Makine öğrenimi nedir? İlk bakışta karmaşık bir konu olarak görünse de sistematik bir yaklaşımla anlaşılması kolaylaşan bir yaklaşımdır. Günümüzün dijital çağında, veri adeta modern dünyanın dili haline gelmiş durumda. Her tıklama, her arama ve her paylaşım, milyarlarca veri noktasını oluşturuyor. Ancak bu muazzam veri denizinde gizlenen anlamlı bilgileri açığa çıkarmak ve geleceği tahmin etmek, sadece insan beyninin işleyebileceği bir noktanın ötesine geçti. İşte tam bu noktada sahneye makine öğrenimi çıkıyor.
Makine öğrenimi bilgisayar sistemlerinin verileri analiz edebilmesi, kalıpları tanımlayabilmesi ve öğrenerek daha iyi sonuçlar üretebilmesi anlamına geliyor. Bu teknoloji sağlık sektöründen finans dünyasına, otomotiv endüstrisinden e-ticaret platformlarına kadar birçok alanda devrim yaratıyor.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan tahminler veya kararlar almasını sağlamak için algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanmayı içeren bir yapay zeka alt alanıdır. Makinelerin deneyimlerden öğrenebileceği ve performanslarını zaman içinde geliştirebileceği fikrine dayanmaktadır. Ayrıca veri görselleştirme işlemlerinde dee performans artabilir.
Makine öğreniminde veriler, belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere bir modeli eğitmek için kullanılır. Model, çok sayıda örnekle sunulur ve görevi nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek için bu örnekleri kullanır. Model eğitildikten sonra, yeni verilere dayalı olarak tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için kullanılabilir.
Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi birçok farklı makine öğrenimi türü vardır. Denetimli öğrenme, etiketli verilere dayalı tahminler yapmak için bir modelin eğitilmesini içerirken, denetimsiz öğrenme, herhangi bir etiket olmadan verilerdeki kalıpları bulmak için bir modelin eğitilmesini içerir. Takviyeli öğrenme, bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda eylemde bulunmak üzere bir modelin eğitilmesini içerir.
Makine öğrenimi, veri biliminde önemli bir araçtır ve sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlasını içeren çok çeşitli görevler için kullanılır. Genellikle tahmine dayalı modeller oluşturmak, önerilerde bulunmak ve karar verme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılır.
Makine Öğrenimi Ana Algoritmaları Nelerdir?
Makine öğreniminde kullanılan birçok farklı algoritma vardır ve kullanılan spesifik algoritma, çözülecek problemin türüne ve verilerin özelliklerine göre seçilir. Bazı yaygın makine öğrenimi algoritmaları şunları içerir:
- Doğrusal regresyon: Giriş verileri ile çıkış değeri arasındaki doğrusal bir ilişkiye dayalı olarak sayısal bir değeri tahmin etmek için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
- Lojistik regresyon: Amacın ikili bir sonucu (“evet” veya “hayır” gibi) tahmin etmek olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
- Karar ağacı: Sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Ağaç benzeri bir karar modeli ve olası sonuçları oluşturur ve bir dizi karara dayalı tahminlerde bulunmak için kullanılır.
- K-ortalamalar kümeleme: Verileri gruplar halinde (kümeler olarak da bilinir) kümelemek için kullanılan denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır. Verileri benzerliğe göre belirli sayıda kümeye ayırır.
- Naive Bayes: Sınıflandırma görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Verilerin her bir özelliğinin bağımsız olduğu ve belirli bir sonucun olasılığının, bireysel özelliklerin olasılıklarına dayalı olarak hesaplanabileceği varsayımına dayanır.
- Destek vektör makinesi (SVM): Sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Sınıflar arasındaki marjı maksimize ederek farklı veri sınıfları arasında bir sınır oluşturur.
Gözetimli ya da Denetimli Öğrenme Nedir?
Denetimli öğrenme bir modelin etiketli verilere dayalı tahminler yapmak üzere eğitildiği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimli öğrenmede, model çok sayıda örnekle sunulur ve her örnek hem girdi verilerini hem de karşılık gelen bir etiketi içerir. Bir tahmin yapmak için girdi verilerini kullanır ve tahminin doğruluğunu belirlemek için tahmini etiketle karşılaştırır.
Denetimli öğrenmenin amacı, yeni ve görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapmak için eğitim verilerinden genelleme yapabilen bir model oluşturmaktır. Tahminler ve etiketler arasındaki hatayı en aza indirmek için modelin parametrelerini ayarlayan bir algoritma kullanılarak eğitilir. Model eğitildikten sonra yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılabilir.
Denetimli öğrenme sınıflandırma, regresyon ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılır. Genellikle tahmine dayalı modeller oluşturmak, önerilerde bulunmak ve karar verme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılır. Denetimli öğrenme algoritmalarına örnek olarak doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve destek vektör makineleri verilebilir.
Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Denetimsiz öğrenme, herhangi bir etiket olmadan verilerdeki kalıpları bulmak için bir modelin eğitildiği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimsiz öğrenmede, model çok sayıda örnekle sunulur, ancak her örnek yalnızca girdi verilerini içerir ve karşılık gelen etiketi içermez. Model, veriler içindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için girdi verilerini kullanmalıdır.
Denetimsiz öğrenmenin amacı, verilerin altında yatan yapıyı ortaya çıkarmak ve hemen fark edilmeyebilecek kalıpları ve ilişkileri belirlemektir. Verileri keşfetmek, benzer veri noktalarının kümelerini veya gruplarını belirlemek ve verilerin boyutsallığını azaltmak için kullanılır.
Denetimsiz öğrenme algoritmalarının tahmin etmeye çalıştıkları belirli bir hedefi veya çıktısı yoktur, dolayısıyla tahminlerinin doğruluğunu ölçmenin bir yolu yoktur. Bunun yerine, kümelerin kalitesi veya model tarafından elde edilen sıkıştırma derecesi gibi diğer ölçütlere güvenirler.
Denetimsiz öğrenme algoritmalarına örnek olarak k-ortalama kümeleme, ana bileşen analizi ve kendi kendini organize eden haritalar verilebilir.
Makine Öğrenimi ve Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?
Takviyeli öğrenme, bir temsilcinin bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda harekete geçmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türü olarak tanımlanır. Takviyeli öğrenmede, aracı eylemlerine dayalı olarak ödüller ve cezalar şeklinde geri bildirim alır. Temsilcinin amacı uzun vadeli ödülü maksimize eden bir politika öğrenmektir.
Takviyeli öğrenme genellikle kontrol sistemlerinde, oyunlarda ve robotikte bulunanlar gibi karmaşık, sıralı karar verme problemlerini çözmek için kullanılır. Temsilcinin hangi eylemlerin en iyi sonuçlara yol açtığını deneyim yoluyla öğrendiği deneme yanılma fikrine dayanır.
Takviyeli öğrenmede, ajan, eylemlerde bulunarak ve sonuçları gözlemleyerek bir çevre ile etkileşime girer. Aracı, eylemin kalitesine göre bir ödül veya ceza alır ve bu geri bildirimi, politikasını güncellemek ve zaman içinde performansını iyileştirmek için kullanır. Temsilcinin amacı, uzun vadeli ödülü maksimize eden eylemler dizisi olan optimal politikayı öğrenmektir.
Takviyeli öğrenme, yapay zekada önemli bir araçtır ve kontrol sistemlerini optimize etme, oyun oynama ve otonom ajanlar geliştirme dahil olmak üzere çok çeşitli sorunları çözmek için kullanılmıştır.
Bir Örnek Spam Epostalar ve Makine Öğrenimi
Makine Öğrenmesi denildiğinde nerede ve nasıl kullanılacağına dair aklınıza örnekler gelmeyebilir. Ancak aslında Günlük hayatta pek çok şey için kullanılabilen bir teknolojidir. Örneğin spam e-postalar için akine öğrenmesi nasıl kullanılır?
Günümüzde iletişimde e-postalar önemli bir rol oynamakta ve bu iletişimin temel taşlarından birini oluşturmaktadır. Ancak, artan dijital iletişimle birlikte gelen istenmeyen içerikler de kaçınılmaz hale gelmiştir. İşte tam da bu noktada, makine öğrenimi devreye girerek, gelen e-postaları otomatik olarak sınıflandırmak ve spam (istenmeyen) ile ham (istenen) e-postaları ayırt etmek için bir rehber haline gelmiştir. E-posta spam filtresi örneği, makine öğreniminin gerçek yaşamda nasıl kullanılabileceğine dair etkileyici bir örnektir. Bu örnekte, veri analizi ve algoritmaların birleşimi sayesinde, e-posta kutularımızın daha düzenli ve işlevsel hale gelmesini sağlayan bir otomatikleştirme süreci ortaya çıkar. Detaylara dalarken, e-posta spam filtresinin nasıl çalıştığını ve nasıl inşa edildiğini daha yakından inceleyelim.
Problemin Tanımı:
E-posta hizmet sağlayıcıları, kullanıcıların gelen e-postalarını spam ve ham olarak sınıflandırmak istiyorlar. Spam e-postalar kullanıcıların posta kutularını doldurabilir ve istenmeyen içeriklere maruz kalmalarına neden olabilir. Bu nedenle, gelen e-postaları otomatik olarak sınıflandırmak, kullanıcı deneyimini geliştirmek açısından önemlidir.
Veri Toplama ve Hazırlık:
Spam filtresini eğitmek için, hem spam hem de ham e-postalarından bir veri kümesi toplanır. Bu e-postaların içerikleri ve başlıkları veri olarak kullanılır. Veri kümesi, spam ve ham örneklerinden oluşur ve her bir örnek bir metin olarak temsil edilir. Ayrıca, her bir e-posta örneği bir etiketle (spam veya ham) işaretlenir.
Model Eğitimi:
Denetimli öğrenme yaklaşımı kullanılarak, e-postaların içeriğine ve başlıklarına dayalı olarak bir sınıflandırma modeli eğitilir. Veri kümesini kullanarak öğrenir ve spam veya ham olarak e-postaları doğru bir şekilde tahmin etmeyi amaçlar.
Veri Özellikleri ve Model Seçimi:
E-postalar metin verisi olduğundan, bu veriyi sayısal bir forma dönüştürmek gerekebilir. Metin madenciliği teknikleri kullanılarak kelimeler sayısal vektör temsillerine dönüştürülür. Ardından, bu sayısal temsilleri kullanarak sınıflandırma modeli seçilir. Örneğin, Naive Bayes veya Destek Vektör Makineleri gibi algoritmalar kullanılabilir.
Model Değerlendirme:
Model eğitildikten sonra başka bir test veri kümesi kullanılarak modelin performansı değerlendirilir. Bu test veri kümesi, modelin daha önce görmediği ve tahminlerde bulunması gereken e-postalardan oluşur. Modelin başarı oranı, doğru tahmin edilen spam ve ham e-postaların yüzdesi olarak hesaplanır.
Model Uygulaması:
Eğitilen model gerçek zamanlı olarak kullanıcının gelen e-postalarını sınıflandırmak için kullanılır. e-posta başlığı ve içeriği gibi verilere dayanarak e-postayı spam veya ham olarak tahmin eder. Kullanıcılar, bu otomatik sınıflandırma sayesinde spam e-postalarını daha az görmüş olur ve daha düzenli bir posta kutusu deneyimi yaşar.
Bu örnek, makine öğreniminin pratikte nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. E-posta spam filtresi, denetimli öğrenme yaklaşımı kullanarak, metin madenciliği teknikleriyle veriyi sayısal temsillere dönüştürerek ve sınıflandırma algoritmalarıyla gerçek zamanlı uygulamada kullanılabilecek bir model oluşturulması açısından sadece bir örnektir. Makine öğrenimi, çok çeşitli problemleri çözmek için güçlü bir araç olarak kullanılabilir.
Makine Öğreniminde Kullanılan Araçlar Nelerdir?
Makine öğrenimi projelerini geliştirmek ve verileri analiz etmek için bir dizi güçlü araç, kütüphane ve platform bulunmaktadır. Bu araçlar, kod yazımını kolaylaştırmak, algoritmaları uygulamak ve sonuçları görselleştirmek için kullanılır. Python programlama dili, anaconda dağıtımı, Jupyter Notebook gibi etkileşimli geliştirme araçları, Scikit-Learn, TensorFlow ve PyTorch gibi derin öğrenme kütüphaneleri, veri analizi ve manipülasyonu için Pandas ve NumPy gibi araçlar, sadece birkaç örnektir.
- Python: Python, makine öğrenimi projeleri için en popüler programlama dillerinden biridir. Hem hızlı geliştirme hem de geniş bir makine öğrenimi ekosistemi nedeniyle tercih edilir.
- Anaconda: Anaconda, Python tabanlı bir veri bilimi platformudur. İçinde Jupyter Notebook gibi popüler araçları ve birçok makine öğrenimi kütüphanesini (paketini) barındırır.
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook, etkileşimli ve açıklamalı kodlama yapmanıza olanak tanıyan bir araçtır. Veri analizi, görselleştirme ve makine öğrenimi modeli geliştirme için sıkça kullanılır.
- NumPy: NumPy, bilimsel hesaplama için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Diziler, matrisler ve matematiksel fonksiyonlar sağlar.
- Pandas: Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Veri çerçeveleri ve seriler gibi veri yapıları sunar.
- Scikit-Learn: Scikit-Learn (sklearn), temel makine öğrenimi algoritmalarını içeren bir Python kütüphanesidir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi görevler için önceden uyarlanmış algoritmalar sunar.
- TensorFlow: Google tarafından geliştirilen TensorFlow, derin öğrenme için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur. Grafik tabanlı bir hesaplama çerçevesi sunar.
- Keras: Keras, yüksek seviyeli bir derin öğrenme kütüphanesidir ve TensorFlow gibi altta yatan kütüphaneleri destekler. Derin öğrenme modelleri oluşturmayı kolaylaştırır.
- PyTorch: PyTorch, başka bir popüler derin öğrenme kütüphanesidir. Dinamik hesaplama yapısı ve araştırma odaklı olmasıyla bilinir.
- XGBoost: XGBoost, özellikle yaprak tabanlı algoritmalarla güçlendirilmiş bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Özellikle tablo verileri için etkili sonuçlar sunar.
- OpenCV: OpenCV (Açık Kaynak Bilgisayarlı Görü), görüntü işleme ve analizi için kullanılan popüler bir kütüphanedir. Nesne tanıma, yüz tanıma ve daha fazlası için kullanılır.
- NLTK ve SpaCy: Doğal dil işleme (NLP) projeleri için kullanılan NLTK ve SpaCy gibi kütüphaneler, metin analizi ve işleme yetenekleri sağlar.
Bu araçlar, makine öğrenimi projelerini geliştirmek ve verileri analiz etmek için oldukça kullanışlıdır. Projelerin ihtiyaçlarına ve gereksinimlerine göre farklı araçlar kullanılarak çözümler üretilebilir.
Kaynak:
Sarker, I.H. Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions. SN COMPUT. SCI. 2, 160 (2021). https://doi.org/10.1007/s42979-021-00592-x
