Makine Öğrenmesi Nedir ve Nasıl Çalışır?
Yapay zekâ ve bilgisayar bilimi ortaklığının bir dalı olan makine öğrenmesi, temelde insanların öğrenme biçimini taklit eden ve doğruluğu artırmak için veri ve algoritmaların kullanılmasına odaklanan yenilikçi bir teknolojidir.
Bilgisayarların tıpkı insanlar gibi kendi kendine öğrenip gelişebildiği bir teknoloji boyutunun kilidini açan makine öğrenmesi, bilgisayarların sadece belirlenen kurallar ile sınırlı kalmayıp aynı zamanda verilerden ve deneyimlerden de öğrenebildiği bir dünyayı olanaklı kılıyor. İzleme geçmişinize göre aldığınız öneriler, telefonunuzun yüzünüzü tanıması, sürücüsüz araçların güvenli bir şekilde hareket etmesi gibi günlük hayatımızda yer bulan bu tür birçok ilerlemenin kaynağında makine öğrenmesi yer alıyor.
Geçmişi 1930'lara dayanan formüller ve hipotezler üzerine inşa edilen makine öğrenmesi, bir terim olarak ilk kez 1959'da bilgisayar bilimcisi Arthur Samuel tarafından "bir bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği" olarak tanımlandı. Ancak bu teknolojiye ilişkin ilk önemli gelişmelerin görülmesi 1990'ların sonlarını buldu.
Makine öğrenmesi nasıl çalışır?
Makine öğrenmesi algoritmaları, açık programlama talimatları almak yerine verileri ve deneyimleri işleyerek kalıpları tespit edebiliyor, tahmin ve önerilerde bulunmayı öğrenebiliyor. Algoritmalar ayrıca zaman içinde gelişmek için yeni verilere ve deneyimlere de uyum sağlıyor.
Bir makine öğrenmesi algoritmasının öğrenme sistemi, kabaca üç ana bölüme ayırabilir. Kaliforniya Üniversitesi tanımlarıyla bu süreçler şöyle sıralanıyor:
- Karar Süreci: Genel olarak makine öğrenmesi algoritmaları tahmin veya sınıflandırma yapmak için kullanılıyor. Algoritma, etiketlenebilen veya etiketlenemeyen bazı girdi verilerine dayanarak, verilerdeki bir model hakkında bir tahmin üretiyor.
- Hata Fonksiyonu: Bir hata fonksiyonu, modelin tahminini değerlendiriyor. Bilinen örnekler varsa, hata fonksiyonu modelin doğruluğunu değerlendirmek için karşılaştırma yapabiliyor.
- Model Optimizasyon Süreci: Eğer model, eğitim setindeki veri noktalarına daha iyi uyum sağlıyorsa, bilinen örnek ile model tahmini arasındaki tutarsızlığı azaltmak için ağırlıklar ayarlanıyor. Algoritma, bu yinelemeli "değerlendirme ve optimize etme" sürecini tekrarlıyor ve bir doğruluk eşiği karşılanıncaya kadar ağırlıkları bağımsız olarak güncelliyor.
Makine Öğrenmesi Döngüsü:
- Sorunları İncelemek: Makine öğrenmesinde ilk adım olan problemi incelemek, iş sorununu anlamayı ve modelin hedeflerini tanımlamayı içeriyor.
- Veri Toplama: Sorun iyi tanımlandığında model için gerekli olan ilgili veriler toplanabiliyor. Bu veriler veritabanları, API'ler gibi çeşitli kaynaklardan alınabiliyor.
- Veri Hazırlama: Sorunla ilgili veriler toplandığında verileri doğru bir şekilde kontrol etmek ve model tarafından gizli kalıpları bulmak için veri temizleme, dönüştürme, temizleme gibi süreçlerle veriler hazırlanıyor.
- Model Seçimi: Bir sonraki adım probleme uygun uygun makine öğrenmesi algoritmasını seçmek oluyor. Bu adım, farklı algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerinin bilinmesini gerektiriyor.
- Model oluşturma ve Eğitim: Algoritmayı seçtikten sonra modeli oluşturma aşaması geliyor. Daha sonra model önceden işlenmiş veri seti kullanılarak eğitiliyor.
- Model Değerlendirmesi: Model eğitildikten sonra, farklı teknikler kullanılarak doğruluğunu ve performansını belirlemek için test veri seti üzerinde değerlendirilebiliyor.
- Modelin Ayarlanması: Değerlendirme sonuçlarına göre modelin performansını artırmak için ayarlanması veya optimize edilmesi gerekebiliyor.
- Dağıtım: Model eğitildikten ve ayarlandıktan sonra, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamında devreye alınıyor. Bu adım, modelin mevcut bir yazılım sistemine entegre edilmesini veya model için yeni bir sistem oluşturulmasını gerektiriyor.
- İzleme ve Bakım: Son aşamada, modelin üretim ortamındaki performansını izlemek ve gerektiğinde bakım görevlerini gerçekleştirmek önem taşıyor. Bu, veri kaymasının izlenmesini, gerektiğinde modelin yeniden eğitilmesini ve yeni veriler elde edildikçe modelin güncellenmesini içeriyor.
Makine öğrenmesinde öne çıkan kullanım örnekleri
Makine öğrenmesi her sektör için fayda sunabiliyor. McKinsey tarafından, 19 sektör, 9 iş fonksiyonu ve 400’den fazla makine öğrenmesi kullanım örneğinin derlendiği analiz de bunu doğrular nitelikte; bu analize göre birçok sektörü ilgilendiren kullanım örneklerinden bazıları şöyle:
Öngörücü bakım. Şirketler, bir ekipmanın arızalanmasını beklemek yerine, ne zaman bakıma ihtiyaç duyulacağını öngörmek için öngörücü bakımı kullanabilir, böylece arıza süresini azaltabilir ve işletme maliyetlerini düşürebilir.
Lojistik optimizasyonu. Lojistiği optimize etmek için yapay zekânın kullanılması, maliyetleri azaltabilir. Örneğin yapay zekâ, teslimat trafiğinin yönlendirilmesini optimize ederek yakıt verimliliğini artırabilir ve teslimat sürelerini kısaltabilir.
Müşteri servisi. Çağrı merkezlerindeki yapay zekâ teknikleri, müşteriler için daha kusursuz bir deneyim ve daha verimli bir süreç sağlanmasına yardımcı olabilir. Teknoloji, arayanın sözlerini anlamanın ötesine geçiyor; derin öğrenme ses analizi, müşterinin ses tonunu değerlendirebiliyor. Otomatik çağrı hizmeti arayanın sinirlendiğini tespit ederse sistem bir insan operatöre veya yöneticiye yönlendirebiliyor.
Üretken yapay zekâ, makine öğrenmesine ışık tutarak geleneksel yapay zekâyı ilk kez genel kullanıcılar için görünür ve erişilebilir hale getirirken üretken yapay zekânın gelişmesi de makine öğrenmesi ve yapay zekânın çok daha geniş çapta benimsenmesini hızlandıracak. Makine öğrenmesi hem günlük yaşamın hem de iş dünyasının önemli parçalarından biri olmaya devam edeceğinden işletmelerin bu treni vakit kaybetmeden yakalaması, liderlerin şimdiden harekete geçmesini gerektiriyor.
Kaynaklar:
