Makine öğrenimi (ML), makinelere minimum insan müdahalesi ile tahminler yapmak için kalıpları belirlerken verilerden ve geçmiş deneyimlerden otomatik olarak öğrenme yeteneği sağlayan bir yapay zeka (AI) disiplinidir. Makine öğrenimi (ML), yazılım uygulamalarının açıkça programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir tür yapay zekadır (AI). Makine öğrenimi algoritmaları, yeni çıktı değerlerini tahmin etmek için geçmiş verileri girdi olarak kullanır.
Öneri motorları, makine öğrenimi için yaygın bir kullanım durumudur. Diğer popüler kullanımlar arasında dolandırıcılık tespiti, istenmeyen e-posta filtreleme, kötü amaçlı yazılım tehdidi tespiti, iş süreci otomasyonu (BPA) ve Tahmine dayalı bakım yer alır.
Farklı makine öğrenimi türleri nelerdir?
Klasik makine öğrenimi, genellikle bir algoritmanın tahminlerinde daha doğru olmayı nasıl öğrendiğine göre sınıflandırılır. Dört temel yaklaşım vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Bilim adamlarının kullanmayı seçtikleri algoritma türü, tahmin etmek istedikleri veri türüne bağlıdır.
Denetimli öğrenme:
Bu tür makine öğreniminde, veri bilimcileri, etiketli eğitim verileriyle algoritmalar sağlar ve algoritmanın korelasyonlar için değerlendirmesini istedikleri değişkenleri tanımlar. Algoritmanın hem girdisi hem de çıktısı belirtilir.
Denetimsiz öğrenme:
Bu tür makine öğrenimi, etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitim veren algoritmaları içerir. Algoritma, anlamlı bir bağlantı arayan veri kümelerini tarar. Algoritmaların üzerinde eğittiği veriler ve çıktıları tahminler veya öneriler önceden belirlenir.
Yarı denetimli öğrenme:
Makine öğrenimine yönelik bu yaklaşım, önceki iki türün bir karışımını içerir. Veri bilimcileri, çoğunlukla eğitim verilerini etiketleyen bir algoritmayı besleyebilir, ancak model, verileri kendi başına keşfetmekte ve veri kümesine ilişkin kendi anlayışını geliştirmekte özgürdür.
Takviye öğrenimi:
Veri bilimcileri, bir makineye açıkça tanımlanmış kuralları olan çok adımlı bir süreci tamamlamasını öğretmek için genellikle pekiştirmeli öğrenmeyi kullanır. Veri bilimcileri, bir görevi tamamlamak için bir algoritma programlar ve bir görevin nasıl tamamlanacağını araştırırken ona olumlu veya olumsuz ipuçları verir. Ancak çoğunlukla, algoritma yol boyunca hangi adımların atılacağına kendi başına karar verir.
Makine öğrenimini kimler kullanır;
1- Sağlık sektörü
2- Finans sektörü
3- Perakende sektörü
4- Sosyal medya
5- Seyahat endüstrisi
6- Siber güvenlik sektörü
Her geçen gün yapay zeka ve makine öğrenmesi hayatımızla daha da iç içe hale geliyor.