Makine öğrenmesi nedir sorusu, teknolojinin gelişimi ile birlikte sürekli olarak gündeme gelen sorulardan biridir. Buna verilebilecek en iyi cevap ise insanların doğal yeteneklerini tekalit ederek, çeşitli veri sistemleri ile çalışan sistemler bütünüdür, şeklindedir. Bu sistemler yapay zekaların bir alt dalı şeklinde açıklanır. Yapay zekalar konusunda oldukça önemli bir dönüm noktası olarak kabul edilir. Veri tabanlarının oldukça büyümesi sebebi ile bu makine öğrenme sistemlerinin de önemi bir o kadar artar. Bu sebeple günümüzde gelinen noktada, internet ya da sosyal medya kullanımlarının çok yüksek sayılara ulaşmasıyla beraber, makine öğrenmesi çeşitleri de buna bağlı olarak artış gösterir. Makine öğrenmesi, çeşitli matematiksel ve istatiksel yöntemleri kullanarak, makinelerin otomatik bir şekilde çalışmasının yanı sıra yeni verileri de öğrenip uygulamasına olanak tanır. Büyük verilerin yani big data sistemlerinin işlenmesine olan ihtiyaç arttıkça, makine öğrenmesi sistemlerine olan ihtiyaç da buna bağlı olarak artar. Makine öğrenmesi kavramı, yapay zeka kavramı ile eş anlamlı olarak kullanılsa da aynı anlama gelmezler. Makine öğreniminde, sistemler insani yetenekler göstererek, sürekli olarak yeni veri girişlerini öğrenirler. Bu sayede, kullanıcılar, sadece otomatik çalışan bir makineye değil, aynı zamanda öğrenebilen ve öğrendiğini uygulayabilen bir makineye de sahip olmuş olurlar. Bunun en büyük faydası ise sürekli olarak değişen insan ihtiyaçları ve gelişen teknolojiye ayak uydurma konusundadır. Makine öğrenmesi sistemlerini her biri yapay zeka sınırları içerisindeyken, her yapay zekada makine öğrenmesi yoktur. Akla gelebilecek her iş dalında yaygın bir şekilde kullanılan makine öğrenmesi sistemleri, farkında olunmasa bile günlük yaşamın da içine girer.
Makine Öğrenmesi Türleri Nelerdir?
Algoritma çeşitleri, makine öğrenmesi sistemlerinin güç kaynağıdır. Bunun da iki çeşidi vardır. Bu çeşitlere bağlı olarak da makine öğrenmesi algoritması ortaya çıkar. Birincisi denetimli makine öğrenimi, ikincisi ise denetimsiz makine öğrenimi. Denetimli makine öğrenmesi; kendisini kullanan uzman tarafından, hangi veriye hangi sonucu çıkaracağı öğretilen sistemlerdir. En yaygın olan algoritma çeşididir. Kılavuz tarafından öğretilen makine, sanki bir öğrenci gibi hareket eder. Daha önceden var olan veri kümelerini çalışma konusu yapar. Bu algoritmaya örnek olarak verilebilecek sistemler, çoklu sınıflandırma, destek vektör makineleri şeklinde sıralanır. Diğer bir algoritma modeli olan denetimsiz makine öğrenimi; herhangi bir uzman kılavuzluğuna gerek duymadan, çeşitli ve karmaşık veri gruplarında otonom bir şekilde öğrenim sağlayan makine öğrenimi çeşididir. Burada kullanılan veriler daha önceden belirli olmayan ve bağımsız verilerdir. Bunun seçimini makine kendisi yapar. Bu bağımsızlık, kullanıcılarına iş pratiği açısından fayda sağlayan bir durumdur. Yapılan işlerde hız sağlamasının yanı sıra daha yüksek hacimli üretim fırsatı tanır. Denetimsiz makine öğrenimine örnek olarak; k-ortalamalar kümesi ve ilişkilendirme kuralı söylenebilir. Kullanıcıların şahsi ya da iş amacıyla kullandıkları alana bağlı olarak, doğru makine öğrenimi türünü seçmeleri gerekir. İşlenecek olan verilerin boyutuna, çeşidine, türüne göre karar verme işlemi gerçekleşmelidir. Büyük çapta şirketler için bu makine öğrenimi sistemlerinin kullanımı artık bir zorunluluk haline geldi. Anlık olarak internet ve sosyal medyaya yüklenen veri sayıları milyonları aşmış bir haldeyken, insan gücü ile veri yönetimi ve makine yönetimi yapmak imkansıza yakın bir hal alır. Bu sebeple verileri öğrenebilen bu otomatik makineler yardımı ile işler hızlanırken, bunun doğal sonucu olarak da firmaların büyüme gelişme hızları da artar. Bu artışın yanı sıra daha verimli bir işgücü sağlanmış olur.
Makine Öğrenmesi Örnekleri
Teknoloji ile birlikte ortaya çıkan yeni iş dalları ve var olan iş dallarının bu teknolojilere ayak uydurması ile birlikte makine öğrenmesi örnekleri sayısı da bir o kadar arttı. Bu örneklerin her biri, farklı iş dalların değişen isteklerine göre kullanımı sonucu orataya çıkar. Şirketler ya da iş yerleri açısından karar alma süreçleri ve veri yönetimi açısından kolay ve hızlı bir yöntem sunan makine öğrenmesi, aynı zamanda bu süreçleri otomatikleştirerek, iş gücü tasarrufu da sağlama imkanı sunar. Bu da yüksek düzeyde iş yapma ve müşteri çevresi kazanma adına önemli bir atılımdır. Bu sistemler şirket çalışanlarının daha organize ve daha planlı çalışması konusunda da kullanım alanı bulur. Örnek vermek gerekirse finans alanında iş yapan firmalar, elde edilen sayısal veriler ışığında, gerçek ve tahmine dayalı sonuçlar arasında sürekli olarak karşılaştırma işlemi yaparlar. Bu işlemlerin makine öğrenmesi yöntemi ile yapılması sayesinde, hız ve doğru işlem yapma konusunda büyük verim alınır. Bu sistemlerin kullanıldığı diğer bir iş dalı ise bilgisayar mühendisliğ, yazılım ya da yapay zeka alanında çalışan uzmanlar içindir. Bu uzmanlar da çeşitli yazılımları yazarken işledikleri verileri çok daha hızlı ve doğru bir şekilde işlemek için makine öğrenmesi sisteminden yardım alırlar. Aksi halde milyonlarca verinin işlenme ya da kullanılma şansı imkansızdır. Yazılım üretimi yapılırken bu verilerden bağımsız bir yazma süreci düşünülemez. Bu sebeple makine öğreniminin yazılım gibi sektörlerde yeri büyüktür. Makine öğrenmesinin kullanım alanı bulduğu bir diğer iş dalı; sağlık alanıdır. Hastanelerde yer alan makinelerin, sürekli olarak öğrenme işlemi göstererek, hasta tedavilerinde kullanılır. Böylece daha az iş gücü ve güvenilir tekniklerle hastalara tedavi uygulanma şansı bulunur. Aynı zamanda hasta verilerinin depolanması ve kullanılmasında da makine öğrenmesi yöntemleri kullanılır. Bu sayede çok daha hızlı bir şekilde hasta verilerine ulaşılarak, doğru tedavilerin uygulanmasında yardım alınmış olur. Bir sonraki arama işleminde de kaydedilen bu veriler sayesinde, pratik bir kullanım sağlanır. Bilgisayarlar ya da makineler, akla gelebilecek her türlü iş alanında mevcut olduğu için makine öğrenmesi teknolojisi de hemen hemen tüm iş dallarına yayılmış durumdadır.
Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenmesi yöntemleri, belli başlı çalışma aşamalarının gerçekleşmesi ile çalışır. Bu aşamalar üç ayrı ana başlık altında işlenebilir. Bunların her biri sıralı ve birbiri ile entegre bir çalışma sağlar. Bu entegre çalışma sürecinin doğru bir şekilde işlemesi isteniyorsa, bu aşamaların her biri düzgünce uygulanmalıdır. Makine öğrenmesi çalışma süreçlerinden ilki, karar sürecidir. Karar süreci; genel anlamda, makine öğrenmesi algoritmaları çalışarak, bir tahmin ya da tasnif işlemi yapması sürecini ifade eder. Bu algoritmalar denetimi ya da denetimsiz olabilir. Aynı zamanda alınan verilerin de etiketli ya da etiketsiz olmasının bir önemi yoktur. Makine öğrenmesi sistemleri, bu veriler arasından seçilen bir veri kalıbı hakkında tahmine dayalı bir sonuç ortaya çıkarır. Diğer bir makine öğrenmesi aşaması ise hata işlevi aşamasıdır. Bu aşamada, ortaya çıkan veri modellerinin tahmini için uygulanan aşamadır. Aynı zamanda bu modellerde bir hata ya da bozukluk olup olmadığının görülmesi de bu aşamada sağlanır. Çeşitli örnek modellemeler ile kıyaslama yaparak hataların ortaya çıkması sağlanır. Diğer bir çalışma aşaması ise veri modeli optimizasyonu sürecidir. Veri modeli optimizasyonu, çeşitli örnek veri modelleri ile üretilen veriyi karşılaştırarak, diğer modellere yaklaştırmak ve arasında yaşanacak tezatlıkları gidermek için çalışan aşamadır. Algoritmalar, bu süreçleri süreli olarak tekrar tekrar çalıştırarak, elde olan veri modelini en iyi hale getirene kadar çalıştırmaya devam eder. Bu süreçlerin her biri otonom bir şekilde ilerler. Elde olan verileri, matematiksel olarak modelleyerek, anlaşılmasını sağlayan makine öğrenimi, herhangi bir kılavuz olmadan veri öğrenmek amacıyla çalışır. Bu çalışmayı da olabildiğince hızlı bir şekilde yapar. Bu konuda olan deneyimi arttıkça, çalışma sonuçları da buna bağlı olarak daha doğru ve daha anlaşılır olur. Makine öğrenimi sistemleri, uyarlanabilir ve değişebilir yapıda olduğu için, sürekli olarak değişen senaryolara uygun sonuçlar erme konusunda oldukça başarılı teknolojik ve yazılımsal sistemlerdir.
Makine Öğrenmesi Yöntemleri Nelerdir?
Makine öğrenmesi yöntemleri, 3 ayrı alt kategori altında incelenir. Bu yöntemlerden birincisi gözetimli makine öğrenmesi yöntemidir. Gözetimli makine öğrenmesi; verilerin tasnif etmek ve bunun sonucunda ortaya çıkan sonuçların doğru bir şekilde tahmin işlemini sağlayan algoritmaları öğretmek için etiketli veri topluluklarını kullanılmasına verilen addır. Bu yöntemde, gelen verilerin, ağırlıklarını düzenleme işlemi yapılır. Bu da çeşitli uyum sorunlarının aşılması için faydalı bir işlemdir. Bu sayede, istenmeyen veriler ayrılarak başka bir yerde saklanması mümkün hale gelir. Gerçek zamanlı ve anlık olarak ortaya çıkan hataların çözümleri konusunda da başarılı bir yöntemdir. Diğer bir öğrenme çeşidi olan gözetimsiz makine öğrenmesi ise denetimsiz makine öğrenmesi olarak da geçen, çeşitli algoritmaları çözmek ve etkisi olmayan veri kümelerinin kategorilenmesi işlemini yapmak için kullanılır. Bu tip yöntemi kullanan makineler, herhangi bir kılavuz yardımı olmadan verileri bulup, keşfetme özelliğine sahiptir. Birbiri ile alakasız gözüken veriler arasında, çeşitli bağlantı ve köprüleri otomatik bir şekilde ortaya çıkararak, veri analizi, işlemesi, satış ve pazarlama stratejileri gibi alanlarda kullanılacak hale getirir. Bu da şirketler için yeni pazarlara ve yeni müşteri çevrelerine açılma konusunda büyük yardım sağlar. Son makine öğrenmesi yöntemi ise yarı gözetimli makine öğrenmesidir. Yarı gözetimli makine öğrenmesi yöntemi; gözetimli ve gözetimsiz makine öğrenmesi tekniklerinin ortasında yer alan bir yöntemdir. Diğer iki yöntemin kesişme ve birleşme noktası gibidir. Bu yöntem çalışırken, makinelerin öğrenmesi sırasında, etiketsiz ve karmaşık bir veri grubu için ayrıştırma işlemi yaparken, daha küçük bir veri grubu kullanarak, daha kolay bir çözümleme sağlar. Bu yöntem, yeterli veri sayısı yoksa ya da yeterli veri sayısını kaldırabilecek sistemler yoksa, bu yöntem ile birlikte o verilerin de işlenmesi sağlanır.
Makine Öğrenmesi Sistemlerinin Kullanılmasının Sağladığı Avantajlar Nelerdir?
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme sistemleri, oldukça yaygın kullanım alanı bulan sistemlerdir. Bu kullanım alanları her geçen gün daha da artar. Makine öğrenmesi sistemlerinin kullanım alanlarına göre sağlamış olduğu çeşitli faydalar vardır. Bu faydalarından yararlanabilmek için bu sistemlerin düzgün ve işe uygun şekilde kullanılması gerekir. Bu avantajlardan ilki, çeşitli senaryolara karşı içgörüler ortaya çıkarmasıdır. Makine öğrenmesi uygulamaları, yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verileri, otomatik olarak tamamlayarak, kişilere gerçekçi tahminlere dayalı sonuçlar sunar. İnsan yetenekleri ile ulaşılamayacak bu sonuçlar ise kişilere geleceğe dair bir yol gösterici niteliği taşır. Aynı zamanda anlık gelişen sorunlara da çözüm önerileri sunarak, bu açıdan da fayda sağlar. Bu sistemlerin diğer bir faydası ise kullanıcı tecrübelerini geliştirmesidir. Bu sistemlerin içerisinde yer alan çeşitli sistemler, müşterilerin ne gibi ihtiyaçlarının olduğu ya da ne istedikleri konusunda veri toplayarak, müşteriler açısından kusursuz bir kullanım sağlama amacı ile çalışır. Bu sayede müşteri memnuniyeti en üst seviyelere çıkar. Herkesin taleplerini karşılama konusunda, insan yeteneklerinin üstüne çıkan sistemlerdir. Diğer bir avantaj ise müşterilerin yapabileceği davranışları öncesinden tahmin etme özelliğidir. Müşteriler hakkında toplanan veriler ışığında ürün ya da yazılımları, hangi konularda gelişmesi gerektiğini, hataların ne olduğunu, hangi güncelleme ve yenilikler gerektiğini öğrenerek, bir sonraki güncellemede bu konular üstüne yoğunlaşma sağlanır. Böylece kullanıcılar önünü görerek hareket etme şansı bulur. Diğer bir fayda, veri bütünlüğünün korunmasıdır. Veri bulma açısından da faydalı olan bu sistemler, bu verileri işleyerek ya da birleştierek gelişim göstermesini sağlayabilir. Bu sistemlerin en önemli faydalarından biri de karşı karşıya gelme ihtimali olan riskleri azaltma özelliğidir. İnternet üzerinde yer alan çeşitli dolandırıcılık yöntemlerine karşı, yine aktif bir öğrenme süreci geçiren makine öğrenmesi sistemleri, güvenli bir kullanım sağlar. Bu öğrenmeyle beraber, şirketi zarara uğratabilecek çeşitli risklerin önüne geçilmiş olur. Bu özelliği, insanların tehlikelere karşı kendini savunma gereksinimine benzetilebilir. Makine öğrenmesi sistemlerinin diğer bir faydası ise çalışma ve üretim maliyetlerini gözle görülür bir şekilde azaltma özelliğidir. Makine öğrenmesi sistemleri, insan gücü ile yapılmaya çalışılsa çok uzun sürelerde yapılabilecek işleri, anlık olarak yapıldığı için zaman tasarrufu sağlar. Bunun doğal sonucu olarak da daha hızlı üretim yapan firmalar maddi açıdan kazanç sağlar. Aynı zaman işgücü ve kaynak tüketimi konularında da tasarruf sağlamış olur.
Makine Öğrenmesi Kullanım Senaryoları Nelerdir?Makine öğrenmesi projeleri, günlük hayatın her alanında, insanların karşısına çıkar. Makine öğrenmesi ile karşılaşma senaryoları, her geçen gün daha da artar. Bu senaryolara örnek olarak, konuşma tanıma sistemleri verilebilir. Bilgisayarlar, telefonlar, tabletler gibi akla gelebilecek her türlü cihazda konuşma tanıma sistemleri kullanılır. Telefonlarda, akıllı asistan sistemlerinin tamamında, bu konuşma tanıma yazılımları vardır. Kullanıcılarının söylediği cümleleri anlayarak cevap verme ve istenileni yapma gibi özellikler mevcuttur. Konuşulan şeyleri metne çeviren sistemlerde de aynı şekilde, bu konuşma tanıma sistemleri kullanılır. Makine öğrenmesi sistemlerinin, günlük hayatta kullanımına bir diğer örnek ise müşteri hizmetleri sistemlerdir. Burada yer alan otomatik cevap veren robotlar, kişilerin sorularına ya da aldıkları hatalara çözüm üretmektedir. Aynı zamanda ses ile komut verme özelliği de müşteri hizmetleri içerisinde yer alır. Burada da sesli tanıma sistemleri kullanılır. Aynı zamanda sıkça sorulan sorulara otomatik yanıt verme, çeşitli kampanya ve indirim haberlerini otomatik olarak verme, ürün tavsiyelerinde bulunma gibi pek çok özelliğe sahip olan bu sistemler, makine öğrenmesinin en güzel örneklerindendir. Diğer bir örnek ise bilgisayar görüşüdür. Bilgisayar görüşü, bu sistemlerin içerisinde yer alan ve sürekli olarak eklenen, görsel, sesli ve yazılı verilerden, anlamlı ve işe yarar bilgileri ayıklayıp, kullanıcılara sunan sistemlerdir. Kullanıcılarının, arattığı şeylere, öğrendiği veriler üzerinden cevap verilmesi sağlanmış olur. Diğer bir kullanım alanı da öneri motorlarıdır. Öneri motorları; daha öncesinde yapılmış olan müşteri ve piyasa hareketlerini, makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak, yeni satış ve pazarlama stratejilerinin oluşmasında fayda sağlayan sistemlerdir. Bu sistemlerin sağladığı en büyük fayda ise daha emin adımlarla üretim ve pazarlama yapılmasını sağlamasıdır. Müşterilerin alışverişlerini tamamlaması sırasında, ek ürün tavsiyeleri yaparak daha büyük satışların yapılmasını da bu sistemler sağlar. Diğer bir makine öğrenmesi sistemi senaryosu ise otomatik al sat yapma yeteneğine sahip olan, hisse yönetim sistemlerdir. Bu sistemler, kullanıcılarının daha yüksek oranlarda kar etmesi amacıyla çalışan portföy yönetim sistemleridir.
