Günümüzde birçok farklı alanda kullanılan makine öğrenimi, yapay zekânın alt çalışma alanlarından biri kabul ediliyor. Üretimden perakendeye, sağlıktan medyaya kadar çeşitli alanlarda yaygın bir şekilde kullanılıyor.
Giderek dijitalleşen dünyamız, artık her zamankinden daha fazla, işimizi yapma, birbirimizle etkileşim kurma ve hatta dünyayı algılama biçimimizi yeniden tanımlıyor. İnsanların yapabilecekleri ile bilgisayarların yapabilecekleri arasındaki örtüşme olağanüstü bir hızla artıyor.
Bir zamanlar insanlara özgü bir şey olarak algılanan yeni becerileri öğrenmek bile artık bilgisayar biliminin alanına giriyor. Tüm bunlar size bilim kurgu gibi mi geliyor? Oysa bu gelişmeler, makine öğreniminin ve yapay zekanın bir sonucu. Bu yazımızda, yapay zekanın bir alt alanı olan makine öğrenimi (machine learning) kavramını inceliyoruz!
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi (machine learning), genellikle ML olarak kısaltılır ve yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Bilgisayar algoritmalarının veri kullanarak otomatik olarak gelişmesini sağlar. Daha basit bir ifadeyle, makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan kararlar almasını veya tahminler yapmasını mümkün kılar.
Temelde, makine öğrenimi, bu kararları ve tahminleri kolaylaştıran algoritmaların oluşturulması ve uygulanmasıyla ilgilidir. Bu algoritmalar, daha fazla veri işledikçe performanslarını zamanla artıracak şekilde tasarlanmıştır ve böylece daha etkili hale gelirler.
Geleneksel programlamada, bilgisayar belirli bir görevi yerine getirmek için önceden tanımlanmış talimatları izler. Ancak makine öğreniminde, bilgisayara bir dizi örnek (veri) ve gerçekleştirmesi gereken bir görev verilir, ancak bu görevi nasıl tamamlayacağı bilgisayarın kendisine bırakılır.
Örneğin, bir bilgisayarın kedi resimlerini tanımasını istiyorsak, ona bir kedinin neye benzediğiyle ilgili özel talimatlar vermeyiz. Bunun yerine, binlerce kedi resmi verip makine öğrenimi algoritmasının kediyi tanımlayan ortak desenleri ve özellikleri çözmesine izin veririz. Algoritma daha fazla resmi işledikçe, daha önce hiç görmediği resimlerde bile kedileri tanımada daha iyi hale gelir.
Verilerden öğrenme ve zamanla gelişme yeteneği, makine öğrenimini inanılmaz derecede güçlü ve çok yönlü kılar. Bugün gördüğümüz birçok teknolojik gelişmenin arkasındaki itici güçtür; sesli asistanlar ve öneri sistemlerinden, kendi kendine giden arabalara ve öngörüsel analitiğe kadar…
Makine öğrenimi alanında en popüler kitaplardan bazılarını bu yazımızda listeledik!
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Aynı mı?
Makine öğrenimi genellikle yapay zeka veya derin öğrenme ile karıştırılır. Bu terimlerin birbirinden nasıl farklılaştığına göz atalım ✋.
Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit eden ve akıllıca davranan programların geliştirilmesi ile ilgilidir. Bu alan, öğrenme, akıl yürütme ve düzeltme gibi üç temel beceriye odaklanarak maksimum verimliliği elde etmeyi amaçlar.
Makine öğrenimi (ML), verilerden öğrenen algoritmalar kullanarak tahminler yapan yapay zekanın bir alt kümesidir. Bu tahminler, mevcut verilerden desenleri öğrenen denetimli öğrenme veya verilerde genel desenleri keşfeden denetimsiz öğrenme yoluyla oluşturulabilir. ML modelleri, geçmiş verilere dayanarak sayısal değerleri tahmin edebilir, olayları doğru veya yanlış olarak sınıflandırabilir ve ortak özelliklere dayalı olarak veri noktalarını gruplandırabilir.
Derin öğrenme (DL) ise, makine öğreniminin bir alt alanıdır ve esasen insan beyninin yapısından esinlenen çok katmanlı yapay sinir ağlarına dayalı algoritmalarla ilgilenir. Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarından farklı olarak, derin öğrenme algoritmaları daha az lineer, daha karmaşık ve hiyerarşiktir. Büyük miktarda veriden öğrenebilir ve yüksek doğrulukta sonuçlar üretebilirler. Dil çevirisi, görüntü tanıma ve kişiselleştirilmiş tıbbi tedaviler, derin öğrenme uygulamalarına örnek olarak verilebilir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamak, ham verileri değerli içgörülere dönüştüren adım adım bir süreci incelemeyi gerektirir. İşte bu sürecin bir özeti:
Adım 1: Veri Toplama
Makine öğrenimi sürecinin ilk adımı veri toplamak. Verinizin kalitesi ve miktarı, modelinizin performansını doğrudan etkileyebilir. Veriler, veri tabanları, metin dosyaları, görüntüler, ses dosyaları veya web'den kazınarak toplanabilir.
Toplandıktan sonra, verilerin makine öğrenimi için hazırlanması gerekir. Bu süreç, verilerin uygun bir formatta (örneğin CSV dosyası veya veri tabanı) organize edilmesini ve çözmeye çalıştığınız problemle ilgili olmasını sağlamayı içerir.
Adım 2: Veri Ön İşleme
Veri ön işleme, makine öğrenimi sürecinde önemli bir adımdır. Bu, verilerin temizlenmesini (tekrarlananları kaldırmak, hataları düzeltmek), eksik verilerin işlenmesini ve verilerin standart bir formata dönüştürülmesini çerir. Ön işleme, verilerinizin kalitesini artırır ve makine öğrenimi modelinizin verileri doğru bir şekilde yorumlayabilmesini sağlar.
Adım 3: Doğru Modeli Seçme
Veriler hazırlandıktan sonra, bir makine öğrenme modeli seçme adımı gelir. Doğrusal regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi birçok model türü vardır. Model seçimi, verilerinizin doğasına ve çözmeye çalıştığınız probleme bağlı olarak değişir.
Model seçerken dikkate alınması gereken faktörler arasında verinizin boyutu ve türü, problemin karmaşıklığı ve mevcut hesaplama kaynakları yer alır.
Adım 4: Modeli Eğitme
Model seçildikten sonra, hazırlanan veriler kullanılarak eğitilmesi gerekir. Eğitim sırasında, aşırı uyumdan ve yetersiz uyumdan kaçınmak önemlidir.
Adım 5: Modeli Değerlendirme
Model eğitildikten sonra, dağıtıma geçmeden önce performansını değerlendirmek önemlidir. Bu, modelin eğitim sırasında görmediği yeni verilerle test edilmesini içerir.
Bir modelin performansını değerlendirmek için yaygın ölçütler arasında doğruluk , kesinlik, geri çağırma ve ortalama kare hatası yer alır.
Adım 6: Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon
Modeli değerlendirdikten sonra, performansını artırmak için hiperparametrelerini ayarlamanız gerekebilir. Bu süreç, parametre ayarlaması veya hiperparametre optimizasyonu olarak bilinir.
Adım 7: Tahminler ve Dağıtım
Model eğitilip optimize edildikten sonra, yeni veriler üzerinde tahmin yapmaya hazırdır. Bu süreç, yeni verilerin modele beslenmesini ve modelin çıktısının karar verme veya daha fazla analiz için kullanılmasını içerir.
Modelin dağıtılması, gerçek dünya verilerini işleyebileceği ve gerçek zamanlı içgörüler sağlayabileceği bir üretim ortamına entegre edilmesini içerir. Bu süreç genellikle MLOps olarak bilinir.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine öğrenimi karmaşıktır, bu yüzden iki ana alana ayrılmıştır: Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Her biri belirli bir amaca ve eyleme sahiptir, çeşitli veri türlerini kullanarak sonuçlar üretir. Yaklaşık %70’i denetimli öğrenmedir, %10 - %20'si ise denetimsiz öğrenmedir. Geri kalanı takviyeli öğrenme tarafından alınır.
1. Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenmede, eğitim verileri için bilinen veya etiketlenmiş veriler kullanılır. Veriler bilindiğinden, öğrenme denetimli, yani başarılı bir şekilde yönlendirilir. Girdi verileri makine öğrenimi algoritmasından geçer ve modelin eğitimi için kullanılır. Model bilinen verilere dayanarak eğitildikten sonra, bilinmeyen verileri modele sokabilir ve yeni bir yanıt alabilirsiniz.
Denetimli öğrenme için kullanılan en popüler yöntemler şunlardır:
✅ Polinomsal regresyon
✅ Rastgele orman (Random Forest)
✅ Doğrusal regresyon
✅ Lojistik regresyon
✅ Karar ağaçları
✅ K-en yakın komşu (K-nearest neighbors)
✅ Naive Bayes
2. Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenmede, eğitim verileri bilinmeyen ve etiketlenmemiştir. Yani veriler daha önce kimse tarafından incelenmemiştir. Bilinen veri olmadan, girdi algoritmaya yönlendirilemez, bu yüzden “denetimsiz” terimi buradan gelir.
Bu veriler makine öğrenimi algoritmasına beslenir ve modelin eğitimi için kullanılır. Eğitilen model bir desen aramaya çalışır ve istenen yanıtı verir. Bu durumda, algoritma, insan zihni doğrudan dahil olmadan, bir makine gibi kodu kırmaya çalışır.
Denetimsiz öğrenme için kullanılan en popüler 7 yöntem şunlardır:
✅ Kısmi en küçük kareler (Partial least squares)
✅ Bulanık k-means (Fuzzy means)
✅ Tekil değer ayrışımı (Singular value decomposition)
✅ K-means kümeleme
✅ Apriori
✅ Hiyerarşik kümeleme
✅ Temel bileşen analizi (Principal component analysis)
3. Takviyeli Öğrenme
Takviyeli öğrenme, bir aracının çevresiyle etkileşime girerek karar vermeyi öğrendiği bir tür makine öğrenimidir. Temsilci, gerçekleştirdiği eylemlere göre ödüllendirilir veya cezalandırılır (puanlarla). Amacı toplam ödülü en üst düzeye çıkarmaktır.
Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin aksine, takviyeli öğrenme özellikle verilerin sıralı olduğu ve her adımda alınan kararların gelecekteki sonuçları etkileyebileceği problemlere uygundur.
Makine Öğrenimi Kullanım Alanları ve Uygulamaları
Makine öğrenimi farklı çok sayıda sektörde ve alanda kullanılmaktadır. Finansal hizmetler sektörü, süreçleri hızlandırma ve yüksek doğruluk oranıyla başarılı bir şekilde gerçekleştirme yeteneği nedeniyle makine öğrenimini benimsemiştir. Finans sektöründe, dolandırıcılık ve diğer dijital tehditleri tespit etmek için makine öğrenimini kullanılır. Ayrıca, kredi ve kredi kartı şirketleri, riski yönetmek ve tahmin etmek için makine öğreniminden yararlanılır.
Sağlık sektörü, tıbbi bilgileri yönetmek, yeni tedaviler keşfetmek ve hastalıkları tespit edip tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır. Medya sektörü makine öğrenimini kullanan bir başka alandır. Sosyal medya şirketleri genellikle iki ana nedenden dolayı makine öğreniminden yararlanır: topluluk duygusu yaratmak ve kötü niyetli kişileri ve zararlı bilgileri ortadan kaldırmak. Perakende sektörü, satışları optimize etme ve bireyselleştirilmiş alışveriş tercihleri hakkında veri toplama yeteneği nedeniyle makine öğrenimine güvenir.
Makine öğrenimi uygulamaları, günlük hayatımızı iyileştirmek için genellikle sahne arkasında çalışarak çevremizde bulunur. İşte gerçek dünyadan bazı örnekler:
- 💡 Öneri Sistemleri: Öneri sistemleri, makine öğreniminin en görünür uygulamalarından biridir. Netflix ve Amazon gibi şirketler, geçmiş davranışlarınızı analiz ederek size beğenebileceğiniz ürünleri veya filmleri önerir.
- 🗣️ Sesli Asistanlar: Siri, Alexa ve Google Assistant gibi sesli asistanlar, sesli komutlarınızı anlamak ve ilgili yanıtlar sağlamak için makine öğrenimini kullanır. Bu asistanlar, performanslarını sürekli olarak geliştirmek için sizinle olan etkileşimlerinden öğrenirler.
- 🔎 Dolandırıcılık Tespiti: Bankalar ve kredi kartı şirketleri, sahte işlemleri tespit etmek için makine öğrenimini kullanır. Normal ve anormal davranış kalıplarını analiz ederek, şüpheli faaliyetleri anında işaretleyebilirler.
- 🌐 Sosyal Medya: Sosyal medya platformları, akışınızı kişiselleştirmekten uygunsuz içeriği filtrelemeye kadar çeşitli görevler için makine öğrenimini kullanır.
“Machine learning is the most transformative technology of our time. It’s going to transform every single vertical.”
- Satya Nadella, CEO at Microsoft
Makine Öğrenimi Araçları
Makine öğrenimi dünyasında, doğru araçlara sahip olmak kavramları anlamak kadar önemlidir. Bu araçlar, programlama dilleri ve kütüphaneler dahil olmak üzere, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamayı ve dağıtmayı sağlar. İşte makine öğreniminde en popüler araçlardan bazıları:
1. Python
Python, sadeliği ve okunabilirliği sayesinde makine öğrenimi için popüler bir dildir ve bu nedenle yeni başlayanlar için harika bir seçimdir. Aynı zamanda, makine öğrenimine yönelik güçlü bir kütüphane ekosistemine sahiptir.
NumPy ve Pandas gibi kütüphaneler veri işleme ve analiz için kullanılırken, Matplotlib veri görselleştirme için kullanılır. Scikit-learn, geniş bir makine öğrenimi algoritma yelpazesi sunarken, TensorFlow ve PyTorch sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için kullanılır.
2. R
R, istatistiksel analiz için geniş çapta kullanılan bir başka makine öğrenimi dilidir. Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamayı kolaylaştıran zengin bir paket ekosistemine sahiptir.
Caret, mlr ve randomForest gibi paketler, regresyon ve sınıflandırmadan kümelemeye ve boyut indirgemeye kadar çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sağlar.
3. TensorFlow
TensorFlow, büyük ölçekli makine öğrenimi için uygun olan güçlü bir açık kaynaklı sayısal hesaplama kütüphanesidir. Google Brain ekibi tarafından geliştirilmiş olup, hem CPU'ları hem de GPU'ları destekler.
TensorFlow, karmaşık sinir ağları oluşturmanıza ve eğitmenize olanak tanır. Bu da onu derin öğrenme uygulamaları için popüler bir seçim haline getirir.
4. Scikit-learn
Scikit-learn, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme için geniş bir makine öğrenimi algoritması yelpazesi sunan bir Python kütüphanesidir. Açık API'si ve ayrıntılı belgeleri ile bilinir.
Scikit-learn, veri madenciliği ve veri analizi için sıkça kullanılır. NumPy ve Pandas gibi diğer Python kütüphaneleri ile iyi entegre olur.
5. Keras
Keras, TensorFlow, CNTK veya Theano üzerinde çalışabilen yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir. Sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar ve derin öğrenmeye yeni başlayanlar için harika bir seçimdir.
Makine Öğrenimi Kariyeri
Makine öğrenimi becerilerini geliştirmek size geniş bir kariyer yelpazesinin kapılarını açabilir. Makine öğrenimine nereden başlayacağınızı bilemiyorsanız, bu yazımızı okuyabilirsiniz. Veri biliminden yapay zeka mühendisliğine kadar, makine öğrenimi becerilerine sahip profesyoneller yüksek talep görmektedir.
Veri Bilimci
Veri bilimci, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörüler elde etmek için bilimsel yöntemler, süreçler, algoritmalar ve sistemler kullanır. Makine öğrenimi, veri bilimcinin araç setinde önemli bir araçtır ve onlara verilerdeki kalıpları ortaya çıkarma ve tahminler yapma imkanı sağlar.
Önemli beceriler 👇:
- İstatistiksel analiz
- Programlama (Python, R)
- Makine öğrenimi
- Veri görselleştirme
- Problem çözme
Temel araçlar 👇:
- Python
- R
- SQL
- Hadoop
- Spark
- Tableau
Makine Öğrenimi Mühendisi
Makine öğrenimi mühendisi, makine öğrenimi sistemlerini tasarlar ve uygular. Python ve R gibi programlama dilleri kullanarak makine öğrenimi projelerini yürütür, veri setleriyle çalışır ve makine öğrenimi algoritmalarını ve kütüphanelerini kullanır.
Önemli beceriler👇:
- Programlama (Python, Java, R)
- Makine öğrenimi algoritmaları
- İstatistik
- Sistem tasarımı
Temel araçlar👇:
- Python
- TensorFlow
- Scikit-learn
- PyTorch
- Keras
Makine Öğrenimi Konferansları
Sağlık ve finans sektörlerinden ulaşıma ve eğlenceye kadar, makine öğrenimi algoritmaları çeşitli sektörlerde yenilik ve verimliliği yönlendiriyor. Gördüğümüz gibi, makine öğrenimine başlamak için matematik ve programlama konusunda sağlam bir temel, makine öğrenimi algoritmalarını iyi bir şekilde anlamak ve projeler üzerinde pratik deneyim gereklidir.
Veri bilimcisi, makine öğrenimi mühendisi veya yapay zeka uzmanı olmayı hedefliyorsanız, makine öğrenimi alanında birçok fırsat bulunmakta. Doğru araçlar ve kaynaklarla, herkes makine öğrenimi öğrenebilir.
Sürekli gelişen bir alan olduğu için en son gelişmeleri takip etmek önemlidir. İlgili blogları takip edin, konferanslara katılın ve online topluluklara katılarak öğrenmeye ve büyümeye devam edin.
Makine öğrenimi ile ilgili ücretsiz konferans & zirve arıyorsanız Coderspace etkinlikler sayfasına mutlaka göz atın!