Yapay zeka alt kümesi olarak tanımlanabilen makine öğrenimi tüketilen verilere bağlı olarak ve bu verileri kullanmak sureti ile kendisini geliştirir. Makine öğrenimi yapay zekadan farklıdır. AI(yapay zeka) ile makine öğrenimi farklı olurken makine öğrenimi yapay zekanın alt kümesi olarak tanımlanabilir.
Makine öğrenimi ve yapay zeka kavramları birbiri yerine kullanılmakla beraber iki ayrı konuyu ifade eder. Yapay zeka ile makineler insan davranışlarını taklit edebilme özelliğine kavuşur. Bunu yaparken de farklı strateji ve teknikler kullanılır.
Makine öğrenimi ise yapay zekayı ilgilendiren birçok alanı kapsar. Tüm yapay zeka etkinlikleri makine öğrenimi olarak adlandırılamamaktadır. Makine öğrenimi bir yapay zeka olsa da yapay zeka bir makine öğrenimi değildir. Makine öğrenimi ile veri bilimi arasında da birtakım farklar mevcuttur. Verilerden anlam çıkaran ve öngörüler oluşturan veri bilimi bilimsel bir yaklaşım izlenerek ortaya çıkar.
Makine öğrenimi ile ham veriler ele alınır. Ham veriler kullanılarak hesaplama yapılması makine öğrenimi sayesinde olur. Makine öğrenimi sayesinde insanların gözünden kaçabilme ihtimali olan veri trendleri tanımlanabilir.
Makine Öğrenimi Avantajlar ve Dezavantajlar
Makine öğreniminin avantajlarının yanı sıra dezavantajlarının olduğu da bilinmesi gerekenler arasındadır. Makine öğreniminin önemli bir avantajı kurulumdan sonra hızlı ve kolay bir şekilde çalışabilmesidir.
Kurulumu yapıldıktan sonra insan müdahalesine gerek olmadan çalışabilme özelliğine sahiptir. Zaman içinde elde edilen sonuçların doğruluk payında yükselme görülür. Çok çeşitli veri formatlarını işleyebilme özelliğine sahip olan makine öğrenimi yüksek hacimli ve karmaşık veriler karşısında da iyi sonuçlar vermesi bakımından çeşitli avantajları kullanıcıya sunar.
Makine öğreniminin avantajlarının yanı sıra bazı dezavantajları da bulunur. İlk eğitim maliyetinin yüksek olması bunlardan biridir. Yeterli miktarda verinin olmadığı durumlarda uygulanma zorluğu bulunan makine öğreniminin şirketler açısından başlangıç yatırımları yüksektir. Sonuçların yorumlanması gerektiğinde ise uzman yardımı alınması zorunludur. Aksi durumda belirsizliklerin yok edilmesi zaman alabileceği gibi güç de olabilir.
Makine Öğrenimi Algoritmaları Kullanımı
Makine öğrenimi çözümleri bir bütün olarak yapay zekayı oluşturmaktadır. Birçok alanda makine öğrenimi kullanılır. Makine öğrenimi algoritmalarının bulunduğu alanlar arasında; online alışveriş işlemleri, bankacılık hizmetleri, sosyal medya mecraları ilk akla gelenler arasında yer alır.
Makine öğrenimi ile bilgisayarlar açık talimatlar kullanmak yerine çıkarımlara bağlı olarak görev gerçekleştireceği zaman algoritmaları ve istatistiksel verileri kullanarak model geliştirir. Makine öğrenimi algoritmaları bilgisayar sistemleri tarafından kullanılır. Büyük miktardaki verilerin işlenmesi gereklidir ve veri düzeninin tanımlanması için makine öğrenimine ihtiyaç vardır.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenimi algoritmik tekniklerin kullanımından oluşurken verilerin kapsamına, niteliğine ve elde edilecek sonuca bağlı olarak öğrenme modellerinden yararlanır.
- Denetimli Makine Öğrenimi
- Denetimsiz Makine Öğrenimi
- Yarı Denetimli Makine Öğrenimi
- Takviyeli Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi algoritmalarının da oluşturulma sebepleri vardır. Olaylar sınıflandırılacağı zaman, örneklere ihtiyaç duyulduğunda, sonuçların tahmin edilmesi gerekli ise ve karar verirken doğru süreçler takip edileceği zaman makine öğrenimi algoritmalarından yararlanılır.
Algoritmalar kullanılırken tek seferde veya bir arada karmaşık ve öngörülemeyen verileri analiz etmek gerekli olabilir. Bu sayede en doğru ve hatasız sonuca ulaşılabilmektedir.
Denetimli Makine Öğrenimi
Denetimli makine öğrenimi basittir. Kolay bir tasarımı vardır. Sınırlı sonuç kümesi tahmin edileceği zaman ve veriler kategorilere ayrılırken faydalı neticeler vermektedir.
Denetimsiz Makine Öğrenimi
Denetimsiz makine öğrenimi söz konusu olduğunda öğrenme algoritmaları etiketsiz veriler kullanılmak sureti ile eğitilmektedir. Denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları yeni verileri tarar ve girdi elde eder. Önceden belirlenmiş olan çıktılar arasında elde ettiği girdilerle bağ kurar.
Düzenler tanınacağı zaman, anormallikler söz konusu ise ve verilerin otomatik olarak kategorilere ayrılması gerekli ise denetimsiz makine öğrenimi daha faydalıdır.
Yarı Denetimli Makine Öğrenimi
Yarı denetimli makine öğreniminde denetimli ve denetimsiz öğrenmenin bir arada kullanılması söz konusudur. Bu yöntem tercih edildiği takdirde büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç olmamaktadır. Bu yöntem insanların okuyup etiketlemesi uzun zaman alan belgeler ile çalışılacaksa faydalı olmaktadır.
Takviyeli Makine Öğrenimi
Takviyeli makine öğreniminde olabildiğince fazla ödül puanı biriktirilmek istenir. Bu yöntem en çok video oyunları sektöründe tercih edilmektedir. Karmaşık ve belirsiz veri ortamlarında sınırlı kalan bu yöntem iyi tanımlanan görevlerde de yeterli verimi göstermemektedir.
Makine Öğreniminin Önemi
Makine öğreniminin önemi arasında büyümeyi desteklemek yer alır. Bunun yanı sıra yeni gelir akışı açığa çıkarılacağında, zorunlu problemlerin giderilmesi gerektiğinde işletmelerin desteğe ihtiyacı vardır. Bu noktada makine öğrenimi devreye girer.
Makine öğrenimi sayesinde sürecin otomatikleşmesi kolaylaşırken optimizasyonu sağlanır. Bu sayede işletmelerin yüksek hacimli verileri analiz edebilme kabiliyeti hız kazanır. Bu sayede hızlı ve güvenilir sonuçlara ulaşmak kolaylaşır.
Makine Öğrenimi Kullanım Alanları
Makine öğrenimi kullanım alanları arasında üretim, sağlık hizmetleri, finansal hizmetler, medya ve eğlence sektörü, perakendecilik hizmetleri, yaşam bilimleri gösterilebilir.
Makine Öğrenimi ve Üretim
Üretim sektörünün önemli ihtiyaçları arasında yer alan makine öğrenimi dijital gelişmelerin doğal bir sonucu olarak işletmeler açısından çok sayıda kolaylığı sunar. Üretim sektörünün kalite kontrolü gibi birçok ihtiyacı bu sayede karşılanabilir. Yenilikçi araştırmaları da destekleyen makine öğrenimi sayesinde lojistik çözümler iyileştirilebilir.
Tedarik zinciri, şirket varlıkları, envanter yönetimi makine öğrenimi ile desteklenebilir. Şirketlere öneri sunabilmesi makine öğreniminin önemli bir özelliğidir ve bu sayede üretim sürecinde bilgiye dayalı iyileştirme sağlanabilir.
Makine Öğrenimi ve Sağlık Hizmetleri
Makine öğrenimi sayesinde tıbbi açıdan çok sayıda veri elde edilebilmektedir. Doktorların hastalığın teşhisi ve tedavisi süreçlerinde işlerini kolaylaştıran uygulama sayesinde gerçek zamanlı veri elde edilebilmektedir. Giyilebilir sensörler ve cihazlar kullanılarak sağlık verisi elde edilebilmesi makine öğrenimi programları aracılığı ile bu verilerin analizi doktorların çalışmalarını destekleyebilecek özellikler göstermektedir.
Makine Öğrenimi ve Finansal Hizmetler
Risk analizleri yapılacağı zaman makine öğrenimi finansal ihtiyaçlara yanıt verebilir. Yatırımcılar borsada faaliyet gösterdiklerinde hareketlerin analiz edilmesi makine öğrenimi ile mümkün hale gelmektedir. Yatırımcılar makine öğrenimi aracılığı ile yatırım fonlarını değerlendirebilir ya da finansal portföyler ayarlayabilir. Bu sayede yeni fırsatlar yakalamaları mümkün hale gelir.
Bunun yanı sıra dolandırıcılık riski taşıyan hareketler belirleneceği zaman ya da yüksek kredi riski bulunan müşterilerin tespiti sırasında da makine öğrenimi işlevsel sonuçlar vermesi bakımından kayda değerdir.
Makine Öğrenimi ve Medya ve Eğlence Sektörü
Eğlence şirketlerinin kendi hedef kitlelerini tanımaya ihtiyacı vardır. Bu sayede ürün ve hizmetlerini sunarken kişiselleştirilmiş içeriklerin yanı sıra sürükleyici olanları da bulmak kolaylaşır.
Makine öğrenimi algoritmaları bu kapsamda tüketicilere uygun içerikleri önüne çıkarabilmek, kişiselleştirilmiş önerilerle tüketicileri yönlendirebilmek için çalışır. Makine öğrenimi sırasında girdi ve çıktı verileri kombinasyonları arasında var olan matematiksel bağa göre hareket edilmektedir. Yeterli veri kümesi sisteme sunulduğunda makine öğrenimi sonuçları tahmin edebilecek özelliklere sahiptir.
Makine Öğrenimi ve Perakende Sektörü
Makine öğrenimi perakende sektörü için de oldukça önemlidir. Günümüzün teknolojik gelişmeleri sayesinde sistemlerin sunduğu çok sayıda avantaj işletmelere kolaylık yaratır. Müşteri hizmetleri, pazarlama uygulamaları, stok kontrolleri, stok yönetimi makine öğrenimi ile desteklenebilir. Bu sayede işletme açısından birçok kolaylık elde edilebilir.