İÇERİK
1-) Makine Öğrenmesi Nedir?
2-) Makine Öğrenmesi Çeşitleri Nelerdir?
1-) Makine Öğrenmesi Nedir?
2-) Makine Öğrenmesi Çeşitleri Nelerdir?
• Denetimli (Supervised) Öğrenme
• Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme
• Pekiştirmeli (Reinforcement) Öğrenme
MAKİNE ÖĞRENMESİ NEDİR?
Sözlük Anlamı: Makine öğrenmesi matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak mevcut verilerden çıkarımlar yapan, bu çıkarımlarla bilinmeyene dair tahminlerde bulunan yöntem paradigmasıdır.
Aslında Bilgisayarlar çok aptal bir varlıklar sadece insanların verdiği komutları yerine getirir yani bizlerin söylemediği bir şeyi yapamazlar ama makine öğrenmesi sayesinde Bilgisayarlar öğrenmeyi öğreniyorlar. Yani Makine öğrenmesi en kısa hali ile bilgisayarların öğrenmeyi öğrenmesidir.
- Peki Makinalar Nasıl öğreniyorlar?
Makinalar bunu üç Yol ile öğreniyor şimdi gelin bunlara bir bakalım.
MAKİNE ÖĞRENMESİ ÇEŞİTLERİ
1-) Denetimli (Supervised) Öğrenme:
Sözlük Anlamı: Verileri ve verilerden çıkan sonuçları makineye tekrar baştan vererek bu bilgilerden bir fonksiyon çıkartılmasını sağlamaktadır. Böylece makine veriler arasındaki ilişkiyi öğrenmektedir.
Supervised yani denetimli öğrenme şöyle bir şey Bilgisayara bir girdi(input) ve bir
çıktı(output) veriyoruz sonrada ondan bu kontrollü verilerden bir anlam çıkarmasını
bekliyoruz. Bunu araştırırken bir örneğe rastladım bu konuda ve bu benim çok
hoşuma gittiği için bunu bu örnek ile açıklayacağım.
ÖRNEK;
Mesela diyelim ki bir mobilya aldınız ve bir sürü tahta parçası çıktı içerisinden ve bu parçalarda verilerimiz bu veriler tek başına hiçbir şey ifade etmiyor ve daha sonra bu kutunun içerisinden bir kağıt parçası yani kullanım kılavuzu çıkıyor ve kılavuzunu kullanarak sonunda bizim de bir sandalyemiz oluyor ve hiçbir işe yaramayacak tahta parçalarında bir sandalye elde ediyoruz.
Denetimli (supervised) Öğrenme de böyle bir şey denetimli öğrenmede Her parçayı nasıl kullanacağını söylemeyiz Tahta parçalarını yani verileri verip kullanım kılavuzunu veririz ve sonucunda ise bilgisayarda o kullanım kılavuzunu kullanıp bize sandalyeyi yani sonucu verir. Buna denetimli makine öğrenmesi denir.
şimdi diğer makine öğrenmesi çeşidine geçelim.
2-)Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme:
SÖZLÜK ANLAMI:Denetimsiz öğrenme verilerimizden elde etmek istediğiniz çıktının nasıl göründüğü hakkında çok az ya da hiç bir fikir sahibi olmadığımız da kullandığımız yaklaşımdır. Değişkenlerin etkisini bilmediğimiz veriden modeli oluşturabiliriz.
"Denetimisz öğrenme" sadece veriler vardır onlar hakkında bilgi verilmez
Bunda da denetimli (supervised) öğrenmede ki açıkladığım örnek mantığı ile aynı açıklayacağım.
ÖRNEK;
Önceki makine öğrenme tipinde açıkladığım aynı mantık üzerinden gideceğim (Hatırlatma; tahta parçası = veri , Sandalye = çıktı) Denetimsiz (Unsupervised) öğrenmede ise Tahta parçaları var ama sandalye yok yani veri var çıktı yok Denetimsiz öğrenmede de sadece veri vardır ama Kat trilyonlarca veri vardır.
Robotların dünyayı ele geçirdiği bir bilim-kurgu filmi izlemişsinizdir elbet evet işte bu denetimsiz öğrenme sayesinde bu mümkün ama denetimli öğrenmede bir robot dünyayı ele geçiremez çünkü onda sadece insanların verdiği veriler sayesinde bir sonuca varır.
Bunu araştırırken bu konu da bir bilgi ile karşılaştım ve bunu öğrenince çok şaşırdığımı söyleyebilirim ve eğer sizde bilmiyorsanız muhtemelen çok şaşıracaksınız.
Bazı web sitelerine girerken reCAPTCHA bununla karşılaşırız ve bize "i'm not a robot" insan olup olmadığımızı sorgular.
ÖRNEK;
Önceki makine öğrenme tipinde açıkladığım aynı mantık üzerinden gideceğim (Hatırlatma; tahta parçası = veri , Sandalye = çıktı) Denetimsiz (Unsupervised) öğrenmede ise Tahta parçaları var ama sandalye yok yani veri var çıktı yok Denetimsiz öğrenmede de sadece veri vardır ama Kat trilyonlarca veri vardır.
Robotların dünyayı ele geçirdiği bir bilim-kurgu filmi izlemişsinizdir elbet evet işte bu denetimsiz öğrenme sayesinde bu mümkün ama denetimli öğrenmede bir robot dünyayı ele geçiremez çünkü onda sadece insanların verdiği veriler sayesinde bir sonuca varır.
Bunu araştırırken bu konu da bir bilgi ile karşılaştım ve bunu öğrenince çok şaşırdığımı söyleyebilirim ve eğer sizde bilmiyorsanız muhtemelen çok şaşıracaksınız.
Bazı web sitelerine girerken reCAPTCHA bununla karşılaşırız ve bize "i'm not a robot" insan olup olmadığımızı sorgular.
(Bu görüntüdeki gibi)
Ve eğer fark etiyseniz çoğunlukla görseldeki Araba veya Trafik ışığı resmini bul şeklinde sorar.
İşte burada araba resmini bularak aslında bu makine öğrenmesine destek olmuş oluyoruz.
Ama buradaki Asıl Soru Neden sürekli araba ve trafik ışığı ile ilgili resmi bulmamızı istiyor?
cevap: Gelecekte ki sürücüsüz otomobillere veri sağlayıp bunları sınıflandırmak için.
3-)Pekiştirmeli (Reinforcement) Öğrenme:
Vikipedia Açıklaması: Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.ÖRNEK;
Satranç oynayan bir robot yapmak istiyoruz. bu robotun alacağı kararları veren kısmı yapacağız. Bu robota sadece oyunun kurallarını yüklüyoruz ama oyunu nasıl oynayacağı hakkında bir bilgi veya herhangi bir ipucu vermiyoruz yaptığımız robotun
rakibi herhangi bir insan olsun ilk oynayışında rastgele hamleler sergileyecektir ve ilk oyunda yeniliyor ve yenildiği oyunlarda bu robotu cezalandırıyoruz ve robotumuz anlıyor ki yenildiği oyunlarda iyi sonuçlanmıyor ve bazen yenmeye yakın hamleler yaptığında da onu ödüllendiriyoruz ve bu tecrübelerini kaydediyor ve sonraki oyunda tecrübelerini kullanarak daha iyi oyunlar sergiliyor bir sürü oynadığı oyun sonunda yaptığımız robotun zihinin de genel bir mantık oluşuyor ve bir yerden sonra insanları yenebilecek bir seviyeye ulaşmış oluyor yani aslında bu yöntem bir ödüllendirme ile öğreten bir yöntemdir.
Aslında yukarıdaki örnek yaşanmış bir olaydan alıntı, oynadığı oyun satranç değil ama daha zor bir oyunda profesyonel bir rakibi yeniyor. Eğer merak ettiyseniz
BKNZ: AlphaGo
Bugünlük Bu kadar THT ailesi. Eğer hatam var ise siz düzeltin Lütfen.
İLGİNİZ İÇİN TEŞEKKÜR EDERİM. İYİ FORUMLAR...
Moderatör tarafında düzenlendi: