Makine öğrenimi terimi, bilgisayar sistemlerinin veri aracılığıyla öğrenebilme, yani açıkça programlanmadan kendilerini geliştirebilme yeteneğini tanımlar. Daha açık bir ifadeyle: sistemlere “belirli bir işi nasıl yapacağını” satır satır öğretilmek yerine, veriler üzerinden modelin desenleri yakalayıp sonuç üretmesi sağlanır. Örneğin, bir sistem çok sayıda geçmiş veri alır ve bu verilerden yola çıkarak gelecekte benzer bir durumda ne yapılması gerektiğini tahmin eder.
Bu tanım çerçevesinde, makine öğrenimi genellikle şöyle tarif edilir:
- Bilgisayar programı, bir görev T için deneyim E kazandıkça ve performans ölçüsü P ile değerlendirildikçe, bu görevde daha iyi hale gelir.
- Yani verilerden öğrenme ve yeni durumlara genel uzaydan (generalise) tepki verebilme söz konusudur.
Dolayısıyla makine öğrenimi; yalnızca istatistik ya da klasik programlama değil, verideki desenleri çıkaran algoritmaları da içerir – bu nedenle hem mühendislik hem de veri bilimi alanlarının kesişiminde yer alır.
Makine Öğrenimi Türleri Nelerdir?
Makine öğrenimi algoritmaları farklı öğrenme stratejilerine göre sınıflandırılır. Aşağıda başlıca türleri ve açıklamaları yer almaktadır:
1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Bu yöntemde algoritmaya giriş verisi (input) yanında doğru çıkışlar (label) da sunulur. Amaç: yeni girdiler karşısında doğru çıktıyı tahmin edebilmek. Örnek: Bir e-posta’nın spam olup olmadığını etiketleyerek gösterip ardından yeni e-postalara spam mı? diye karar vermesi.
2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Bu yöntemde etiketli veri yoktur; algoritma verideki desenleri, gruplamaları, gizli yapıları keşfetmeye çalışır. Örnek: Müşteri verilerini gruplandırarak farklı müşteri profilleri çıkarmak.
3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Algoritma bir ortamda hareket eder, aldığı aksiyonların sonucunda ödül veya ceza alır ve bu şekilde öğrenir. Amaç ödülü maksimize etmektir. Örnek: Otonom araçların trafikte güvenli şekilde sürmeyi öğrenmesi.
4. Yarı-Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning)
Bir kısmı etiketli, büyük kısmı etiketsiz veri içeren durumlarda kullanılır. Etiketli verinin az olduğu ama etiketsiz verinin bol olduğu senaryolarda fayda sağlar.
5. Kendi Kendine Öğrenme (Self-Supervised Learning)
Etiket olmadan, verinin kendi içinden görevlendirme (pre-text task) çıkararak öğrenme biçimidir. Özellikle dil modelleme ve büyük veri kümelerinde tercih edilir. Bu türlerin her biri farklı amaçlara hizmet eder ve gerçek uygulamalarda birden fazla strateji birlikte kullanılabilir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğreniminin çalışma süreci prensip olarak aşağıdaki aşamaları içerir:
-
Veri Toplama
İlgili problemin çözümü için geçmiş veri seti hazırlanır. Örneğin müşteri alışverişleri, sensör kayıtları, görüntüler vb. -
Veri Ön İşleme (Data Preprocessing)
Veriler temizlenir (eksik değerler, aykırı değerler ele alınır), uygun formata dönüştürülür, gerekirse ölçeklendirme yapılır. -
Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)
Modelin öğrenmesi için önemli olabilecek değişkenler (özellikler) seçilir veya türetilir. Bu adım model başarısı açısından kritiktir. -
Model Seçimi ve Eğitim (Training)
Uygun algoritma belirlenir (örneğin regresyon, karar ağacı, sinir ağı), eğitim verisi üzerinde bu model öğrenir — yani parametreler ayarlanır. -
Değerlendirme (Evaluation)
Model test verisi üzerinde çalıştırılarak doğruluk, hata oranı, genel geçerlik gibi metriklerle değerlendirilir. Aşırı öğrenme (overfitting) veya yetersiz öğrenme (underfitting) durumu kontrol edilir. -
Modelin Uygulamaya Alınması (Deployment)
Model işletim ortamına alınır, gerçek verilerle tahminler yapılır. Performansı izlenir, gerekirse yeniden eğitim yapılır. -
Bakım ve Güncelleme
Zamanla veri yapısı değişebilir, model eskiyebilir. Bu yüzden modelin düzenli güncellenmesi ve yeniden eğitilmesi gerekir.
Bu adımlar bir döngü şeklinde işletilir ve makine öğrenimi süreçleri sürekli iyileştirme içerir.
Makine Öğrenimi Algoritmaları
Makine öğrenimi algoritmaları, yukarıda bahsedilen türlere göre değişmekle birlikte aşağıdaki önemli örnekleri içerir:
-
Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Sürekli değerlerin tahmininde kullanılır.
-
Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemlerinde yaygın kullanılır.
-
Karar Ağacı (Decision Tree): Veri üzerinde dallanma yaparak karar veren model.
-
Destek Vektör Makinesi (SVM – Support Vector Machine): Sınıflandırma ve regresyonda kullanılan güçlü bir yöntem.
-
Naive Bayes Sınıflandırıcısı (Naive Bayes): Olasılıksal öğrenme yöntemi; genellikle metin sınıflandırmasında kullanılır.
-
k‑En Yakın Komşu (k-Nearest Neighbors, k-NN): Yeni bir veriyi, en benzer geçmiş veriler üzerinden sınıflandırır ya da tahmin eder.
-
Rastgele Orman (Random Forest): Birden çok karar ağacının ensemble (çoklu-model) yaklaşımıyla birleştirilmesiyle oluşturulur.
-
**K‑means Kümeleme: Denetimsiz öğrenmede yaygın olan, veriyi gruplara ayıran algoritma.
-
Ayrıca boyut indirgeme, gradyan artırımı (gradient boosting), derin öğrenme (deep learning) gibi daha ileri yöntemler de vardır.
Her algoritmanın güçlü ve zayıf yönleri vardır; problem tipi, veri yapısı, hedef vs. göz önüne alınarak seçim yapılmalıdır.
Makine Öğrenmesi ile Yapay Zeka Arasındaki Farklar Nelerdir?
Yapay Zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) terimleri sık karıştırılır; ancak aralarında önemli farklar vardır:
-
Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zekâ, algılama, akıl yürütme gibi yetenekler sergilemesini hedefleyen geniş bir alandır.
-
Makine öğrenimi ise, bu geniş alanın içerisinde yer alan ve veri kullanarak öğrenme mekanizmasına odaklanan özel bir disiplindir. Başka bir deyişle: tüm ML sistemleri AI sistemidir ama tüm AI sistemleri ML kullanmak zorunda değildir.
-
Özetle:
AI: “Makineler nasıl insan benzeri davranış sergiler?”
ML: “Makinelere verilerden öğrenme yeteneği nasıl kazandırılır?”
-
Bu ilişkiler, özellikle derin öğrenme gibi alt alanlarda daha da belirginleşir.
Bu ayrım, içerik üretiminde ve teknoloji değerlendirmelerinde önemli bir perspektif sağlar – özellikle “makine öğrenimi algoritmaları” derken aslında “veriden öğrenebilen modeller” üzerinde konuştuğumuzu bilmek faydalıdır.
Makine Öğreniminin Günlük Hayattaki Kullanım Alanları
Makine öğrenimi günümüzde geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Aşağıda bazı örnekler yer alıyor:
-
Öneri sistemleri: Online alışveriş ya da medya platformları kullanıcının önceki davranışlarına göre ürün ya da içerik önerir.
-
Dolandırıcılık tespiti (fraud detection): Bankacılık ve finans sistemlerinde şüpheli işlemler algoritmalarla yakalanır.
-
Siber güvenlik: Anomalileri tespit edebilen ve bilinmeyen saldırılara karşı öğrenebilen sistemler.
-
Sağlık hizmetleri: Görüntüleme verilerinden hastalık sınıflandırması, prognoz analizi.
-
Otonom sistemler: Sürücüsüz araçlar, robotik sistemler çevreyi algılayıp karar verir.
-
Müşteri hizmetleri ve chatbotlar: Kullanıcı etkileşimlerine göre metin ya da konuşma temelli yanıtlar üretir.
-
Üretim ve bakım (predictive maintenance): Sensör verilerine dayanarak arızaları önceden tahmin eder.
Makine Öğreniminin Avantajları
Makine öğrenimi teknolojilerinin sunduğu başlıca avantajlar şunlardır:
-
Otomatikleşme ve hız: Manuel olarak yapılamayacak kadar büyük veriler üzerinde otomatik analiz ve öğrenme sağlayarak karar süreçlerini hızlandırır.
-
Öngörü yeteneği: Geçmiş verilerden öğrenerek geleceğe dair tahminler yapabilir; bu da risk yönetimi, pazarlama stratejisi gibi alanlarda önemli avantaj sağlar.
-
Kişiselleştirme: Kullanıcı verilerine göre bireysel öneriler, deneyimler sunabilir; müşteri memnuniyetini artırır.
-
Rekabet avantajı: Veri-yoğun işletmelerde makine öğrenimi kullanımı, daha iyi operasyonel verimlilik ve yenilikçilik sağlar.
-
Veri değeri üretme: Sahip olunan verilerin “ham” halden çıkarılarak iş değerine dönüşmesini sağlar.
Kaynakça / Referanslar
-
Google Developers – What is Machine Learning?
https://developers.google.com/machine-learning/intro-to-ml/what-is-ml -
SAS – Machine Learning: What it is and why it matters
https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.html -
IBM – Types of Machine Learning
https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning-types -
TechTarget – Machine Learning (ML) Definition
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML -
Coursera – What is Machine Learning?
https://www.coursera.org/articles/what-is-machine-learning -
Wikipedia – Machine Learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning -
DataCamp – What is Machine Learning?
https://www.datacamp.com/blog/what-is-machine-learning -
Simplilearn – 10 Algorithms Every Machine Learning Engineer Should Know
https://www.simplilearn.com/10-algorithms-machine-learning-engineers-need-to-know-article -
GeeksforGeeks – Types of Machine Learning Algorithms
https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/types-of-machine-learning-algorithms/ -
Machine Learning Mastery – A Tour of Machine Learning Algorithms
https://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/ -
Cloud Google – Artificial Intelligence vs. Machine Learning
https://cloud.google.com/learn/artificial-intelligence-vs-machine-learning -
TechTarget – AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Key Differences
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/AI-vs-machine-learning-vs-deep-learning-Key-differences -
Analytics Vidhya – Machine Learning Workflow Explained
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/how-does-machine-learning-work/ -
Big Data Turkey – Makine Öğrenmesi Nedir?
https://bigdataturkey.com/makine-ogrenmesi-nedir/ -
Global AI Hub Türkiye – Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka İlişkisi
https://globalaihub.com/machine-learning-ve-yapay-zeka-arasindaki-farklar/
Yorum Ekle