Bu içeriğimizde makine öğrenmesi algoritmalarıyla alakalı bilinmesi gerekenlere dair bilgiler veriyoruz. İşte makine öğrenmesi hakkında detaylar…
Makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt dalı olarak hizmet göstermekte olan, sistemlere açık olarak programlanmaksızın verilen verilerden veyahut deneyimlerden otomatik olarak öğrenme ve geliştirme yeteneği sunan bir disiplin olarak ifade edilebilir.
Verilere erişip kendi başlarına öğrenmek için kullanılabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanmakta olan makine öğrenimi, bilgisayarlara öğrenme yeteneğini kazandırmayı hedefler. Eğitim verisindeki belirli algoritmalarla öğrenmekte olan makine, ardından kendi kararlarını verebilecek hale gelecektir.
Makine öğrenmesiyle ilgili ilk fikirler 1950’li yıllarda ortaya atılmıştır. Bu husustaki araştırmalar ise 70’li ve 80’li yıllarda yapılmıştır. Günümüzdeyse çok daha fazla veriye sahip olunması ile işlem gücünün artması sebebiyle yoğun ilgi gördüğünü söyleyebiliriz.
Makine Öğrenmesi Türleri
Kendi içerisinde çok sayıda farklı türü bulunan makine öğrenmelerinde başlıca türler; Denetimli, denetimsiz, pekiştirmeli öğrenme şeklinde sınıflandırılabilmektedir.
Denetimsiz Öğrenme
Denetlemeye gerek olmaksızın makine öğrenmesine imkan tanımakta olan tekniktir. Verilerden kendi başına anlam çıkararak onları sınıflamakta veya kümelemektedir. Denetimsiz öğrenmede sadece girdi verileri verilmektedir.
Denetimli Öğrenme
Makinenin etiketli veriler kullanarak eğitilmesi durumudur. Veri seti örneğin ördek ve tavuk görsellerinden oluşmakta ve bu verilerin ördek mi yoksa tavuk mu olduğu belirtilmiş ise bu durum denetimli öğrenmedir. Denetimli öğrenmenin en önemli bölümü, modeli eğitmeden önce ön işlemden titiz bir şekilde geçirebilmektir. Denetimi öğrenmede girdi ve çıktı değişkenleri verilmektedir.
Pekiştirmeli (Reinforcement) Öğrenme
Kararlar verebilmek için makine öğrenmesi modellerinin eğitimi olan pekiştirmeli öğrenme, genel olarak karmaşık bir ortamda hedefe ulaşmaya çalışmaktadır. Bilgisayar bu yöntemde çözüme ulaşabilmek adına deneme – yanılma metodunu kullanmakta ve sürekli olarak gelişim göstermektedir.
Makine öğreniminde regresyon tahmin modelleri, almış olduğu değerle ilgili sürekli olarak sonuç üretmektedir. Sürekli değerler genel itibariyle boyutlar ve miktarlar olarak karşımıza çıkar. Sınıflandırma tahmin modelleriyle aldığı değerlerden ayrı çıkış değerleri ortaya koymaktadır. Sınıflandırma algoritmaları kategorik verilerde çalışmaktadır.
Uygulanabilecek en basit makine öğrenmesi algoritmasına basit doğrusal regresyon denilmektedir. Tek bir x değişkeni bulunmaktadır ve karmaşık bir yapı söz konusu değildir.
Regresyonlardan lasso regresyonu, shinkage yani daralma kullanan bir doğrusal regresyon türü olarak karşımıza çıkar. Veri değerlerinin ortalama gibi merkezi bir konuma doğru küçüldüğü yer olarak lanse edilebilir.
