Machine Learning (Makine Öğrenmesi) Nedir?

Günümüzün en sık kullanılan teknolojilerinden biri olan Machine Learning, dilimize çevrildiğinde Makine Öğrenmesi olarak karşımıza çıkıyor. Çok geniş içeriğe sahip olan Machine Learning, en yalın haliyle anlatacak olursak yazılımların ek programlamalara ihtiyaç duymadan daha doğru sonuçlara ulaşabilmesi anlamına geliyor. 

İnternette arattığınız bir ürün daha sonra farklı sitelerde karşınıza çıkabiliyor. Bu durumda reklamların kişiselleştirilmiş olduğunu söylemek yanlış olmaz, bunu sağlayan ise Machine Learning teknoloji ve algoritmaları oluyor. İşletmeler, Machine Learning teknolojisi ile günümüzün dijital madeni veriyi en iyi şekilde işleyerek istatiksel analizler elde ediyor. Veri tabanı genişledikçe, algoritmalar daha iyi tahminler ortaya koyuyor. Günümüzde verilerin büyük önem taşıyor olmasının altında yatan neden de bu. 

Algoritmalar ile Çalışılıyor

Machine Learning, tahmin analizleri ve veri madenciliği ile birlikte sistematik çalışmalar yapabiliyor. Yapılan çalışmalar belirli algoritmalar üzerinden çalıştırılabiliyor. Bunların en popüler olanları arasında ise gözlemleri kullanarak eylem sonuçlarını tahmin edebilen Karar Ağaçları, belirli verileri gruplayan Kümeleme ve seçimler üzerinden çalışabilen Pekiştirmeli Öğrenme algoritmaları var. 

Bunun yanı sıra Machine Learning, sistemleri gözetimli ve gözetimsiz olmak üzere iki farklı öğrenme kategorisine ayrılır. Gözetimli öğrenme sistemleri, hem verinin hem de istenilen sonucun tanımlandığı bir sistemdir. Bu sistemi manuel olarak çalıştıran bir veri bilimcisi de olabilir. Tahmin doğruluğu üzerine çıkarılan geri bildirimler de sistemin çalışmasına dair sonuçlar sunmaktadır. Bu sonuçlar ile birlikte veri bilimcisi, analizler üzerinden yeni tahminler geliştirerek algoritmayı sürekli olarak besler. Aslında isminden de anlaşılabileceği gibi bir gözetim vardır ve bu gözetim sürekli olarak veri bilimcisinin takibindedir. 

Gözetimsiz öğrenme sistemlerinde ise algoritmayı yöneten veya geliştiren bir veri bilimci bulunmaz. Algoritmalar, derin öğrenme metodları ile geliştirildiği için ilgili analiz, tahmin ve sonuçlama süreçlerini kendi kendine gerçekleştirebilmektedir.

Kullanım Alanlarına Göre Machine Learning

Tavsiye Motorları

Kullanıcıların satın alma eğilimleri veya kullanım tercihlerini tahmin edebilen ve filtreleyen sistemler Tavsiye Motorları olarak anılmaktadır. Günümüzde çoğumuzun karşılaştığı kitap, beyaz eşya, otel gibi ürünlerin pek çok sitede kullanıcıların karşısına yeniden çıkması bu veri filtreleme yöntemleri sayesinde gerçekleştiriliyor. Pek çok sektörde kullanılan Tavsiye Motorları insanları web sitelerine çekmek veya ürünlerini gösterebilmek için bu algoritmaları kullanılıyor.

Spam Filtresi ve Ağ Güvenliği

Machine Learning teknolojisi ile geliştirilen sınıflama modelleri sayesinde spam e - posta adresleri tespit edilebiliyor. Sınıflama modelleri belirli kriterler üzerinden standart bir mail adresi ile spam olan mail adresini birbirinden ayırabiliyor. Bu sistem hata oranı en düşük Machine Learning sistemi olarak biliniyor.

Otonom Araçlar

Otonom araçlar için kullanılan Machine Learning teknolojileri, derin öğrenme yeteneğine sahip sistemler sayesinde yol üzerindeki çevre ve hareketleri tanımlayabiliyor. Böylece en uygun sürüş senaryoları üretilebiliyor.

Sanal Yardımcılar

Sanal yardımcılar veya sohbet botların geliştirilebilmesi için çok ciddi bir veri analizine ihtiyaç duyuluyor. Bu noktada sanal yardımcılar, makine öğrenmesi ile birlikte geliştiriliyor. Böylece komutlar ve ayarlamalar üst düzey performans gösteriyor.