Makine öğrenmesi algoritmaları son dönemde araştırılan konularından bir diğeridir. Makine öğrenmesinin bir prensibi olarak faaliyet gösteren bu algoritmalar, hayatımızda makine öğrenmesinin etkisinin artması ile dikkat çekmeye başlamıştır. Daha önceki yazılarımızda sizlere makine öğrenmesi hakkında detaylı bir yazı hazırlamıştık. Makine öğrenmesi 1950’li yılında temeli atılan bir teknoloji olmasına rağmen popülerliğini 2000’li yıllardan sonra kazanmıştır. Hayatımızın her alanına etki eden makine öğrenmesi; sağlık, finans, eğitim ve pazarlama gibi pek çok alanda değişim içerisine girmiştir.

4.Sanayi Devrimi ile iyice kullanımı artan makine öğrenmesi teknolojisi, yapay zeka ve nesnelerin interneti ile beraber çalışmaya başlayarak kullanılabilirliğini oldukça arttırmıştır. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve nesnelerin interneti gibi teknolojiler ile beraber hem sosyal hayatımız hem iş hayatımız hem de iş sektörleri oldukça hızlı bir gelişime ve değişime girmiştir. Biz de İnovasyon İçin Eğitim Vakfı olarak sizlere makine öğrenmesinin algoritmaları nelerdir ve ne işe yarar gibi soruları cevaplayacağımız bir yazı hazırladık.

Makine Öğrenmesi Algoritmaları Nedir?

Makine öğrenmesinin algoritmaları birer kod parçacığıdır. Bu kod parçacıkları sayesinde insanlar karışık verileri keşfedebiliyor, analiz edebiliyor ve bu verileri anlamlandırabiliyor. Oluşturulan her algoritma ile birlikte bir makinenin belirli bir amacı gerçekleştirmesi için izleyeceği sınırlı adımlar kümesini ifade eder. Bu model ile insanların tahmin yapmasını kolaylaştırmak ya da eldeki verileri kategorilere ayırabilmek için kullanılmakladır.

Bu algoritmalar büyük kümenin temsil edildiği eğitim verilerini temel almış parametreler kullanır. Bu eğitim verileri dünyayı gerçekçi bir şekilde ifade edebilmek için genişledikçe ve çoğaldıkça algoritmaların sunacağı doğru sonuçlar artmaktadır. Oluşturulan farklı algoritmalar elde edilen verileri farklı olarak analiz eder ve işler. Bu algoritmalar ise denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenme ve pekiştirmeye dayalı olarak 3 farklı grupta ifade edilmektedir.

  • Denetimli Öğrenme Algoritmaları: Bu algoritmalar ile insanlar elde ettikleri verileri girerek ilerisi için bir tahmin alırlar. Örnek vermek gerekirse bir bölgede 50 yıl boyunca olan nüfus sayıları makineye girilir. Daha sonra ise makineden 5 yıl sonrası için bir nüfus tahmini alınır. Oldukça yaygın olarak kullanılan bu algoritma şirketlerin ileriye dönük planlama yapabilmesine büyük ölçüde yardımcı olmaktadır.
  • Denetimsiz Öğrenme: Makine öğrenmesi algoritma türleri arasında denetimsiz öğrenme alışveriş sektöründe fazlaca kullanılmaktadır. Bu yöntemde veriler noktaları etiketlemek için kullanılmaz. Oluşturulan algoritma verileri düzenler ya da bu verilerin yapısını açıklar. Daha sonra ise veri noktalarını etiketler. Sonucun nasıl olacağını bilmediğimiz durumlar için denetimsiz öğrenme oldukça fazla kullanılmaktadır. Örneğin, aynı ürünleri seven müşteriler gruplandırmak için kullanılır.
  • Pekiştirmeye Dayalı Öğrenme: Bu algoritma yöntemi diğer algoritmalara göre biraz daha ileri bir seviyedir. Çünkü bu yöntem ile sonuçlar ile öğrenen ve yapılacak eylemin kararını veren algoritmalar sistemde kullanılır. Yapılan her eylemden sonra algoritma doğru, yanlış ya da nötr olarak bir geri bildirim alınır. Bu sayede insan desteği olmadan alınacak küçük kararlar makine tarafından alınır. Sürücüsüz arabaların aldığı küçük kararlar bu algoritma için verilecek en iyi örneklerden bir tanesidir.

Makine Öğrenmesi Gelecekte Nasıl Değişecek?

Makine öğrenmesi algoritmaları her geçen gün gelişiyor. Günümüzde bile akıllı araba ve telefonların kullanımı makine öğrenmesi temelli çalışıyor. Gelecek yıllarda tüm dünya üzerinde 4. Sanayi Devriminin etkileri gözle görülür bir şekilde değişmeye başlayacak. Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları gibi pek çok algoritma yöntemi de bu değişimde önemli bir rol oynayacak. Makine öğrenmesi evlerde akıllı sistemlerin kullanılmasında, tarımda sürdürülebilir üretim sağlanmasında ve yollarda tam otonom araçların artması ile çok daha fazla karşımıza çıkacak.

Ayrıca uzay sanayisinde ve başka gezegenlere yollanan makinelerde makine öğrenmesi algoritmaları çok daha fazla kullanılarak makinelerin insandan yardım almadan istenilen ve önemli bilgiyi bize ulaştırması da sağlanacak. Günümüzde baktığımız zaman pek çok dünya devi firma bu teknolojinin gelişmesi için çalışmalar yapıyor. Apple, Tesla, Spacex, Google ve Amazon firmalarının yapmış oldupu çalışmalar ve araştırmalar ile özellikle 2030’lu yıllarda makine öğrenmesinin etki alanı oldukça değişecek gibi duruyor.

Doç. Dr. Gamze Sart’ın Youtube kanalını ziyaret ederek makine öğrenmesi algoritmaları ile alakalı detaylı videolara ulaşabilirsiniz. Ayrıca Aba Innolab resmi internet sitesinden yapay zeka, 4. Sanayi Devrimi ve makine öğrenmesi gibi konuları ile alakalı yazılmış makalelere ulaşabilirsiniz. İnovasyon İçin Eğitim Vakfı resmi internet sitesindeki diğer makalelerimizden makine öğrenmesi regresyon algoritmaları, makine öğrenmesi algoritmaları ne ise yarar ya da makine öğrenmesinde kullanılan yazılım dilleri hakkında yazılım makalelere ulaşabilirsiniz.