makine öğreniminin zorluklarını ele alarak, makine öğrenimini daha adil, yorumlanabilir, ölçeklenebilir ve emin hale getirebiliriz.

Makine Öğrenmesinin Geleceği

Makine öğrenimi hızla büyüyen bir alandır ve uygulamaları gelecek yıllarda daha da yaygınlaşacaktır. Makine öğreniminin geleceği etkilemesinin beklendiği yollardan bazıları şunlardır:

• Otomasyon: Makine öğrenimi, satın alan hizmetleri söyleşi robotları ve otonom araçlar şeklinde bir zamanlar insanoğlu tarafınca meydana gelen görevleri otomatikleştirmek için halihazırda kullanılıyor. Makine öğrenimi algoritmaları daha karmaşa hale geldikçe, gelecekte daha da fazla otomasyon görmeyi bekleyebiliriz.
• Kişiselleştirme: Makine öğrenimi, Amazon’da ürün önermek yahut Google Haberler’de haber makalelerini kişiselleştirmek şeklinde kullanıcılar için deneyimleri kişiselleştirmek için kullanılabilir. Bu kişiselleştirme, çevrimiçi deneyimleri kullanıcılar için daha ilgili ve ilginç hale getirebilir.
• Karar alma: Makine öğrenimi, işletmelerin hangi ürünleri stoklayacakları yahut hangi marketing kampanyalarını yürütecekleri şeklinde daha iyi kararlar almalarına destek olmak için kullanılabilir. Bu, işletmeler için daha iyi bereketlilik ve karlılığa yol açabilir.
• Ilmi bulgu: Makine öğrenimi, yeni ilaçlar yahut hastalıklar için tedaviler şeklinde verilerden yeni içgörüler keşfetmek için kullanılabilir. Bu, tıpta ve öteki alanlarda ilerlemelere yol açabilir.
• Sanat ve yaratıcılık: Makine öğrenimi, müzik üretmek yahut şiir yazmak şeklinde yeni sanat ve yaratıcılık biçimleri yaratmak için kullanılabilir. Bu, sanat içerikli anlatım için yeni olasılıklar açabilir.

Makine öğrenmesinin geleceği parlaktır ve gelecek yıllarda hayatlarımızı büyük seviyede etkilemesi muhtemeldir.

Makine Öğrenmesine Iyi mi Başlanır

Makine öğrenimi, muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Sadece, bu alanda yeniyseniz nereden başlayacağınızı bilmek zor olabilir. Bu bölüm, makine öğrenimine iyi mi başlayacağınız hikayesinde size birtakım ipuçları elde edecektir.

İlk adım makine öğreniminin temellerini öğrenmektir. Bu, değişik makine öğrenimi algoritmalarını, iyi mi çalıştıklarını ve ne süre kullanılacağını tahmin etmek anlama gelir. Makine öğreniminin temellerini öğrenmenize destek olabilecek birçok çevrimiçi ve kütüphane deposu mevcuttur.

Makine öğrenimi ile alakalı temel bir anlayışa haiz olduğunuzda, bunu kendi sorunlarınıza uygulamaya başlayabilirsiniz. Bunu yapmanın birçok değişik yolu vardır, sadece yaygın bir yaklaşım makine öğrenimi kütüphanesi kullanmaktır. Makine öğrenimi kütüphanesi, sorunlarınızı deşifre etmek için kullanabileceğiniz evvelde oluşturulmuş makine öğrenimi algoritmalarının bir koleksiyonudur. Birçok değişik makine öğrenimi kütüphanesi mevcuttur, bundan dolayı ihtiyaçlarınıza müsait olanı seçmeniz gerekecektir.

Bir makine öğrenimi kütüphanesi seçtikten sonrasında, onunla denemeler oluşturmaya başlayabilirsiniz. Bu, kütüphaneye veri yüklemeyi, bir makine öğrenimi modeli eğitmeyi ve modeli yeni veriler üstünde kontrol etmeyi ihtiva eder. Modelinizin iyi performans göstermesi birazcık süre alabilir, sadece sabırlı ve ısrar eden olmak önemlidir.

İyi performans yayınlayan bir makine öğrenme modeliniz olduğunda, onu sorunlarınızı deşifre etmek için kullanabilirsiniz. Bu, geleceği tahmin etmeyi, verileri sınıflandırmayı yahut verileri kümelemeyi içerebilir. Olasılıklar sonsuzdur.

Makine öğrenimi, muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Bu bölümdeki ipuçlarını takip ederek, makine öğrenimine başlayabilir ve kendi sorunlarınızı deşifre etmek için kullanmaya başlayabilirsiniz.

Makine Öğrenmesi için Kaynaklar

Makine öğrenimi ile alakalı data edinmek için bir takım kaynak mevcuttur. Bunlar şunları ihtiva eder:

En son, makine öğrenimini öteki kişilerle tartışabileceğiniz bir takım çevrimiçi forum ve toplum bulunmaktadır. Birtakım popüler forumlar şunlardır:

IX. Makine Öğrenmesi ile alakalı SSS

Bu kısımda makine öğrenimi ile alakalı en sık sorulan sorulardan kimilerine cevap verilmektedir.

S: Makine öğrenmesi nelerdir?

A: Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini elde eden suni zekanın bir alt alanıdır. Makine öğrenimi algoritmaları veriler üstünde eğitilir ve hemen sonra tahminlerde bulunmak yahut kararlar almak için kullanılabilirler.

S: Makine öğrenmesinin değişik türleri nedir?

A: Makine öğrenmesinin iki ana türü vardır: denetlenen öğrenme ve denetlenmeyen öğrenme.

Gözetimli öğrenme, makine öğrenme algoritmasının etiketlenmiş veriler üstünde eğitildiği zamandır. Örnek olarak, bir gözetimli öğrenme algoritması, “kedi” olarak etiketlenmiş bir takım kedi resmi ve “kedi değil” olarak etiketlenmiş kedi olmayan nesnelerin bir takım resmi gösterilerek kedi resimlerini tanımlayacak halde eğitilebilir.

Gözetimsiz öğrenme, makine öğrenme algoritmasının etiketlenmemiş veriler üstünde eğitildiği zamandır. Örnek olarak, gözetimsiz bir öğrenme algoritması, grupların neyi temsil ettiğini bilmeden bir veri noktası kümesini gruplara ayırmak için kullanılabilir.

S: Makine öğrenmesinin uygulamaları nedir?

Makine öğrenmesi aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

• Imaj tanıma
• Organik dil işleme
• Konferans tanıma
• Dolandırıcılık tespiti
• Tıbbi teşhis
• Robotik

S: Makine öğrenmesinin yararları nedir?

Makine öğrenimi aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş doğruluk ve bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Verilere ait yeni bakış açıları
• Arttırılmış otomasyon

S: Makine öğrenmesinin zorlukları nedir?

Makine öğrenimi ek olarak aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım zorluğa da yol açabilir:

• Ön hüküm
• Yorumlanabilirlik
• Veri kalitesi
• Ölçeklenebilirlik

S: Makine öğrenmesinin geleceği nelerdir?

Makine öğreniminin geleceği parlaktır. Makine öğreniminin oldukca muhtelif uygulamalarda giderek daha mühim bir rol alması umut ediliyor ve hayat ve emek harcama biçimimizde inkilap yaratmaya devam etmesi muhtemeldir.

S: Makine öğrenimine iyi mi başlayabilirim?

Makine öğrenimine başlamanın birçok yolu vardır. Şunları yapabilirsiniz:

• Makine öğrenimi kursu alın
• Makine öğrenimi ile alakalı kitaplar ve makaleler okuyunuz
• Makine öğrenimi projeleri üstünde çalışın
• Çevrimiçi kaynakları kullanın

S: Makine öğrenimi için hangi kaynaklar mevcuttur?

Makine öğrenimi için kullanılabilecek oldukca sayıda kaynak bulunmaktadır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Çevrimiçi kurslar
• Kitaplar
• Makaleler
• Eğitimler
• Çevrimiçi topluluklar

S: Makine öğrenimi ile alakalı sık sorulan sorular nedir?

Makine öğrenimi ile alakalı sık sorulan sorulardan bazıları şunlardır:

• Makine öğrenmesi ile suni zeka arasındaki ayrım nelerdir?
• Makine öğrenimi algoritmalarının değişik türleri nedir?
• Makine öğrenmesinin uygulamaları nedir?
• Makine öğrenmesinin yararları nedir?
• Makine öğrenmesinin zorlukları nedir?
• Makine öğrenmesinin geleceği nelerdir?
• Makine öğrenmesine iyi mi başlayabilirim?
• Makine öğrenimi için kaynaklar nedir?

Makine öğrenimi ile alakalı insanların sordurulmuş olduğu en yaygın sorulardan bazıları şunlardır:

1. Makine öğrenmesi nelerdir?

2. Makine öğrenmesi iyi mi çalışır?

3. Makine öğrenimi algoritmalarının değişik türleri nedir?

İşte bu soruların cevapları:

1. Makine öğrenmesi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyeti kazandıran suni zekanın bir alt alanıdır.

2. Makine öğrenimi algoritmaları, desenleri belirlemek ve tahminlerde bulunmak için verileri kullanarak çalışır.

3. Makine öğrenmesi algoritmalarının, denetlenen öğrenme, denetlenmeyen öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme olmak suretiyle birçok değişik türü vardır.

Makine öğrenimi ile alakalı daha çok data için lütfen aşağıdaki kaynaklara bakın: