Makine Öğrenimi Nedir?

Yapay Zekanın bir alt kümesi olan aynı zamanda bu günlerde dünyada trend olan konulardan birisidir ve gelecekte çok fazla uygulaması olacaktır.

Makine öğrenimi, deneyim ve veri kullanımı yoluyla otomatik olarak iyileştirilebilen bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları tanımlayabileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan bir yapay zeka dalıdır.

İşte gerçek bir örnek:🔻

Bir görüntüyü kedi mi yoksa köpek mi olana kadar taramak için bir program yazmanızı istediğimi hayal edin .

Bu programı veya yazılımı geleneksel programlama tekniklerini kullanarak oluşturmak istiyorsanız, programınız aşırı derecede karmaşıklaşacaktır. Bir görüntüde kedi mi yoksa köpek mi olduğunu anlamak için belirli bir eğri, kenar ve renk aramak için birçok kural bulmanız gerekecek. Ama sana siyah beyaz bir fotoğraf verirsem kurallarınız işlemeyebilir. Bu, programınızı bozabilir ve onları farklı kurallarla yeniden yazmanız gerekecektir.

Dolayısıyla bu problemi geleneksel programlama tekniklerini kullanarak çözmek aşırı derecede karmaşık veya bazen imkansız hale gelecektir.

Şimdi meseleyi daha da kötüleştirmek için. Ya gelecekte sizden bu programı üç tür hayvanı destekleyecek şekilde genişletmenizi istersem :

• kediler
• köpekler
• veya Atlar

Bir kez daha, tüm bu kuralları yeniden yazmanız gerekecek. Bu işe yaramayacak!

Dolayısıyla makine öğrenimi bu tür sorunları çözmek için bir tekniktir.

💡Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

İlk olarak, bir model veya bir motor oluşturuyoruz ve ona çok fazla veri aktarıyoruz.

Örneğin bu motorda kedi ve köpeklerin binlerce veya on binlerce resmini veriyoruz.

Ardından motorumuz giriş verilerindeki kalıpları bulup öğrenecektir. Böylece ona daha önce görmediği bir kedinin yeni bir resmini verebilir ve ona bir kedi mi, bir köpek mi yoksa bir at mı diye sorabiliriz.

Bize belli bir doğruluk düzeyiyle söylerdi. ne kadar çok girdi verisi verirsek, motorumuz o kadar doğru olur.

Makine Öğreniminin Kullanımları

Makine öğrenimi, internet arama motorlarında, istenmeyen postaları ayıklamak için e-posta filtrelerinde, kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için web sitelerinde, olağan dışı işlemleri tespit etmek için bankacılık yazılımlarında ve telefonlarımızdaki ses tanıma gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır.

Ayrıca, Makine öğreniminin kendi kendini süren arabalar, robotik, dil işleme, görüntü işleme, borsa trendleri ve hava durumu gibi şeyleri tahmin etme, oyunlar gibi başka uygulamaları da vardır.

Vizyon: Bilgisayarla görme, bilgi üretmek için dijital görüntüleri anlama, analiz etme ve gerçek dünyadan veri çıkarma sürecidir.

Tahmin: Geçmiş verilere uygun modeller almayı ve bunları gelecekteki gözlemleri tahmin etmek için kullanmayı içerir (yani gürültüyü yumuşatmak veya ortadan kaldırmak için).

Sonuç 👏

Makine Öğrenimi, bilgisayar sistemlerine açıkça programlanmadan otomatik olarak öğrenme ve deneyimden geliştirme yeteneği sağlayan bir yapay zeka dalıdır.