Makine öğrenimi, 'makine öğrenimi' anlamına gelen bir bilgisayar bilimi alanıdır.
Makinelerin insanlar tarafından gerçekleştirilecek görevleri gerçekleştirme yollarını inceleyen yapay zeka kavramının bir parçasıdır.
Bilgisayarlarda kullanılan, bilgisayarların önceki verilere ve kullanıcı tarafından kullanılan verilere dayanarak karar vermesini sağlayan önceden tanımlanmış kurallarla oluşturulan bir programlamadır.
Yapılan programlara göre bilgisayar, örneğin sorunları çözebilecek veya internetteki yayınları artırabilecek kararlar alma yeteneğine sahiptir.
Makine öğrenimi nasıl çalışır?
Çalışmanın temeli, bilgisayar tarafından izlenecek bilgi ve talimatlardan oluşan tanımlanmış diziler olan algoritmalardır.
Bu diziler, bilgisayarların duruma ve içine girilen bilgilere göre karar vermesini sağlar.
Belirli işlem ve işlemlerin nasıl yapılması gerektiği veya bir eylemin nasıl yapılması gerektiği ile ilgili bilgileri taşıyan algoritmadır.
Algoritmaları kullanmak için çeşitli uygulama ve programlama dilleri vardır. Karşılanacak ihtiyaca veya oluşturulan algoritmanın amacına göre farklılık gösterirler.
Makine öğrenimi türleri
İki ana makine öğrenimi türü vardır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.
denetimli öğrenme
Denetimli öğrenmede, makinede önceden girilmiş bir veri seti vardır ve kullanıcıya verilecek önerilerin kayıtlı verilere benzer olması gerekir.
Temel olarak bilgi, kullanıcı tarafından beklenen bir sonucu tahmin etmek veya kullanılan öğeleri sınıflandırmak için kullanılır.
Örnek: İnternet tarayıcısına, görüntünün veya diğer benzer görüntülerin kaynağı hakkında bilgi arayan bir fotoğraf yerleştirilir.
denetimsiz öğrenme
Denetimsiz öğrenmede belirli bir beklenen sonuç yoktur, yani bilgi geçişinin sonuçlarını tahmin etmek mümkün değildir.
Bu öğrenme türünde veriler gruplanır ve değişkenlere göre sonuçlar değişir.
Örnek: Bir kütüphane arama motorunda çeşitli sonuçlar elde etmek mümkündür. Sonuçların değiştirilmesi, gerçekleştirilen aramanın türüne ve kitap adı, yazar adı veya yayın tarihi gibi kullanılan değişkenlere bağlıdır.
Şuna da bakın: anlamı Yapay zeka.
Makine öğrenimi ne için?
Makine öğrenimi birçok işlev için kullanılabilir. Günümüzde en çok kullanılanlardan biri sosyal medya, internet araması ve dijital pazarlamadır.
Örneğin, bir internet kullanıcısına önerilerde bulunmak için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılır. E-ticaret sitelerinde, sosyal ağlarda, oyunlarda, video depolama platformlarında ve müzik çalma uygulamalarında kullanılırlar.
Bu durumda algoritma, kullanıcıya yeni önerilerde bulunmak için dizi verilerinizi ve internet tarama geçmişi verilerinizi kullanır. Tarama ve veri paylaşımı sırasındaki kullanıcı tercihleri, benzer programlar veya hizmetler önermek için kullanılır.
Bunlar daha yaygın kullanımlardır, ancak makine öğrenimi bilgisi, aşağıdakiler gibi birçok başka duruma da uygulanabilir:
- internet aramaları,
- verilerin toplanması ve analizi,
- spam mesajları izleme,
- Bilgilerin organizasyonu ve sınıflandırılması,
- İnternette dolandırıcılık arayın.
arasındaki fark makine öğrenme ve derin öğrenme
Hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme, yapay zekayı kullanmanın yollarıdır. Ancak aralarında bir fark var çünkü derin öğrenme (yani derin öğrenme) insanın öğrenme kapasitesine daha çok benzeyen özelliklere sahip.
Derin öğrenme, yerleşik verilerden elde edilen sonuçların tahminini de kullanır. Aradaki fark, bunun daha kesin olarak gerçekleşmesidir, daha çok bir kişinin beyninde olduğu gibi, çünkü bilgisayar bilgiyi daha esnek bir şekilde uyarlayabilir.
Bunun nedeni, derin öğrenmede insan beynindeki nöronlar ağına benzer şekilde çalışan bir yapay sinir ağının oluşturulmasıdır.
Makinenin işleyişini beynin işleyişiyle pek çok benzerliklere sahip kılan ve bilgiyi öğrenip yorumlayabilen bu ağdır.
anlamlarına da bakın yazılım ve Bitcoin.
