Yapay Zekâ Kavramında Makine Öğrenimi Ne İfade Ediyor?

Yapay zeka kavramında makine öğreniminin önemli büyük. Machine Learning olarak bilinen makine öğrenimi sayesinde, yazılım programları detaylı olarak işleme tabi tutulamaz. Detaylı işlemler olmamasına rağmen makine öğrenimiyle birlikte sonuçları daha iyi tahmin etmek mümkündür. 1959 senesinde geliştirilen makine öğrenimi bilgisayar biliminin aracı olmasıyla yapay zekâ kavramında; model tanıma ile sayısal öğrenme çalışmalarıyla geliştirilmiştir. Makine öğrenimini geniş bir perspektifle ele aldığımızda; makine öğreniminin yapısal işlev bazında öğrenildiğini ve veriler üzerinden tahminlerin gerçekleştiği bir araştırma sistemi olduğu söylenebilir. Makine öğrenimi nin algoritmaları; statik programların talimatlarıyla beraber örnek girişli veri tabanlı tahminlerden modellerin inşasının yapılıp çalıştırıldığı yer olarak dikkat çekiyor.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

  Makine öğrenimi; denetlenen ve denetlenmeyen olmak üzere iki şekilde çalışıyor. Denetlenen makine öğrenimlerinde; algoritmalar ilk olarak algılanıyor ve sonrasında algılanan veriler analiz işlemlerine tabi tutuluyor. Yalnız bu işlem yapılırken çok dikkat edilmesi ve özellikle konuyla ilgili eğitimin çok iyi alınması gerekiyor. Tahminler yürütüldükten sonra tahminlerin doğruluğuna dair geri bildirimlerin mutlaka sağlanması gerekiyor. Denetlenmeyen makine öğrenimlerindeyse; algoritmalarda istenilen sonuçların verilerle eğitilmesi gerekmiyor. Denetlenmeyen makine öğrenimlerinde en önemli husus; verilerin sadece gözden geçirilmesi olduğunu söyleyebiliriz. Burada aynı zamanda derin öğrenme sistemiyle sonuca gidilir.

Makine Öğrenimi Algoritma Türleri Nelerdir?

Makine öğreniminin kullanım açısından herhangi bir sınırı olmadığını söyleyebiliriz. Makine öğreniminin algoritmaları, basitten karmaşık olana doğru değişme gerçekleştiriyor. Bu algoritma türlerinde çok kullanılanları şu şekilde sıralayabiliriz: Nörol Ağlar Geleceğe dair verileri işleyip öğrenmek adına çok sayıda değişkenin arasından korelasyonların tanımlanmasında büyük derecelerde eğitim verileri kullanılır. Karar Ağaçları Birtakım eylemlerin ve gözlemlerin kullanıldığı aynı zamanda istenilen sonuca da ulaştırabilecek uygun yöntem diye biliniyor. Takviye Öğrenme Bir sürecin tamamlanmasında ve birden fazla girişimin yinelenmesinde kullanılan model olarak dikkat çekiyor. Makine öğrenimi algoritmaları açısından bakıldığında; iyi sonuçlarda ödüllendirme sistemi oluyor. Algoritmalar içerisinde uygun olan süreç öğrenilmezse bu seferde başarısızlığa neden olan süreçler cezalandırılıyor. K-Küme Belli sayılarda veri noktalarını benzeyen özelliklerle belirli sayılarda gruplandırma işlemi olarak dikkat çekiyor. Makine Öğrenimi Algoritma Sınıfı Genel olarak 2 değişkenin arasındaki korelasyon tanımlanmasıyla birlikte gelecekte yer alan veri noktalarıyla alakalı tahminlerin kullanılmasına dair korelasyonları içeriyor.

Makine Öğrenimine Dair Örnekler

Günümüzde makine öğreniminin çok fazla uygulamada kullanıldığını söyleyebiliriz. Bunların içinde en bilineni olarak, Facebook Haber Kaynağı'nı söyleyebiliriz. Facebook Haber Kaynağındaki makine öğrenimi işleyişi; üyelerin tümünün özet akışlarının kişiselleştirilmesiyle gerçekleşiyor. Örneğin; kişi, arkadaşına ait yayınların okunması ve beğenilmesi hususunda devamlı kaydırma yapıp durdurduğu takdirde birtakım eylemler gerçekleşir.  O eylemlere; Haber Kaynağı üzerinde o kişiye ait içerik akışında fazlasının gösterilmesi örnek verilebilir. Görüntülerin arkasından yazılımların kullanıcı verilerinde ve kalıpların tanımlanmasında; tahmin analitiğiyle, istatistik analizlerinin kullanıldığını söylenebilir. Buradaki amaç; Haber Kaynağının doldurulmasıdır. Facebook kullanıcısı, arkadaşlarının yazdıklarını beğenmekten, okumaktan ve yorum yapmaktan vazgeçince de veri kümesinde yepyeni veriler yer alacak. Özetle; Haber Kaynağı, kullanıcının hareketine bağlı olarak makine öğreniminin işleviyle şekillenecek.

Makine Öğrenimi Örneklerinin Kullanıldığı Kurumsal Alanlar

Makine öğrenimi; kurumsal alanlarda kullanılarak verimli çalışmaların olmasını sağlayabiliyor. İnsan Kaynakları İş için uygun personellerin bulunmasında ve personellerin özelliklerinin tanımlanmasında hayati önem taşıyor. Müşteri İlişkileri Yönetimi E-postaların analizinde kullanılan öğrenim modeli olarak dikkat çekiyor. Bu sistemde ilk olarak; önemli mesajların yanıtlanması adına satış ekibindeki üyeler uyarılır. Uyarma işleminin ardından gelişmiş olan sistemlerde potansiyel etkili cevapları görebilirler. İş Zekâsı Analitik sağlayıcılarla, kullanıcılar için hayati önem taşıyan potansiyel veri noktalarının otomatik şekilde tanımlanması; yazılımların aracı olmasıyla makine öğrenimine bağlıdır. Makine öğrenimiyle birçok noktada karşılaşabiliriz. Sanal asistan teknolojileri özellikle makine öğreniminde başı çekiyor. Akıllı asistanlar; kullanıcıların kişisel programlarına ve önceden tanımlanan tercihleriyle benzerlik taşıyan noktalara çok sayıda derin öğrenme modelleri getirirler. Bu sistemde, doğal konuşmalar yorumlanır.

Makine Öğrenimini Gelecekte Neler Bekliyor?

Yapay zekanın ön plana çıktığı son zamanlarda bununla bağlantılı olarak makine öğrenimi algoritmalarının önem kazandığını söyleyebiliriz. Makine öğrenimlerinin olduğu platformları ele aldığımızda; başta Google olmak üzere Microsoft gibi pek çok platformun yer aldığını söylenebilir. Uzmanların araştırmalarına göre makine öğrenimi uygulamaları, gelecekte çok farklı boyutlara geliştirilmiş şekilde ulaşacak.