Makine öğrenmesi ile ilgili, tükettikleri veriler baz alınarak öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemlerin oluşturulması olduğu söylenebilir. Makine öğrenmesi en genel tanımıyla bu sistemlerin oluşturulmasına odaklanan bir yapay zeka alt kümesi olarak ele alınmaktadır. Yapay zeka ise insanların zekasını taklit eden sistemleri içeren bir terim olarak düşünülebilir. Dolayısıyla makine öğrenimi ve yapay zekanın birbirinden farklı olduğunu ya da farklı şekilde ele alınabileceğini düşünmek yanlış olacaktır. Bu iki terim genellikle beraber değerlendirilir. Kimi durumlarda birbirlerinin yerine kullanılabiliyor olsalar da aynı anlama geldiklerini söylemek doğru olmayacaktır. Makine öğrenimi çözümleri adına yapay zeka gerekiyorken, yapay zekanın çözümlenmesi adına makine öğrenimi olmaz.
Makine öğrenmesi hakkında bunun bir teknoloji olduğunu söylemek yanlış olmayacaktır. Bu teknoloji verileri erişebilir ve beklenen görevleri gerçekleştirebilecek bir bilgisayar programı geliştirebilir. Bilgisayar sistemleri deneyimlerden öğrenmesine ve geliştirmesine gündelik bir yarar sağlayan makine öğrenmesi, çeşitli uygulamaları içerir. Bilgisayar programlarının algoritmalar ya da eğitim verileri sayesinde kalıpları öğrenen bir yapay zekaya sahip olması, makine öğrenmesi ile mümkün hale gelir.
Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenmesi pek çok farklı algoritmayı içerisinde bulundurur. Bu algoritmalar sayesinde makinalar öğrenime izin verir ve onları çok daha akıllı hale getirir. Algoritmalar sayesinde veriler düzenli olarak yenilenir ve gelişir. Böylelikle sınıflandırma, tahmine dayalı modelleme ve verilerin analizi gibi pek çok farklı görev başarılı şekilde tamamlanır. Makine öğrenmesi çalışması mevcut verileri ve verilerden meydana gelen sonuçların makinaya tekrar verilmesi sayesinde, fonksiyonlar oluşturulmasını sağlar.
Makine öğrenimi yapay zekanın bir dalı olsa da herhangi bir programlama gerektirmiyor olmazsa, kendi kendine edindiği verilerden öğrenip geliştirilebilen bir uygulama haline gelmesini sağlamıştır. Makine öğrenimi çoğunlukla bilgisayar programlarının kendi halinde çalışabiliyor olmasını mümkün hale getirir. Sağladığı bu gibi faydalar sebebiyle günümüzde en sık araştırılan konuların arasında gelmektedir.
Makine Öğrenimi Nasıl Yapılır?
Yazılımları programlama yapmadan daha doğru şekilde çalışa bilmelerini mümkün hale getiren makine öğrenimi, analiz kullanımı olarak da ele alınabilir. Makine öğrenmesi sayesinde gelişmesi ile birlikte çeşitli algoritmalar oluşturulur. Ardından yeni veriler ortaya çıkar ve güncelleme işlemleri otomatik olarak yapılır.
Makine öğrenmesi en genel tanımıyla herhangi bir kod yazmanıza gerek kalmadan sizlere belirli bir veri kümesi hakkında çeşitli bilgiler veren bir algoritma oluşturur. Dolayısıyla kodu yazmayı ayıracağınız vakti genel algoritmanın veri ile beslenmesini ayırarak kendi verilerine dayanan bir mantık oluşturmanız mümkün hale gelir. Makine öğrenmesi profesyonel iş hayatı adına da oldukça farklı avantajlar sağlar.
Makine Öğrenmesi Neden Önemlidir?
Makine öğrenimi özellikle kendi kendini süren araçlar adına oldukça önemlidir. Sanal asistan teknolojilerinin de makine öğrenimi ile destekleniyor olması, bu yapay zeka uygulamasının oldukça popüler bir hal almasını sağlamıştır. Makinanın açık bir şekilde programlanmadan ve sürekli denetim halinde olmadan da kendi başına öğrenebilmesi, makine öğrenimi sayesinde mümkün hale gelir. Böylelikle otomatik olarak öğrenme ve iyileştirme yeteneği sağlanır. Makine öğrenimi bir yapay zeka uygulamasıdır.
Makine öğrenmesi özellikleri arasında makinaların insan beyni gibi programlanması ve böylelikle profesyonel bir şekilde çalışması bulunur. Yapay zeka uzmanları tarafından tasarlanan makine öğrenme algoritmaları, makinaların tasarımlarının kusursuz şekilde gerçekleşmesini mümkün hale getirir. Yine öğrenmesi temelde üç gruba ayrılır. Gözetimli, gözetimsiz ve takviyeli adı ile anılan öğrenme yöntemleri, makine öğrenmesinin temelini anlayabilmenizi sağlar. Makine öğrenmesi sayesinde veri girişinde zaman alan belgelendirilmesinin kolaylaştırılması sağlanır ve böylelikle pek çok farklı modelin hassasiyetinin geliştirilmesi mümkün olur.
