Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi kavramı işletmelerin ve kuruluşların bilgi işleme yöntemleri konusunda önemli bir itici güce geç haline geldikçe için bilim kurgunun konusu olmaktan çıkıp yaygın kullanılan bir terime dönüştü. Veri oluşturma hızı katlanarak artmaya devam ederken, makine öğrenimi araçları örüntüleri keşfetmek, trendleri belirlemek ve geleceğe dönük en karlı yolu çizmek isteyen kuruluşlar için çok önemlidir.

Makine öğrenimi ne kadar yaygın? Bir e-ticaret web sitesinden veya akış platformundan gelen bir öneriye tıkladıysanız, bir kredi kartının potansiyel kötüye kullanımı hakkında bilgilendirildiyseniz veya transkripsiyon yazılımı kullandıysanız, makine öğreniminden yararlanmışsınız demektir. Bu olanak; finans, sağlık hizmetleri, pazarlama, perakende ve diğer birçok sektörde verilerden değerli içgörüler elde etmek ve süreçleri otomatikleştirmek için kullanılır.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi (ML), daha fazla veri tükettikçe öğrenen ve gelişen sistemler oluşturmaya odaklanan yapay zeka alt kümesidir. Yapay zeka, insan zekasını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen daha kapsamlı bir terimdir. Makine öğrenimi ve yapay zeka genellikle bir arada değerlendirilir. Kimi durumlarda birbirinin yerine kullanılır ancak aynı anlama gelmezler.

Kısacası tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zekadır, ancak tüm yapay zeka çözümleri makine öğrenimi değildir.

Ana Fikirler

• Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir.
• En yaygın dört makine öğrenimi türü denetimli, denetlenmeyen, yarı denetimli ve pekiştirilmiş olarak sıralanabilir.
• Sinir ağları, karar ağaçları, kümeleme ve rastgele ormanlar popüler makine öğrenimi algoritmaları arasındadır.
• Nesne tanımlama ve sınıflandırma, anormallik algılama, doküman işleme ve tahmine dayalı analiz makine öğreniminin iş amaçlı yaygın kullanım senaryoları arasında yer alır.

Otomatik Öğrenme Açıklaması

Makine öğrenimi, basit istatistiksel analizin ötesine geçen örüntüleri ve eğilimleri keşfetmek için çok büyük boyutlara ulaşabilen veri kümelerini arayarak verilerde daha önce keşfedilmemiş ilişkileri açığa çıkaran bir tekniktir. Makine öğrenimi, verilerdeki örüntüleri belirlemek ve modeller oluşturmak için eğitilen gelişmiş algoritmalar kullanır. Bu modeller tahminlerde bulunmak ve verileri kategorilere ayırmak için kullanılabilir.

Algoritmanın modelle aynı olmadığını unutmayın. Algoritma, belirli bir sorunu çözmek veya belirli bir görevi gerçekleştirmek için kullanılan bir kurallar ve prosedürler kümesidir. Model ise algoritmanın bir veri kümesine uygulandığında alınan çıktısı veya sonucudur.

Eğitimden önce elinizde bir algoritma vardır. Eğitimden sonra elinizde bir model olur.

Örneğin, tıbbi görüntüleme analizi, tahmine dayalı analitik ve hastalık teşhisi gibi görevler için makine öğrenimi sağlık hizmetlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi modelleri; MRI taramaları, X-ışınları ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek, örüntüleri belirlemek ve insan gözü tarafından görülemeyen veya bir teşhiz uzmanının yoğunluk nedeniyle gözden kaçırabileceği anormallikleri tespit etmek için idealdir. Makine öğrenimi sistemleri; kanser, diyabet ve kalp hastalığı gibi durumlar için testler önermek için semptomları, genetik bilgileri ve diğer hasta verilerini de analiz edebilir.

Makine öğreniminin temel özellikleri şunlardır:

• Otomatik örüntü keşfi
• Olası sonuçların tahmini
• Uygulanabilir bilgiler oluşturma
• Çok büyük hacimli verileri analiz etme olanağı

Makine Öğrenimi Türleri

Makine öğreniminin dört ana türü vardır. Her birinin kendi güçlü ve sınırlı yönleri vardır. Bu durum, eldeki belirli görev için doğru yaklaşımı seçmeyi önemli kılar.

• Denetimli makine öğrenimi en yaygın türdür. Bu türde, etiketli veriler algoritmaya ne gibi sonuçlar vermesi gerektiğini öğretir. Denetimli öğrenim sırasında algoritma tıpkı resimli bir kitaptan ezberleyerek meyveleri öğrenmeye çalışan bir çocuk gibi, daha önceden etiketlenmiş veri kümeleri ile eğitilir. Algoritmanın her e-postanın istenmeyen posta veya istenmeyen posta değil olarak etiketlendiği bir veri kümesi üzerinde eğitildiği bir spam e-posta filtresi, denetimli makine öğreniminin bir örneğidir. Model, bu etiketli örneklerden öğrenir. Daha sonra yeni gelen e-postaların istenmeyen posta olup olmadığını belirlediği kalıplara göre tahmin edebilir. Bu tip denetimli öğrenme, algoritmanın öğrenebilmesi ve gelecekte doğru tahminler yapabilmesi için verileri etiketleyerek doğru yanıtları sağlayacak bir insan uzmana ihtiyaç duyar.
  
  Buradaki amacın pristine veri kullanarak eğitim vermek olmadığını unutmayın. Sistemin gerçek dünyada göreceklerini taklit etmeniz gerekir. Bazı istenmeyen postaların tespit edilmesi kolaydır, ancak bazı örnekler gizli veya belirsizdir. Aşırı temiz veriler aşırı uyuma neden olur. Model yalnızca diğer pristine örnekleri tanır.
• Denetlenmeyen makine öğrenimi, bilgisayarın karmaşık süreçleri ve modelleri önceden etiketlenmiş verilere dayanmadan öğrendiği daha bağımsız bir yaklaşımdan yararlanır. Denetlenmeyen makine öğrenimi, etiketlenmemiş verilere dayalı eğitimi içerir. Bir e-postanın istenmeyen posta olup olmaması gibi spesifik, tanımlanmış bir çıktıdan yararlanılmaz.
  
  Denetlenmeyen makine öğrenimi, kümeler oluşturarak benzer veri gruplamalarını tespit etme eğilimindedir. Model eğitildikten sonra benzer örüntüleri belirleyebilir ve bu verileri uygun gruba yerleştirebilir. Tüketici uygulamalarında "bunu satın alan müşteriler bunları da satın aldı" önerileri sunmak için kullanılan öneri motorları, denetlenmeyen makine öğreniminin yaygın bir kullanımıdır. Farklı örüntüler bulunduğunda, algoritma bunları anormallikler olarak tanımlayabilir ve bu da dolandırıcılık tespitinde yararlıdır.
• Yarı denetimli makine öğrenimi, bir modeli tam olarak eğitmek için yeterli sayıda etiketli veriye sahip olmama sorununu ele alır. Örneğin, büyük eğitim veri kümeleriniz olabilir, ancak tüm kümeyi etiketlemenin alacağı zamanı ve getireceği maliyeti karşılamak istemezsiniz. Denetimli ve denetlenmeyen yöntemleri bir araya getirerek, genellikle tam eğitimli bir model elde edebilirsiniz. Eğitim süreci, ilk sonuçları almak ve algoritma için yönergeler oluşturmak için etiketli verileri kullanarak denetimli öğrenme gibi başlar. Etiketli veriler tükendiğinde, yarı eğitimli modele etiketlenmemiş veri kümeleri verilir. Sahip olduğu eğitimi kullanır ve etiketlenmemiş verileri, etiketlenmiş veri kümesine ekleme amacı ile inceler. Model, bir örnek için kesinliği yüksek ve uygun bir etiket bulabilirse, bu örnek etiketli verilere eklenir. Öğrenme süreci bu kez daha büyük bir etiketli örnekler kümesiyle yeniden başlar. Tekrar ederek, daha fazla örnek genellikle sözde etiketler olarak adlandırılan şekilde etiketlenir ve model daha da geliştirilebilir.

  Pekiştirilmiş makine öğrenimi denetlenmeyen makine öğrenimi gibi etiketlenmemiş veri kümeleri kullanır ve algoritmaların verileri değerlendirmesine olanak tanır. Bununla birlikte, pekiştirilmiş öğrenim, mevcut örüntüleri keşfetmek için verileri araştırmak yerine belirli bir hedefe doğru yol almaya çalıştığı için farklıdır. Bir amacı olduğu için, algoritma deneme-yanılma sürecinde ilerler. Her hamle, algoritmanın genel karar verme sürecini geliştirmek için kullandığı pozitif, negatif veya nötr geribildirim alır. Pekiştirilmiş öğrenme algoritmaları, kısa vadede olumsuz sonuçlarla başa çıkmayı gerektirse de, proje hedefine doğru makro düzeyde çalışabilir. Bu şekilde, pekiştirilmiş öğrenim diğer yöntemlerden daha karmaşık ve dinamik durumları ele alır çünkü proje hedefi bağlamının seçimlerdeki riski etkilemesine izin verir. Bilgisayara satranç oynamayı öğretmek bunun iyi bir örneğidir. Genel amaç oyunu kazanmaktır, ancak bu, oyun devam ederken parçaların feda edilmesini gerektirebilir.

İhtiyaçlarınıza en uygun yaklaşım hangisi? Denetimli bir yaklaşım veya diğer üç yöntemden birini seçmek genellikle verilerinizin yapısına ve hacmine, eğitime ayrılabilecek bütçeye ve zamana, ayrıca nihai modeli uygulamak istediğiniz kullanım senaryosuna bağlıdır. Bir bluzun yanında etek önermek pek de önemli olmayabilir. Ama bir tümörü gözden kaçırmak hayatidir.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Adından da anlaşılacağı gibi, makine öğrenimi, programcıların bir sorunu çözmeye çalışan statik bir algoritma geliştirdikleri klasik yaklaşım yerine, eğitim verilerini değerlendirerek belirli bir amaca yönelik geliştirilmiş bilgisayar tabanlı istatistik modelleri oluşturarak çalışır. Veri kümeleri makine öğrenimi modelinden geçtikçe, elde edilen çıktı doğruluk açısından değerlendirilir ve veri bilimcilerinin modeli, hiper parametreler adı verilen bir dizi yerleşik değişken ve öğrenme parametreleri adı verilen algoritmayla düzenlenmiş değişkenler aracılığıyla ayarlamasına olanak tanır.

Algoritma, eğitim verilerini değerlendirirken ayarladığı için, yeni verilerle karşılaşma ve hesaplama süreci algoritmayı amaca yönelik daha iyi hale getirecek şekilde eğitir. Algoritma, projenin hesaplama kısmıdır. "Model" terimi ise gerçek dünyadaki kullanım senaryolarında yararlanabileceğimiz eğitilmiş bir algoritmadır.

Makine öğrenimi projelerinin kapsamı, kaynakları ve hedefleri en uygun yolu belirler, ancak çoğu bir dizi adımı içerir.

1. Verileri toplama ve derleme

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için yüksek miktarda kaliteli veri gerekir. Bunları bulmak bazen zordur ve gereken durumlarda etiketlemek çok yoğun kaynak gerektirebilir. Potansiyel veri kaynaklarını tanımladıktan sonra, genel kaliteyi belirlemek ve projenin mevcut veri entegrasyonu/veri havuzu kaynakları ile uyum sağlamak için bunları değerlendirin. Bu kaynaklar bir makine öğrenimi projesinin eğitim temelini oluşturur.

2. İstenen modeli sağlayacak, uygun bir algoritma seçme

Projede denetimli, denetlenmeyen veya yarı denetimli öğrenmeyi kullanmanın planlanmasına bağlı olarak, veri bilimcileri en uygun algoritmaları seçebilir. Örneğin, etiketli veri kümesine sahip daha basit bir proje karar ağacı kullanabilirken, veri örneklerini benzer nesne gruplarına bölen kümeleme, algoritma bir hedefe ulaşan en iyi yolu belirlemek için denetlenmeden çalıştığı için daha fazla bilişim kaynağı gerektirir.

3. Verileri analiz için daraltma ve hazırlama

Gelen veriler muhtemelen kullanıma hazır olmayacaktır. Veri hazırlama aşaması, eğitim sırasında tüm kayıtların sisteme kolayca alınabilmesini sağlamak için veri kümelerini temizler. Hazırlama; tarih ve saat formatlarını belirleme, sütunları gerektiği gibi birleştirme veya ayırma ve gerçek sayı verilerindeki kabul edilebilir önemli rakamlar gibi diğer format parametrelerini ayarlama gibi bir dizi dönüşüm görevini içerir. Tekrar eden verileri eleme adı verilen tekrar eden kayıtların temizlenmesi ve muhtemelen normal dışı öğelerin belirlenip kaldırılması diğer önemli görevler arasında yer alır.

4. Eğitim yöntemiyle modeli eğitme

İstenen nihai model seçildikten sonra, eğitim süreci başlar. Eğitimde, etiketlenmiş veya etiketlenmemiş halde düzenlenen veri kümesi algoritmaya beslenir. İlk yürütmelerde harika sonuçlar alınamayabilir, ancak veri bilimcileri performansı daha iyi hale getirmek ve doğruluğu artırmak için gereken değişiklikleri yapar. Daha sonra verileri daha hassas bir şekilde ayarlamak için algoritmaya genellikle daha büyük miktarlarda veri tekrar gösterilir. Algoritma ne kadar çok veri görürse, nihai modelin istenen sonuçları sunma konusunda o kadar iyi hale gelmesi beklenir.

5. Model performansını ve doğruluğunu değerlendirme

Model yeterli doğruluğa ulaşana kadar eğitildikten sonra, nasıl performans göstereceğini test etmek için daha önce görmediği verileri sunmanın zamanı gelmiş demektir. Test için kullanılan veriler, genellikle eğitim veri kümesinin ilk eğitimden sonra kullanılmak üzere ayrılan bir alt kümesidir.

6. Model parametrelerine ince ayar yapma ve geliştirme

Model artık büyük olasılıkla devreye almaya yakın noktadadır. Test veri kümeleriyle çalıştırıldığında, son derece doğru sonuçlar üretmelidir. İyileştirmeler, orijinal eğitimde kullanılan genel verileri desteklemek için genellikle şirketin operasyonlarına özgü belirli veriler içeren ek eğitim yoluyla gerçekleştirilir.

7. Modeli başlatma

Sonuçlar optimize edildiğinde, model artık normal üretim kullanımında daha önce görmediği verilerin üstesinden gelmeye hazırdır. Model kullanıma alındığında, proje ekipleri modelin gerçek dünya senaryolarında nasıl performans gösterdiğine dair veri toplar. Bu süreç; modelin tahminlerinin genel doğruluğunu ifade eden doğruluk ve doğru tahmin edilen pozitif gözlemlerin oranı gibi anahtar performans metriklerini izleyerek gerçekleştirilebilir. Modelin tahminlerinin sahadaki iş sonuçlarını nasıl etkilediğini de düşünün. Örneğin bluz satışlarında artış veya daha iyi teşhisler gibi değer yaratıyor mu?

Modelin performansına ilişkin düzenli denetimler ve incelemeler yapmak, dağıtım sonrası ortaya çıkabilecek sorunları veya bozulmaları belirlemeye yardımcı olabilir. Modelin etkili performans göstermesini ve istenen hedefleri karşılamasını sağlamak için gereklidir.

Makine Öğrenimi Algoritmaları

Algoritmalar, bir makine öğrenimi projesinin hesaplama kısmıdır. Eğitildikten sonra, algoritmalar bir soruyu yanıtlama veya bir hedefe ulaşma yönünde istatistiksel olasılığı olan modeller üretir. Bu hedef, "tüm kedileri tanımla" gibi görsellerdeki belirli unsurları bulmak veya verilerdeki dolandırıcılık, spam ya da bir makineyle ilgili bakım sorununu gösterebilecek anormallikleri tespit etmek olabilir. Yine de diğer algoritmalar, bir alıcının şu anda alışveriş sepetinde bulunanlara bağlı olarak hangi giyim ürünlerinden hoşlanabileceği gibi tahminlerde bulunmaya çalışabilir.

Makine öğreniminde kullanılan en yaygın algoritmalardan bazıları şunlardır:

• Sinir ağları: İnsan beyni, gözlerimizden gelen görüntüleri işleme, anıları depolama ve kaslarımızı kontrol etme gibi çeşitli işlevleri gerçekleştiren düğüm ağları oluşturarak çalışır. Bu beyin mimarisinden alınan ilhamla modellenen bilgisayar tabanlı sinir ağları, analiz ettikleri veriler ile bitişik düğümlerdeki veriler arasındaki ilişkileri tartan düğüm katmanları oluşturur. Ağ halinde çalışan bu düğümler, bir resimdeki unsurlar gibi veri özelliklerini belirleyebilir.
• Doğrusal regresyon: Doğrusal regresyon algoritmaları veri noktalarını alır ve tahmin edilen sonuçları en iyi destekleyen hattı belirlemek için matematiksel bir denklem oluşturur. Buna bazen "en iyi uyum hattı" denir. Doğrusal regresyon, tahminlerdeki hataları en aza indirmek için denklemdeki değişkenleri düzenleyerek çalışır. Doğrusal regresyonun bir örneği, pediatrik bakımda görülür. Farklı veri noktaları bir çocuğun boyunu ve ağırlığını tarihsel verilere dayanarak tahmin edebilir. Benzer şekilde, vücut kitle endeksi, boy ve ağırlığın genel vücut yağıyla ilişkisini kurmaya çalışan bir doğrusal regresyondur. Algoritma tahminleri için basit bir çizgi kullanır, bu nedenle hata oranları yüksek olabilir. Örneğin, 30 değerindeki vücut kitle endeksi obeziteyi gösterir. Bu genel nüfus için geçerlidir, ancak NFL oyuncuları gibi güçlü sporcular için kesinlikle doğru sonuç vermez.
• Lojistik regresyon: İkili sonuçlar için son derece uygun olan lojistik regresyon, doğrusal regresyon gibidir, ancak olası veri aralıklarının sınırlarında özel hususlar dikkate alınır. Potansiyel bir müşteriyi ödeme yapan müşteriye dönüştürme olasılığını hesaplayan başarı/başarısızlık analizi, lojistik regresyonun bir örneğidir. Lojistik regresyon tıbbi teşhislerde sıklıkla kullanılır. Örneğin, belirli bir aralıktaki plazma glikoz konsantrasyonları diyabetin güçlü bir göstergesi olarak görülür. Lojistik regresyon, bir e-postanın istenmeyen posta olup olmadığını veya bir kredi kartı işleminin hileli olup olmadığını tahmin etmek için de kullanılabilir.
• Kümeleme: Kümeleme, algoritmaya gösterilen etiketlenmemiş veri kümelerinin farklı gruplara veya kümelere atandığı bir denetlenmeyen eğitim biçimidir. Algoritma eğitim verilerini değerlendirirken, veriler arasında örüntüler ve örtüşen detaylar arayarak gruplar oluşturur. Algoritmanın çeşitli meyvelerin besin değerlerini incelediğini düşünelim. Narenciye meyvelerinin bir grup oluşturduğunu, orman meyvelerinin farklı bir grup oluşturduğunu, kavunların üçüncü bir grup oluşturduğunu görebilir. Bu, her kümeyi benzersiz kılan unsurların daha kolay anlaşılmasını sağlar. Kümeleme, özellikle pazar segmentasyonu gibi her tür sınıflandırma projesi için kullanışlıdır.
• Karar ağaçları: Karar ağaçları, tahminlerde bulunmak için denetimli öğrenme ve temel if-then yollarını kullanır. Projenin karmaşıklığına bağlı olarak, karar ağaçları az kaynakla faydalı sonuçlar üreten algoritmalar olarak ideal çözüm olabilir. Örneğin, bir üniversite hangi öğrencilerin birinci sınıf İngilizce dersini atlayabileceğini belirlemek isterse, önce öğrencinin lisede dört yıl İngilizce dersi alıp almadığını ve aldıysa, öğrencinin bu derslerde en az 3,6 not ortalaması olup olmadığını soran bir karar ağacı kullanabilir. Öğrencinin okuma, yazma ve dil SAT bölümlerindeki belirli bir eşiğin üzerinde puan alıp almadığını sormak da farklı bir yol olabilir.
• Rastgele ormanlar: Karar ağaçları, yapısal olarak katı iş akışlarına sahip olmaları ve tüm değerlendirme sorularının yanıtlanması gereksinimi nedeniyle tek başlarına kullanıldıklarında sınırlamalar getirirler. Yukarıdaki karar ağacı örneğimizde, koşullardan sadece bir tanesini karşılamak yeterli olsa bile, üniversite her iki koşulun da doğru olmasını bekliyor olabilir. Öğrencinin üniversiteye kabul için yazdığı denemesinde ne kadar iyi performans gösterdiği gibi dikkate alınması gereken başka faktörler de bulunabilir. Her üç faktör de gerekli kabul edilseydi, üniversite karar ağacından "aşırı uyum" bekleme sorunu yaşardı. Her üç kriteri de geçebilen öğrenciler, İngilizce 101 dersini almadan da büyük olasılıkla başarı gösterebilirler. Ancak, üç kriteri de karşılamadığı halde başarı gösterebilecek diğer öğrencilerin dersi alması zorunlu tutulurdu. Rastgele ormanlar, daha geniş bir perspektif sunmak için sonuçları kümülatif olarak tartan karar ağaçları koleksiyonlarını bir araya getirir. Rastgele ormanlarla projeler, karar ağaçlarının temel mekaniğini kullanmaya devam ederken ilgili veri noktaları arasındaki nüanslı ilişkileri dikkate alabilir. Demek oluyor ki üniversitemiz bu üç kriteri ayrı karar ağaçlarına ayırabilir. Daha sonra İngilizce 101 dersini kimlerin atlayabileceğine karar vermek için ağırlıkları kullanabilir. Lisedeki İngilizce dersinde başarılı olmak en öncelikli gösterge kabul edilirken ve kompozisyon performansının ağırlığı en son sırada değerlendirilebilir.

Sinir Ağlarının Ötesinde

Makine öğrenimi çok çeşitli algoritmalar kullanır. Yukarıda ele aldıklarımız en popüler seçenekler olsa da, onlar kadar yaygın olmamakla birlikte yine de fayda sağlayan algoritmalara değinelim.

Makine Öğreniminin Avantajları

Makine öğrenimi, kuruluşların verilerinden başka hiçbir şekilde bulamayabilecekleri içgörüler elde etmelerini sağlar. Makine öğrenimini süreçlere entegre etmenin en yaygın avantajlarından bazıları şunlardır:

• Karar Alma ve Tahmine Dayalı Analizi Modernize Etme: Veriye dayalı kararlar veri analizi ile başlar. Bu olağan bulacağımız bir ifadedir, ancak elle yürütülen analiz süreci için büyük miktarda zaman ve kaynak ayırmak gerekirken, maliyeti kabul edilebilir kılacak ölçüde zengin içgörüler elde edilemeyebilir. Makine öğrenimi, kullanıcıların elle veri işleme sürecini optimize etmek yerine sorgulara ve eyleme dönüştürülebilir sonuçlara odaklanabilmeleri için trendleri ve örüntüleri belirlemek üzere büyük hacimli verileri tarayabilir. Makine öğrenimi, analitik aracına bağlı olarak tahminler oluşturabilir. Verilerdeki bulunması zor içgörüleri belirleyerek daha derin bir analiz ve kuruluş için daha fazla değer sağlar.
• Verimliliği Artırma ve Görevleri Otomatikleştirme: Makine öğrenimi, çalışanları daha verimli hale getiren birçok teknolojinin temelini oluşturur. Yazım denetimi, belge dijitalleştirme ve sınıflandırma dahil olmak üzere bilişsel düzeyi düşük ve tekrar eden birçok görev, makine öğrenimi sayesinde bilgisayarlar tarafından yapılmaktadır.
  
  Makine öğrenimi, insanlar için son derece zor olan çok hızlı ve anlık veri analizinde de üstün başarı gösterir. Bu işlem hileli mi, yoksa bu e-posta kimlik avı dolandırıcılığı mı? Makine öğrenimi sistemleri cevabı genellikle saniyeler içinde doğru bir şekilde belirleyebilir ve uygun önlemleri otomatik olarak alabilir. Makine öğrenimi teknolojilerini birleştirerek, tahminler yapılırken bu tahminleri etkileyen faktörlerin açıklamaları da sunulabilir. Bu da yöneticilerin kuruluşları için en iyi yolları çizmelerine yardımcı olur.
• Hizmetlerde Kişiselleştirme ve İnovasyon: Makine öğrenimi, kişiselleştirme yoluyla müşteri deneyimleri için yeni bir kapı açtı. Satın alma geçmişi, tarama geçmişi, demografik veriler ve ek bilgiler, bireysel müşteri profili oluşturmak için kullanılabilir. Bu profil, müşterinin ilgi alanları hakkında tahminlerde bulunmak için benzer profillere çapraz referans ile kullanılabilir. Bu, müşterilerin sürekli geri dönmelerini sağlamak için öneri motoru tekliflerine, otomatik oluşturulan indirimlere ve diğer kişiselleştirilmiş etkileşim türlerine olanak tanır.
  
  Burada ele alınan terimleri kullanarak: Karar ağaçları müşterileri sınıflandırmaya yardımcı olabilir. Bir müşteri vintage ve ikinci el modayı severken, diğeri son moda tasarımcı giysilerini seviyor olabilir. Her bir müşteriyi benzer müşterilerle birlikte kümelemek, tıklayabilecekleri ürünleri veya satış ekibi tarafından motive edilme olasılığı yüksek olan kişileri belirlemeye yardımcı olabilir. Makine öğrenimi daha sonra hangi kümelere uyduklarını dikkate alarak her müşteri için en iyi teklifleri tahmin edebilir.

Makine Öğreniminin Zorlukları

Makine öğrenimi projeleri, oluşturuldukları sistem ve kaynaklar kadar etkilidir. Uygun planlama ve hazırlığa yatırım yapma ihtiyacını vurgulamamız gerek.

Makine öğrenimi projelerinde karşılaşılan en yaygın zorluklardan bazıları şunlardır:

• Veri kalitesi: "İçeri çöp girerse, dışarıya çöp çıkar" deyimi makine öğrenimi için geçerlidir. Hem eğitim aşamasında hem de üretimde verilerin kalitesi kritik önem taşır. Yüksek kaliteli veriler, zamanında ve verimli bir şekilde daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlayabilir. Düşük kaliteli veriler ise sonuç modellerinde yanlışlıklar ve bozulmalar yaratabilir. Unutmayalım ki "kalite" farklı projeler için farklı anlamlara gelebilir. Görüntü tanıma sistemlerini eğitmek için, veriler modelin gerçek dünyada göreceği şeyleri temsil etmelidir. Süjelerin gölgede kalması, hafifçe flu olması ve kameraya doğrudan bakmaması gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Eğitim verileri, sistemin üretim aşamasında göreceği şeylere ne kadar çok veri benzerse o kadar iyi olur.
  
  Bu amaçla, kuruluşlar veri kaynaklarını incelemeli, tutarlı ve uyumlu formatlar sağlamak için veri kümelerini dönüştürmeli, temizleme ve tekrar edenleri ayıklama prosedürlerini yürütmeli, kullanıcıları süreç ve protokoller konusunda eğitmeli, kaliteyi ve uyumu değerlendirmek için araçları entegre etmelidir.
• Önyargı: Veriler temiz olabilir, ancak önyargıdan arınmışlar mı? Kolayca anlayacağımız bir durumu örnek olarak alalım. Resimlerdeki köpekleri tespit etmek için bir makine öğrenimi sistemi eğitmek istediğinizi, sadece Labrador ve poodle fotoğraflarından oluşan sağlam bir veri setine sahip olduğunuzu varsayalım. Eğitimden sonra, model bu köpekleri tespit etmede büyük başarı gösterir. Bunun için önyargılı olduğunu söyleyebilirsiniz. Ama bir bulldog resmi gösterdiğinizde, köpek bulamadığını söyler. Tabii ki bulamaz çünkü bunun için eğitilmedi.
  
  Doğru eğitim veri kümesini oluşturmak, istediğiniz şekilde çalışacak makine öğrenimi araçları oluşturmanın en zor ve en pahalı yönlerinden biridir. Belirli türde verileri bulmanın zorluğu nedeniyle genellikle istenmeyen bir önyargı kaynağı oluşabilir. Örneğin, Tibet mastifi nadir bir cinsdir, ancak bu köpekler turuncu-kahverengi Newfoundland cinsine benzemektedir. Dolayısıyla, elinizde yeterince Tibet mastifi veri örneği yoksa, bir makine öğrenimi modelinin onu Newfie olarak tanımlaması çok şaşırtıcı olmayacaktır.
• Veri güvenliği: Birçok avantajına rağmen makine öğrenimi bir dizi güvenlik sorununu gündeme getirebilir. Makine öğrenimi analizinde kullanılan veriler, genel kullanıma yönelik olmayan hassas veya özel bilgiler içerebilir. Benzer şekilde, veriler modeli zehirlemek ve sonuçlara dezenformasyon katmak için tasarlanmış bir siber saldırının hedefi olabilir. Özellikle de veri kümeleri farklı sistemler arasında dışa veya içe aktarma işlemlerinden geçiyorsa, veri hazırlama adımları güvenlik açıklarını hem açığa çıkarabilir hem de ele alabilir. Güvenlik sorunlarının etkisini azaltmaya yardımcı olmak için şirketler, uygulamalı personel eğitimi dahil olmak üzere bir dizi güvenlik politikası, prosedür ve kontrol yürütmelidir.
• Veri gizliliği: Hassas verilerin ifşa edilmemesini sağlamak sürekli yürütülmesi gereken bir çabadır. Veri anonimleştirme gelişmekte olan bir uygulamadır, ancak her zaman kullanılamayabilir veya yeterli olmayabilir. Bir şirketin, kurumsal müşterilerinin topladıkları verilere dayanarak tüketicileri hakkında daha fazla bilgi edinmelerine olanak tanıyan bir hizmet sunmak istediğini düşünelim. Bu tür bilgilerin yasal zorunluluklar kapsamında korunması ve kullanılması gerekir. Şirketler bir makine öğrenimi sistemi aracılığıyla verileri çalmaya çalışabilecek yeni tehdit vektörlerini dikkatle düşünmelidir.

Makine Öğrenimi Kullanım Örnekleri

Makine öğrenimi, neredeyse her sektörde ve bir kuruluştaki her departmanda önemli avantajlar sağlayabilir. Rakamlar işleniyorsa ve elde veri varsa, makine öğrenimi verimliliği artırmanın ve yeni etkileşim türleri elde etmenin bir yolunu sunar. Farklı sektörlerdeki yaygın makine öğrenimi kullanım senaryoları şunları içerir:

• Perakende: Perakendeciler için makine öğrenimi operasyon, satış ve daha fazla alanda yardımcı olabilir. Operasyon düzeyinde, makine öğrenimi envanter yönetimini optimize etmeye ve olası gecikmeleri erkenden belirlemeye yardımcı olmak için tedarik zinciri verilerini analiz edebilir. Makine öğrenimi, satışları artırmaya yardımcı olmak amacıyla daha fazla etkileşim için temel teşkil edecek bir profil oluşturmak üzere demografik bilgilerle birlikte müşterinin arama ve tarama geçmişini inceleyebilir.
• Medya yayını: Perakendeciler gibi ses ve video yayıncıları da kullanıcının etkileşimine, gezinme geçmişine ve demografik verilerine dayalı olarak müşteri profilleri oluşturabilir. Bu profil daha sonra keşif yapmaya ve daha fazla etkileşim kurmaya yardımcı olan öneri motorlarını destekleyebilir.
• Finans: Makine öğreniminin en güçlü ancak basit kullanımlarından biri, finans endüstrisi için dolandırıcılık tespitidir. Makine öğrenimi sayesinde algoritmalar genel hesap davranışını belirleyebilir ve olası sahtecilik soruşturmaları için anormal davranışları işaretlemeye başlayabilir.
• Sağlık hizmetleri: Sağlık hizmetleri endüstrisi, operasyonun neredeyse her alanında makine öğrenimi kullanmak için tasarlanmıştır. Elektronik sağlık kayıtları yoluyla oluşturulan hasta profilleri, benzer demografik yapılarla kıyaslama ile olası sorunları önceden belirleyebilir. Akıllı ilaç dağıtıcısı gibi Internet of Things cihazlarından gelen veriler hatalara hızla dikkat çekebilir. Hasta trafiğinden veya hastane yatağı kullanım sayılarından alınan operasyon verileri personelin ölçeği konusunda bilinçli kararlar almaya olanak tanıyabilir.

Oracle ile Daha Hızlı ve Daha Güvenli Makine Öğrenimi

Machine Learning in Oracle Database, makine öğrenimi sürecini hızlandırmak için bir dizi olanak ve özellik sunar. Verileri veritabanı içinde tutma becerisi sayesinde veri bilimcileri 30'dan fazla yerleşik, yüksek performanslı algoritmadan; R, SQL ve Python dahil popüler diller için destekten; otomatik makine öğrenimi olanaklarından ve kod yazımı gerektirmeyen arayüzlerden yararlanarak iş akışlarını basitleştirip güvenliği artırabilir.

Büyük veri kümelerine sahip kuruluşlar için HeatWave MySQL ile veritabanı içi makine öğrenimi, verileri makine öğrenimi için ayrı bir sisteme taşıma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu da güvenliği artırmaya, maliyetleri azaltmaya ve zamandan tasarruf etmeye yardımcı olabilir. HeatWave AutoML; algoritma seçimi, eğitim için akıllı veri örnekleme, özellik seçimi ve ayarlama dahil olmak üzere makine öğrenimi yaşam döngüsü unsurlarını otomatik hale getirir, genellikle daha da fazla zaman ve emek tasarrufu sağlar.

Makine öğrenimi yatırımından alacağınız karşılık, büyük miktarda veriyi hızla ve doğru bir şekilde analiz etme ve yorumlama becerisidir. Makine öğrenimi modelleri eğitildikten sonra insanların tespit etmesinin haftalar sürebileceği veya hiç fark edilmeyecek örüntüleri, eğilimleri ve içgörüleri saniyeler veya dakikalar içinde belirleyebilir. Sonuç olarak daha bilinçli karar alma, daha iyi sorun çözme ve veriye dayalı tahminler yapma olanağı elde edilir. Ayrıca, makine öğrenimi modelleri rote süreçlerini otomatik hale getirerek zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir. Makine öğrenimi, iş yerinde devrim yaratma ve inovasyonu destekleme potansiyelini gerçeğe dönüştürüyor.

Makine Öğrenimi Hakkında Sık Sorulan Sorular

Yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Yapay zeka, insanlar gibi düşünecek sistemler inşa etmeye ve geliştirmeye odaklanan geniş bir bilişim konusuna verilen isimdir. Makine öğrenimi ise bu alanın özellikle öğrenme sürecinin hesaplama yönüne odaklanan bir alt kümesidir. İki terim genellikle birbirinin yerine kullanılır ve benzer zorluklarla karşı karşıya kalırlar, ancak bu bağlantıya rağmen ayrı iki kavramı ifade ederler.

Makine öğreniminin dört ana türü nelerdir?

Makine öğreniminin dört türü şunlardır:

• Denetimli. Denetimli öğrenme, algoritmayı belirli bir hedefe doğru eğitmek için etiketli veri kümelerini kullanır.
• Denetlenmeyen. Denetlenmeyen öğrenme, örüntüleri keşfetmek ve tanımlamak için algoritmaya alan sağlayan etiketlenmemiş veri kümelerini kullanır.
• Yarı denetimli. Yarı denetimli öğrenme, projenin geniş parametrelerini belirlemek için ilk eğitim aşamasında etiketli veri kümelerini kullanır. Daha sonra algoritma, etiketlenmemiş örnekleri değerlendirmek için bu eğitimi kullanır ve bunları yüksek olasılıkla etiketleyip etiketleyemeyeceğini görür. Bu süreç tekrarlanabilir. Etiketli örnek seti her tekrarda daha da büyür.
• Pekiştirilmiş. Pekiştirilmiş öğrenme, etiketsiz veri kümeleri kullandığı için denetlenmeyen öğrenmeye benzer şekilde davranır. Bununla birlikte, pekiştirilmiş öğrenme, örüntüler aramak yerine pozitif, negatif ve nötr geri bildirim yoluyla belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi yolu öğrenmeye odaklanır.

Makine öğrenimini öğrenmek zor mudur?

Her teknik beceri gibi, makine öğreniminin de ayrıntılarını öğrenmek, zaman ve özveri gerektiren, aşamalı bir süreçtir. İstatistik bilgisinin yanı sıra Python veya R gibi programlama dillerinde temele sahip olmak, makine öğrenimi için iyi bir başlangıç noktasıdır. Makine öğrenimi çıktılarını değerlendirmede kullanılan birçok unsur; regresyon, sınıflandırma, uyum ve parametreler gibi istatistik kavramlarının anlaşılmasını gerektirir.

Makine öğrenimine bir örnek verebilir misiniz?

Makine öğreniminin en yaygın örneklerinden biri öneri motorudur. E-ticarette bu, "Bu ürünü de beğenebilirsiniz..." önerisi olarak görülür. Video yayıncılığında, sıradaki video için sunulan fikirler olarak görülür. Bu gibi durumlarda, algoritma bir kullanıcının geçmişini alır ve kullanıcının ilginç bulabileceği tahminler oluşturur. Kullanıcı ne kadar çok veri noktası eklerse, algoritmanın tahminleri o kadar isabetli hale gelebilir.