Yapay zekanın ve robot teknolojilerinin öne çıkmasının yanında, akıllı telefon işlemcilerinde de artık bu kavramların öne çıkmaya başladığını gördük. Tüm bu gelişmeler yeni bir kavramın hayatımıza girmesine neden oldu. Artık sıkça duymaya başladığımız Makine Öğrenmesi nedir? Daha detaylı olarak bakalım.
En basit anlamıyla Makine Öğrenmesi, bir geliştiriciden gelen en spesifik girdiler olmaksızın bir görevi bağımsız olarak gerçekleştirmek için veri kullanarak ve analiz ederek istenen görevi gerçekleştirebilmesi için makinelerin programlanmasıdır. Tabii ki burada makinelerin kapsamını bilgisayarlar, akıllı çipler ve benzeri ögeler olarak sıralayabiliriz.
Makine öğrenme teriminin ortaya çıkmasını sağlayan ilk öncüsü ise Arthur Samuel oldu. 1959 yılında geliştirmeleri başlamış bir teknolojiden söz ediyoruz. Tüm bu değerlendirmelere bakıp bir genelme yapmak istersek, makine öğreniminin yapay zekanın alt dallarından biri olduğunu söyleyebiliriz.
Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenmesi algoritmaları ve verileri kullanarak gerçekleşir. Bir algoritma, bir görevi gerçekleştirmek için bir bilgisayarın veya programın talimatlarını veya kılavuz ilkelerini belirler. Makine öğreniminde kullanılan tüm bu algoritmalar, verileri toplar, kalıpları tanır ve kendi programlarını ve işlevlerini görevleri tamamlamak için uyarlamak için bu verilerin analizini kullanır.
Makine öğrenmesi algoritmaları, kararlar almak ve görevleri yerine getirmek için verileri işlemek üzere otomatikleştirmek için kural setleri, karar ağaçları, grafik modeller, doğal dil işleme ve sinir ağlarını kullanır.
Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği İlişkisi
Makine Öğrenmesi için diğer terimleri de anlamak gerekiyor. Burada karşımıza çıkan ilk terim yapay zeka ve veri madenciliği. Üçlü arasındaki ilişkiyi anlamak için örnekleme yapmak gerekiyor. Burada yapay zekayı en üst şemsiye olarak görmek gerekiyor. Makine öğrenmesi ise bu şemsiyenin altında yer alan şemsiyedir.
Veri madenciliği ise en küçük şemsiye olarak görülebilir. En alt katmanda yer alır. Bu sınıfları ise şöyle sıralayabiliriz. Yapay zeka bilgisayarları, insan zekasından sonra modellenen akıl yürütme ve karar verme tekniklerini kullanarak bilgisayarları daha “akıllı” ve “insana benzeyen” yollarla gerçekleştirmeye programlamayı amaçlayan bir bilgisayar bilim dalıdır.
Makine öğrenmesi ise veri odaklı ve akıllı kararlar almak için daha otomatik bir şekilde öğrenmek için programlama makineleri (bilgisayarlar) üzerinde yoğunlaşan AI içindeki bilgi işlem kategorisidir (gerekli verileri veya örnekleri toplamak).
Veri madenciliği ise kalıpları bulmak, bilgi sağlamak, sınıflandırmalar yapmak, sorunları tanımlamak ve ayrıntılı veri analizi sunmak için istatistik, ML, AI ve muazzam veri tabanları kullanmaktadır.