Makine öğrenimi , yapay zekanın ( Yapay Zeka ) bir dalıdır . Makine öğrenimi algoritmaları, sistemlerin açıkça programlanmaya gerek kalmadan otomatik olarak öğrenmelerine ve kendilerini geliştirmelerine olanak tanır. Makine öğrenimi , verilere erişebilen ve bunları kendi kendine öğrenme için kullanabilen bilgisayar programları geliştirmeye odaklanır.
Üniversitede istatistik, matematik ve veri madenciliği alanlarında eğitim almış olanlarınız, gelecekte makine öğrenimi konusundaki anlayışınızı derinleştirmek için üniversite sırasındaki bilgilerinizi kullanabilir . Saf bilimin bu üç dalında sağlam temellere sahip olmak, makine öğrenimi mühendisi olmak için temel sermaye olabilir .
Makine öğrenimi süreci , amacı veri modellerini aramak, bunları incelemek ve ardından gelecekte daha iyi kararlar almak için malzeme haline gelmek olan doğrudan deneyim veya talimatlar gibi verileri gözlemleyerek başlar. Anahtar, bilgisayarların/makinelerin herhangi bir insan müdahalesi/yardımı olmadan otomatik olarak öğrenebilmesini sağlamak ve ardından buna göre uygun eylemleri ayarlamaktır.
Kısacası, makine öğrenimi , insan komutlarıyla değil, kendi başına veri elde etme yeteneğine sahiptir. Elde edilen veriler daha sonra belirli görevleri gerçekleştirmek için makine öğrenimi tarafından incelenir. Makine öğreniminin gerçekleştirebileceği görevler , ne öğrendiğine bağlı olarak büyük ölçüde değişir. Bu sayede makine öğrenimi algoritmaları onu bir insan gibi yapar.
Makine Öğreniminin Başlangıcı
İçindekiler
Makine öğrenimi terimi ilk olarak 1920’lerde birkaç matematikçi, yani Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes ve Andre Markov tarafından gündeme getirildi. Makine öğreniminin temellerini ve kavramlarını sunarlar . O zamandan beri makine öğrenimi şimdiye kadar geliştirilmeye devam etti.
Günümüzde Makine öğrenimi , insan işlerine yardımcı olmak için yaygın olarak kullanılmaktadır . Makine öğrenimi teknolojisinin günümüzdeki uygulamasını da görebiliriz çünkü etraftaki birçok nesne bu teknolojiyi kullanmıştır. Çevremizdeki makine öğrenimi örnekleri, örneğin :
- Cep telefonunda/akıllı telefonda yüz kilidi açma
- İnternette kullanıcı etkinliği ve tercihlerine göre uyarlanmış reklamlar
- İstenmeyen e-posta dedektörü
- sanal asistan
- Chatbot’lar
- Hisse senedi işlemleri
- Kredi kartı sahtekarlığı dedektörü
- Tıbbi teşhis
- Ve bircok digerleri.
Belki de merak ediyorsunuz, bir makinenin bir şeyler öğrenmesi/öğrenmesi ve ardından kendi başına karar vermesi nasıl mümkün olabilir?
Bunun yanıtı, makine öğreniminin kendi başına öğrenebilecek ve geliştirme başlangıcındaki verilere dayalı verileri ve makine öğrenimini kullanma ömrü boyunca verileri analiz edebilecek şekilde programlanmış olmasıdır.
Makine Öğreniminde Teknikler/Yöntemler
Makine öğrenimi , geliştirme sırasında kullanılan tekniğe veya yönteme göre çalışır. Makine Öğreniminde iki teknik vardır , yani:
1. Denetimli Makine Öğrenimi
Denetimli Makine Öğrenimi algoritmaları , geleceği tahmin etmek için etiketli örnekleri kullanarak geçmişte öğrenilenleri yeni verilere uygulayabilir. Veri kümesi analizinden başlayarak, algoritma tahminler yapmak için çıkarımsal işlevler üretebilir.
Sistem, yeterli eğitimden sonra herhangi bir girdi için hedef sağlama yeteneğine sahiptir . Öğrenme algoritması ayrıca çıktı sonuçlarını doğru ve istenen çıktı ile karşılaştırabilir, ardından uygun modeli değiştirmek için hataları tespit edebilir.
2. Denetimsiz Makine Öğrenimi
Denetimli Makine Öğreniminin aksine Denetimsiz Makine Öğrenimi , makineyi eğitmek için kullanılan bilgiler sınıflandırılmamış veya etiketsiz olduğunda kullanılır. Denetimsiz Makine Öğrenimi , sistemin etiketsiz verilerden gizli yapıları açıklamak için işlevleri nasıl çıkarabileceğini öğrenir.
Makine öğrenimi doğru çıktıyı bulamayabilir, ancak makine, verilerin gizli yapısını etiketler olmadan açıklamak üzere veri kümesinden sonuçlar çıkarmak için verileri keşfedebilir.
Makine öğrenimi , makinelerin çok büyük miktarda veriyi analiz etmesini sağlar, hızlı ve doğru sonuçlar sağlar. Makine öğrenimi karlı fırsatları belirleyebilir veya tehlikeli riskleri bulabilir; bu nedenle günümüzde makine öğrenimi iş dünyası veya hayatı ilgilendiren diğer şeyler için önemlidir.
Buna rağmen, makineyi hızlı bir şekilde doğru sonuçlar üretebilmesi için eğitmenin zaman aldığı ortaya çıktı. Peki, şimdi makine öğrenimiyle ilgileniyor musunuz? Söylentiye göre makine öğrenimi önümüzdeki birkaç yıl içinde geliştirilmeye devam edecek, böylece makine öğrenimi mühendisi olarak bir kariyer parlak kabul edilecek, biliyorsunuz.
