Makine Öğrenmesi(Machine Learning) Nedir, Nasıl Çalışır?

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte genel olarak makine şeklinde adlandırdığımız teknolojik ürünler hayatımızın bir parçası haline geldi. Bu makinelerin doğru bir şekilde çalışabilmesi için sürekli olarak insan tarafından yönlendirilmesi / yönetilmesi neredeyse imkansızdır. Bu yüzden karşımıza “Machine Learning – Makine Öğrenmesi” adı altında başka bir teknoloji çıkmıştır. Aslında uzun yıllardır hayatımızda olan bu teknoloji ile ilgili merak edilen pek çok soru bulunmaktadır.

Bu yazımızda sizler için Makine Öğrenmesi ile ilgili Nedir ve Nasıl Çalışır sorularına cevap vereceğiz. Ayrıca Makine Öğrenmesi Çeşitlerinden, Kullanım Alanlarından, Kurumsal Firmalara Faydalarından ve En İyi Veri Madenciliği & Makine Öğrenmesi Platformundan bahsedeceğiz.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenmesi, “Makine Öğrenimi” ya da İngilizce olarak “Machine Learning” olarak da bilinir. Makine Öğrenmesi; makinelerin çeşitli veri ve algoritmalar kullanarak, problem karşısında bir insan gibi çözüm üretmesi ya da kademeli bir şekilde çözüme ulaşmasını sağlayan bir bilgisayar bilim dalıdır.

[caption id="attachment_2694" align="aligncenter" width="1024"]  [/caption]

Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenmesinin temelinde yapay zeka vardır. Yapay zekanın çalışma şekline göre makine öğrenmesi farklı şekillerde gerçekleşebiliyor. Ancak makine öğrenmesi temel olarak şu 3 adımda gerçekleşmektedir;

1. Karar Süreci: Makine öğrenmesinde kullanılan algoritma, belirli sınıflandırma ya da tahmin yaparak bir karar verir.
2. Hata İşlevi: Tahminin doğru olup olmadığının değerlendirilebilmesi için çeşitli süreçlerden geçirilir ve ortaya bir model çıkartılır.
3. Model Optimizasyon Süreci: Modelin doğruluğu kontrol edilir. Eğer model doğru ya da uyumlu değilse süreç baştan başlar ve doğru bir modele ulaşılasıya kadar süreç otomatik bir şekilde devam eder.

Makine Öğrenmesi Çeşitleri

Makine öğrenmesinin temelini algoritmalar oluşturmaktadır. Makine öğrenmesinin farklı çeşitlerinin olmasının sebebi ise farklı yapıdaki algoritmaların kullanılmasıdır. Makine öğrenmesinin temelini oluşturan ve ortaya makine öğrenmesi çeşitlerini çıkaran algoritmalardan bazıları şu şekildedir;

• Denetimli Makine Öğrenmesi (Supervised Algorithms)
• Denetimsiz Makine Öğrenmesi (Unsupervised Algorithms)
• Yarı Denetimli Algoritmalar (Semi – Supervised Algorithms)
• Takviye Algoritmaları (Reinforcement Algorithms)

Genel olarak makine öğrenmesi algoritma çeşitleri bu şekilde sınıflandırılmaktadır. Ancak bu temel algoritmaların doğru bir şekilde çalışabilmesi için bünyesinde “Özel Algoritmalar” bulunur. Özel algoritmalar, diğer algoritma çeşitleri ile birlikte çalışırlar. Özel algoritmaların da bünyesinde şu 5 temel algoritma bulunur;

• Kümeleme
• Topluluk
• Regresyon
• Sınıflandırma
• İlişkilendirme 

Makine Öğreniminin Kullanım Alanları ve Kurumsal Firmalara Faydaları

Makine Öğreniminin kullanım alanlarına şu örnekleri verebiliriz;

• Otonom araçlar
• Görüntü tanıma
• Siber güvenlik
• Duygu analizi
• Trafik bildirimleri
• Ürün tavsiyesi
• Sosyal medya
• Sağlık
• İnsan kaynakları
• Finans
• Ses tanıma

Makine öğreniminin kullanım alanlarına bunlar gibi pek çok farklı örnek verebiliriz. Örneklerimizden de anlaşılabileceği üzere her ne kadar farkında olmasak dahi makine öğrenimi hayatımızın her noktasında karşımıza çıkmaktadır. Daha iyi açıklayabilmek günlük hayatımızdan kullandığımız Netflix, Spotify ve YouTube gibi pek çok uygulamanın temelinde makine öğreniminin bulunduğunu söyleyebiliriz.

Makine öğrenimi bu kadar geniş bir alanda kullanıldığı için kurumsal firmaların böyle bir teknolojiden faydalandığını tahmin etmek pek zor olmuyor. Makine öğreniminin kurumsal firmalara faydalarından bazıları şu şekildedir;

• Makine öğrenimi, kurumsal firmaların müşteri memnuniyetini artırabilmelerine ve müşteri davranışlarını tahmin etmeye olanak sağlar.
• Veri analizi ve tahmini için gerekli işlemler makine öğrenimi ile gerçekleştirilebiliyor.
• Firma çalışanlarının yönetiminde aktif olarak kullanılıyor.
• Firma verilerinin korunması ve olası siber saldırıların tespitini sağlıyor.

Makine öğrenimi, kurumsal firmanın ürün ya da hizmet sunduğu sektöre göre farklı şekillerde aktif olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi, kullanıldığı her sektörde kurumsal firmaya farklı faydalar sağlıyor.

En İyi Veri Madenciliği & Makine Öğrenmesi Platformu

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi için bir platform mu arıyorsunuz? Öyleyse “RapidMiner” ürünümüz ile tanışmalısınız. RapidMiner, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi işlemlerin ihtiyaçlarına yönelik olarak geliştirilen bir yazılım platformudur. RapidMiner sahip olduğu eşsiz özellikleri ile metin madenciliği, araştırma ve uygulama geliştirme gibi pek çok farklı amaç için kullanılabilmektedir. 

Bu yazımızda sizler için Makine Öğrenmesi ile ilgili Nedir ve Nasıl Çalışır sorularına cevap verdik. Ayrıca Makine Öğrenmesi Çeşitlerinden, Kullanım Alanlarından, Kurumsal Firmalara Faydalarından ve En İyi Veri Madenciliği & Makine Öğrenmesi Platformundan bahsettik. Başta RapidMiner olmak üzere ürünlerimiz, hizmetlerimiz ya da eğitimlerimiz hakkında daha fazla sahibi olmak için sitemizi inceleyebilir veya iletişim kanallarımızdan birini kullanarak bizimle iletişime geçebilirsiniz.