Machine Learning Nedir? Ne İşe Yarar?
Makine öğrenimi, aldıkları verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi genelde yapay zekanın temelini oluşturur fakat aynı anlama gelmezler. Her makine öğrenimi bir yapay zekadır ama her yapay zekanın makine öğrenimiyle temellendirildiğini söyleyemeyiz.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar Nedir?
Yapay zeka, makineleri daha insanımsı kılmak için kullanılan farklı strateji ve tekniklere yönelik kapsayıcı bir terimdir. Yapay zeka, Alexa gibi akıllı asistanlardan robot süpürgelere kadar birçok şeyi kapsamaktadır. Makine öğrenimi ise yapay zekanın dallarından biridir. Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri açık talimatlar olmadan gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme birimidir. Sistemler açık talimatlar yerine örüntülere ve çıkarımlara dayanır. Bilgisayar sistemleri büyük miktarda geçmiş veriyi işlemek ve veri düzenlerini tanımlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme ve nöral ağların bileşenleri, hepsi eş merkezli yapay zeka alt kümeleri olarak uygundur. Yapay zeka, karar ve tahminler yapmak için verileri işler. Makine öğrenmesi algoritmaları yapay zekanın yalnızca bu verileri işlemesine değil, ek programlamaya gerek duymadan öğrenmek ve daha akıllı hale getirmek için kullanmasına olanak sağlar. Yapay zeka, altındaki tüm makine öğrenmesi alt kümelerinin üst öğesidir. İlk alt kümede makine öğrenmesi, içinde derin öğrenme ve ardından içindeki nöral ağlar yer alır.
Nöral Ağ Nedir?
Yapay bir nöral ağ, biyolojik bir beyindeki nöronlar üzerinde modellenir. Yapay nöronlar düğüm olarak adlandırılır ve birden fazla katmanda bir araya getirilerek kümelenir, paralel olarak çalışır. Yapay bir nöron sayısal bir sinyal aldığında onu işler ve ona bağlı diğer nöronlara sinyal verir. İnsan beyninde olduğu gibi nöral güçlendirmede gelişmiş örüntü tanıma, uzmanlık ve genel öğrenme ile sonuçlanır.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şekline göre genel hatlarıyla modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanları tarafından desteklenir. Büyük miktarlarda veri ile eğitim, sinir ağındaki nöronları konfigüre etmektir. Sonuç, eğitildikten sonra yeni verileri işleyen derin öğrenme modelidir. Derin öğrenme modelleri, birden fazla veri kaynağından bilgi alır ve bu verileri insan müdahalesine gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak analiz eder. Derin öğrenmede, grafik işleme birimleri (GPU) aynı anda birden fazla hesaplamayı işleyebildikleri için eğitim modellerine yönelik olarak optimize edilmiştir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenmesi, çeşitli algoritmik teknikler kullanılarak farklı makine öğrenmesi modelleri türlerinden oluşur. Verilerin niteliğine ve istenilen sonuca bağlı olarak dört öğrenme modelinden biri kullanılabilir: denetimli, denetimsiz, yarı denetimli veya takviye. Bu modellerin her birinde, kullanılan veri kümelerine ve amaçlanan sonuçlara göre bir veya daha fazla algoritmik teknik uygulanabilir. Makine öğrenimi; algoritmaları temel olarak olayları sınıflandırmak, örnekler bulmak, sonuçları tahmin etmek ve bilinçli kararlar vermek için tasarlanmıştır. Algoritmalar karmaşık ve daha öngörülemeyen veriler söz konusu olduğunda mümkün olan en iyi doğruluğu elde etmek için tek seferde bir veya bir arada kullanılabilir.
Makine Öğreniminin Zorlukları Nelerdir?
Veri bilimci ve Harvard mezunu Tyler Vigan “Tüm korelasyonların temel nedensel bir bağlantının göstergesi olmadığını” belirtmiştir. Bunu göstermek için Maine eyaletinde margarin tüketimi ile boşanma oranı arasında görünüşte güçlü bir korelasyon gösteren bir grafik içeriyor. Elbette bu grafik esprili bir noktaya gelmeyi amaçlamaktadır. Ancak daha ciddi bir not üzerine makine öğrenmesi uygulamaları hem insan hem de algoritmik yanlılığa ve hataya karşı savunmasızdır. Ayrıca öğrenme ve adapte olma eğilimleri nedeniyle, hatalar ve kabarık korelasyonlar hızlı bir şekilde nöral ağ üzerinden sonuç yayabilir ve kirletebilir.
Ek bir zorluk, algoritmanın ve çıkışının insanlar tarafından açıklanamayacak veya anlaşılamayacak kadar karmaşık olduğu makine öğrenmesi modellerinden gelir. Buna “kara kutu” modeli denir ve bir algoritmanın belirli bir sonuca veya karara nasıl ve neden ulaştığını belirleyemeyeceklerini bulduklarında şirketleri riske sokar.
Neyse ki veri kümelerinin ve makine öğrenmesi algoritmalarının karmaşıklığı arttıkça riski yönetmek için kullanılabilir araçları ve kaynakları yapın. En iyi şirketler, güçlü ve güncel yapay zeka yönetim yönergeleri ve en iyi uygulama protokolleri kurarak hata veya önyargıyı ortadan kaldırmak için çalışıyorlar.
