Bugünkü konumuzda "Yapay Zeka Ve Makine Öğrenimi Nedir?" sorusuna değineceğiz.
Konunun Sonunda Ne Öğreneceksiniz?
Yapay zeka, makine öğrenimi ve makine öğrenimlerinin çeşitleri hakkında bilgi sahibi olacaksınız.
Yapay Zeka Ve Makine Öğrenimi Nedir?
Yapay zeka, insan zekasına benzer işlevleri gerçekleştirebilen bilgisayar sistemlerinin tasarlanması ve geliştirilmesi için kullanılan bir teknolojidir. Yapay zeka, veri analizi, öğrenme, çıkarım, planlama, algılama gibi farklı alanlarda kullanılır. (insan beyni gibi fakat 0 1 mantığı
)
Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin belirli bir alanda, deneyim ve veriler kullanarak kendini geliştirmesi ve doğru sonuçlar üretmesini sağlar. Bir nevi verileri okuyor kendini geliştiriyor.
Makine öğrenimi, bilgisayarların öğrenme sürecinde verilen verilerden yararlanarak, yeni veriler üzerinde sonuçlar çıkarabilmesini sağlar. Önceki verilerden aldığı bilgilerle şimdiki verileri karşılaştırıyor gibi de düşünebiliriz.
Makine öğrenimi, verilerin kullanımı ile yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve kesinliğini artırır. Farklı veri tipleri ve özellikleri için tasarlanabilir, böylece veriler arasında ayrım yaparak daha iyi sonuçlar üretir.
- Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
- Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
- Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning)
- Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Denetimli öğrenme, makine öğrenimi alanında kullanılan bir öğrenme türüdür. Bu yöntemde, algoritma belirli bir çıktıya ulaşmak için verilen
girdileri kullanır ve bu işlem sırasında verilerin belirli bir etiketlemesi yapılır.
Etiketleme işlemi, öğrenme sürecinde verilerin analiz edilerek yeni veriler üzerinde doğru tahminler yapılabilmesine olanak tanır.
Denetimli öğrenme, bir öğretmenin bir öğrenciye öğretmek için yaptığı işe benzer.
Öğretmen, öğrenciye doğru cevabı verir ve öğrencinin nasıl bir sonuç elde etmesi gerektiğini gösterir.
Makine öğrenimi algoritması da benzer şekilde, belirli bir girdi verildiğinde doğru cevabı vererek nasıl bir sonuç elde edilmesi gerektiğini
gösterir.
Denetimli öğrenme algoritmaları, genellikle bir eğitim veri seti kullanılarak eğitilirler.
Eğitim veri seti, girdi verilerinin yanı sıra doğru çıktıları da içerir. Algoritma, bu veri setini kullanarak girdi verileri ve doğru çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenir ve daha sonra yeni girdiler için doğru tahminler yapabilir.
Denetimli öğrenme, farklı uygulama alanlarına sahiptir.
Örnek olarak,ses tanıma, görüntü işleme gibi birçok alanda kullanılabilir. Postit gibi bir şey. Bilgiler orada yazıyor.
İkisi arasındaki bağlantıya bakıyor.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) Nedir?
Denetimsiz öğrenme, makine öğrenimi alanında kullanılan bir öğrenme türüdür.
Bu yöntemde, verilerin etiketlenmesine veya önceden tanımlanmış bir çıktıya ihtiyaç duyulmadan, verilerden kendisi bir sonuç çıkarmaya çalışır. Yani, algoritma veri kümesini analiz eder ve bu analiz sonucunda verilerin birbirleri arasındaki benzerlikleri gibi durumları ortaya çıkarır.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, verilerin birbirleri arasındaki ilişkileri keşfetmeye çalışır. Bu tür algoritmalar, genellikle boyut azaltma, veri sıkıştırma ve veri görselleştirme gibi işlemler için kullanılır. Örneğin, boyut azaltma algoritmaları, yüksek boyutlu verileri daha az boyutlu bir veride göstermeye çalışır.
Denetimsiz öğrenme, bir öğretmenin olmadığı öğrencinin kendi kendine anlamaya çalıştığı bir türdür. Bu nedenle, verilerin etiketlenmesine veya önceden tanımlanmış bir çıktıya ihtiyaç duyulmaz. Bu da, denetimsiz öğrenmenin uygulama alanlarını oldukça genişletir. Örneğin, sosyal medya verilerinin analizi, görüntü veya video sıkıştırma hatta yapay zeka algoritmalarının eğitiminde (gelişmesinde) bile denetimsiz öğrenme kullanılabilir.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, belirli bir hedefi veya çıktıyı öğrenmek yerine, verilerin kendisinden öğrenme yaparlar. Bu nedenle, denetimsiz öğrenme, verilerin içindeki yapıları ve özellikleri keşfetmek için kullanılan güçlü bir araçtır. Kısaca kendi kendine anlamaya çalışıyor.
Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning) Nedir?
Yarı Denetimli Öğrenme, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin birlikte kullanıldığı bir yöntemdir. Bu yöntemde, eğitim veri setinin bir kısmı etiketlenirken, diğer kısmı etiketlenmez.
Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmeden farklı olarak, sadece bir kısmı etiketlenmiş verilerle çalışırken, aynı zamanda denetimsiz öğrenme yöntemlerini de kullanarak etiketlenmemiş verilerin özelliklerini öğrenmeye çalışır. Bu yöntem, etiketlenmemiş verilerin yararlı bilgiler içerdiği durumlarda kullanışlıdır. Veriler boşa gitmiyor. Etiketlenmese de denetimsiz öğrenme ile sonuç çıkarmaya çalışıyor.
Yarı denetimli öğrenme günlük yaşantımızda da karşımıza çıkabiliyor. Örneğin, tıbbi verilerin sınıflandırılması veya biyomedikal verilerin analizi gibi birçok uygulama alanında da kullanılabilir.
Yarı denetimli öğrenme, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme yöntemlerini birleştirerek, daha iyi sonuçlar elde etmek için kullanılan bir öğrenme yöntemidir. (Çoban salata gibi biraz ondan biraz bundan)
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) Nedir?
Bu öğrenme türünde, algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve ödül mekanizması ile çalışır. Örneğin, bir robotun belirli bir hedefe ulaşmak için çeşitli hareketler yapması gerekiyorsa, ödül mekanizması kullanılarak doğru hareketler ödüllendirilir. Böylece doğru hareketleri öğrenerek hedefe daha hızlı ve verimli bir şekilde ulaşabilir.
Aslında günlük hayatımızda pekiştirmeli öğrenmeyi görüyoruz. Oyun oynarken karşımızda ki yapay zeka oyunu nasıl öğreniyor sanıyorsunuz. Tabiki de bu öğrenme türü ile
. Bir de trafikte gördüğümüz sürücüsüz araçlar da bu öğrenme tekniğini kullanmakta.
