Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, yapay zekanın bir uygulamasıdır. Sistemlerin programlanmadan otomatik olarak öğrenmesi ve öğrendiklerini deneyerek geliştirmesi anlamına gelir. 

Temeli Nedir?

Makine öğrenmesi, verilere kendisi erişebilen ve bunları öğrenmek için kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır.

Süreç Nasıl Çalışır?

Öğrenme süreci, verileri gözlemekle başlar. Özellikle, talimatlara ve doğrudan sonuçlara bakılarak, kalıplar aranır. Böylece ilerideki kararların temeli oluşturulur. Burada öncelikli amaç insan müdahelesi ve desteği olmadan, bilgisayarın kendi kendine öğrenmesi ve ayarlamalar yapmayı başarmasıdır.

Makine öğrenmesi, büyük miktarda veri analizini mümkün kılar. Kârlı fırsatları veya tehlikeli riskleri belirlemek için genellikle daha hızlı, daha doğru sonuçlar verirken, uygun bir şekilde eğitmek için ek zaman ve kaynak gerektirebilir. Makine öğrenimini yapay zeka ve bilişsel teknolojilerle birleştirmek, büyük hacimli bilgilerin işlenmesinde daha da etkili olabilir.

“Makine Öğrenme” Yöntemleri

Makine öğrenme algoritmaları genellikle denetimli veya denetimsiz olarak kategorize edilir.

Denetimli Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Geçmişte öğrenilenleri gelecekteki olayları tahmin etmek için etiketli örnekler kullanarak yeni verilere uygulayabilir. Bilinen bir eğitim veri setinin analizinden başlayarak, öğrenme algoritması çıktı değerleri hakkında tahminler yapmak için çıkarımlı bir fonksiyon üretir. Sistem yeterli eğitimden sonra herhangi bir yeni girdi için hedefler sağlayabilir. Öğrenme algoritması, çıktısını doğru, amaçlanan çıktı ile karşılaştırabilir ve modeli buna göre değiştirmek için hataları bulabilir.

Denetlenmeyen Makine Öğrenme Algoritmaları

Geliştirme için kullanılan bilgiler sınıflandırılmadığında veya etiketlenmediğinde kullanılır. Denetimsiz öğrenme, sistemlerin etiketlenmemiş verilerden gizli bir yapı tanımlayan bir işlevi nasıl ortaya çıkardığını araştırır. Sistem doğru çıktıyı çözmez, ancak verileri araştırır ve etiketlenmemiş verilerden gizli yapıları tanımlamak için veri kümelerinden çıkarımlar yapabilir.

Yarı Denetimli Makine Öğrenme Algoritmaları

Denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme arasındadır. Çünkü eğitim için hem etiketli, hem de etiketlenmemiş verileri kullanırlar – tipik olarak az miktarda etiketli veri ve büyük miktarda etiketlenmemiş veriler. Bu yöntemi kullanan sistemler öğrenme doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirebilir. Genellikle, yarı denetimli öğrenme, elde edilen etiketli veriyi eğitmek / ondan öğrenmek için yetenekli ve ilgili kaynaklar gerektirdiğinde seçilir. Aksi takdirde, etiketlenmemiş verilerin toplanması genellikle ek kaynaklar gerektirmez.

Takviye makinesi öğrenme algoritmaları

Eylemler üreterek çevresiyle etkileşime giren ve hataları veya ödülleri keşfeden bir öğrenme yöntemidir. Deneme ve hata arama ve gecikmeli ödül, takviye öğreniminin en önemli özellikleridir. Bu yöntem, makinelerin ve yazılım temsilcilerinin, performanslarını en üst düzeye çıkarmak için belirli bir bağlamdaki ideal davranışı otomatik olarak belirlemelerini sağlar. Acentenin hangi eylemin en iyi olduğunu öğrenmesi için basit bir geri bildirim gereklidir; bu donatı sinyali olarak bilinir.