Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
Her geçen gün yeni bir teknolojik gelişmeyle daha da endüstrileşen dünyamızda makine ve robot sektörünün en önemli basamaklarından biri olan Makine Öğrenmesini (Machine Learning), tıpkı yapay sinir ağlarında olduğu gibi ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve gündelik hayatta ne gibi durumlarda kullanıldığı sorularına cevap arayacağız.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi konusunun ortaya çıkış tarihine baktığımızda ilk çalışmaların 1959 tarihine kadar uzandığını görmekteyiz. Makine öğrenmesi de tıpkı yapay sinir ağları gibi yapay zeka uğraşı sonucunda ortaya çıkmış bir alt birimdir. Makine öğrenmesi yazılım programlarında elde edilmek istenen sonuç için tahmin yapılırken daha hatasız olmasını amaçlayan bir yöntem paradigmasıdır.
Makine öğrenmesi araştırma amacına uygun olarak bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve verilerden yararlanarak akılcı bir şekilde tahmin etme yeteneğini kazandırmayı amaçlar.
Makineler Nasıl Öğrenir?
Makine öğrenimi algoritmalarının temel olarak iki grubu vardır. Bunlar; gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenmedir. Amaçlanan hedef doğrultusuna göre farklı birkaç sınıfa ayrılabilmektedir.
*Gözetimli Öğrenme (Supervised): Veriler girdi değerine karşılık olarak çıktıları belirlenmişse bu tarzdaki öğrenmeye gözetimli öğrenme denmektedir.
Basit bir örnek ile açıklayacak olursak şöyle bir örnek verebiliriz:
Örneğin; verilen resimlerin araba olup olmadığını karşılaştıracak bir sistem kurmak istiyoruz. İlk olarak farklı araba resimleri yükleyip bunların araba olduğunu işaretleyip ardından araba olmayan resimleri de yükleyip bunların araba olmadığını işaretlediğimizde gözetimli öğrenme olur.
*Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised)
Bu öğrenme çeşidinde ise eldeki verilerin özelliklerine göre gruplara ayrılır ve bu gruplar karşılaştırma yapılarak tahminde bulunulur.
Örneğin; sosyal medyada arkadaşlarınızı eklediniz, sosyal medya siteniz ise arkadaşlarınızı ekledikten sonra arkadaş listenizi belirli arkadaş grupları oluşturur ve sizlere “tanıyor olabileceğiniz kişiler” diyerek önerilerde bulunur. Yani gözetimsiz öğrenmede veriler arasında ayrım yapılmadan sisteme yüklenir, algoritma kendisi ayırır ve öğrenir.
Diğer öğrenme yaklaşımları ise:
*Pekiştirmeli Öğrenme
*Yarı Gözetimli Öğrenme
*Öğrenmeyi Öğrenme’dir.
Makine Öğrenmesini Günlük Hayatta Nerelerde Görmekteyiz?
Makine öğrenmesi gündelik hayatta pek çok farklı alanda karşımıza çıkmaktadır. Bunu sosyal medyada karşımıza çıkan arkadaş önermelerinden ve reklamlardan tutun fiyat karşılaştırmalarına kadar geniş bir yelpazede inceleyebiliriz.
Listeleyecek olursak;
*Otomotiv sektörü
*Arama motorları
*Kredi kartı dolandırıcılığı denetimi
*Pazarlama
*Fen bilimleri ve tıp
Dijital Pazarlama’da Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesini özellikle belirli reklam uygulamalarında sıkça kullanıldığını biliyoruz.
Örneğin; farklı alışveriş sitelerinden laptop inceledikten sonra arama motorlarınızda laptop reklamları çıktığını göreceksiniz.
Pazarlama alanında makine öğrenmesini en iyi uygulayan markalar genellikle dizi ve film platformları, online satış siteleridir. Çünkü ilgi alanınız dışında bir dizi, film veya ürün için satın alma önerisi verirse bir sonraki sefere daha iyi öneriler göstermek amacıyla gözlemlediği davranışları öğrenecek ve uygulayacaktır.
Gelecekte Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi algoritmalarına her geçen gün daha da ihtiyaç duyulmaktadır çünkü dünyamız zaman geçtikçe daha da dijitalleşmektedir. Her gün sıklıkla kullandığımız arama motorları, video izleme siteleri, dizi ve film platformları ve ayrıca online satış mağazaları makine öğrenmesi konusunda büyük bir rekabet içerisindedir. Bu nedenle Makine Öğrenmesi gelecek yıllarda çok daha gelişmiş bir şekilde karşımıza çıkmaya devam edecektir.
