Yakın geleceğimizin robotlarla betimlenen dünyası, yapay zeka (AI) başarılı bir şekilde kullanma yeteneğimize ağırlık vermektedir. Ancak, makineleri düşünen varlıklar haline getirmek göründüğü kadar kolay değildir. Güçlü yapay zeka, makinelerin insanlar gibi anlamalarına yardımcı olan makine öğrenimi (ML) ile sadece başarılabilir.
Makine öğrenimi kafa karıştırıcı olabilir, bu nedenle terimi açıkça tanımlayarak başlamak önemlidir:
Makine öğrenimi, sistemlerin açıkça programlanmadan deneyimden öğrenmesine ve gelişmesine olanak tanıyan bir Yapay zeka uygulamasıdır. Makine öğrenimi, verilere erişebilen ve bu verileri kendileri için öğrenmek için kullanabilen bilgisayar programlarını geliştirmeye odaklanır.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
İnsan beyninin bilgi ve anlayış kazandığı şekle benzer bir şekilde, makine öğrenimi, varlıkları, alanları ve aralarındaki ilişkileri anlamak için eğitim verileri veya bilgi grafikleri gibi girdilere dayanır. Varlıklar tanımlandığında, derin öğrenme başlayabilir.
Makine öğrenimi süreci gözlemler veya verilerle başlar, örnekler, doğrudan deneyim veya talimatlar gibi şeyler içerebilir. Verilerde desen arar, böylece daha sonra sağlanan örnekler üzerine sonuçlar çıkarabilir. Makine öğreniminin başlıca amacı, insan müdahalesi veya yardım olmadan bilgisayarların öğrenmelerine izin vermek ve eylemlerini buna göre ayarlamaktır.
Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?
Makine öğrenimi kavramı uzun bir süredir mevcuttur. “Makine öğrenimi” terimi, IBM’deki bir bilgisayar bilimcisi ve yapay zeka ile bilgisayar oyunlarının öncüsü olan Arthur Samuel tarafından türetilmiştir. Samuel, dama oynamak için bir bilgisayar programı tasarladı. Program ne kadar çok oynadıkça, deneyimden öğrenerek tahminler yapmak için algoritmaları kullanıyordu.
Bir disiplin olarak, makine öğrenimi, veriler üzerinde öğrenme ve tahminler yapabilen algoritmaların analizini ve oluşturulmasını keşfeder.
Makine öğrenimi, büyük miktarda hesaplama yeteneği ile tek bir görev veya birden fazla belirli görev arkasındaki desenleri tanımlamak ve girdi verileri arasındaki ilişkileri tanımlamak için eğitilebilir.
Veri Anahtarı(Data Is Key): Makine öğrenimini yönlendiren algoritmalar başarı için kritiktir. Makine öğrenimi algoritmaları, “eğitim verileri (training data)” olarak bilinen örnek verilere dayalı matematiksel bir model oluşturarak tahminler veya kararlar yaparlar. Bu, bilgi işletmelerinin karar verme süreçlerini iyileştirmek, verimliliği optimize etmek ve ölçekte uygulanabilir verileri yakalamak için kullanabilecekleri verilerdeki eğilimleri ortaya çıkarabilir.
Yapay Zeka Hedefi (AI Is the Goal): Makine öğrenimi, işlemleri otomatikleştiren ve veri tabanlı iş sorunlarını otonom olarak çözen yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturur. Şirketlere belirli insan yeteneklerini değiştirme veya artırma imkanı tanır. Gerçek dünyada bulabileceğiniz yaygın makine öğrenimi uygulamaları arasında sohbet botları, otonom araçlar ve konuşma tanıma bulunur.
Makine Öğrenimi İle İş Dünyasında Dönüşüm
Makine öğrenimi bilim kurgu değildir. İşletmeler tarafından inovasyonu ilerletmek ve işlem verimliliğini artırmak için tüm sektörlerde geniş bir şekilde kullanılmaktadır. 2021 yılında şirketlerin %41’i pandeminin bir sonucu olarak yapay zekanın yaygın kullanımını hızlandırdı. Bu yeni katılanlar, zaten yapay zekayı üretime sokan veya aktif olarak yapay zeka teknolojilerini deneyen şirketlerin %31’ine katılıyor.
Veri Güvenliği: Makine öğrenimi modelleri, veri güvenliği açıklarını belirlemekte kullanılabilir ve bunların ihlale dönüşmesini önceleyebilir. Geçmiş deneyimlere bakarak, makine öğrenimi modelleri gelecekteki yüksek riskli faaliyetleri tahmin edebilir, böylece risk proaktif olarak azaltılabilir.
Finans: Bankalar, ticaret komisyoncuları ve finans teknoloji şirketleri, ticareti otomatikleştirmek ve yatırımcılara finansal danışmanlık hizmetleri sunmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. bir çok banka, müşteri destek hizmetlerini otomatikleştirmek için sohbet botları kullanıyor.
Sağlık Hizmetleri: Makine öğrenimi, tedavi ve iyileştirme yöntemlerini hızlandırmak, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve insan hatalarını önlemek için büyük sağlık veri setlerini analiz etmek için kullanılır. Örneğin, bir çok sağlık kurumunda özellikle radyoloji alanında ve tanı koyma esnasında, doktorlara hastaların tedavisini kişiselleştirmek için kullanabilecekleri veriler sağlamak için veri madenciliği kullanılmaktadır.
Sahtekarlık ve Dolandırıcılık Tespiti: Yapay zeka, finans ve bankacılık sektöründe büyük sayıda işlemi gerçek zamanlı olarak suçları ortaya çıkarmak için otomatik olarak analiz etmek için kullanılır. Bazı teknoloji hizmetleri firmaları, makine öğrenimi ve analitik kullanarak sahtekarlık tespiti sistemlerinin sahtekarlık soruşturma süresini %70-80 azalttığını ve tespit doğruluğunu %90-95 artırdığını iddia ediyor.
Perakende: Yapay zeka araştırmacıları ve geliştiricileri, alıcıların geçmiş seçimlerine, tarihsel, coğrafi ve demografik verilere dayalı ilgili ürün önerileri sunan Makine öğrenmesi öneri motorlarını geliştirmek için Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanırlar.
Makine Öğrenimi Eğitim Yöntemleri
Makine öğrenimi, yapay zeka teknolojileri için net faydalar sunar. Ancak sizin için hangi makine öğrenimi yaklaşımının uygun olduğunu nasıl seçersiniz? Seçebileceğiniz birçok Makine öğrenimi eğitim yöntemi vardır, bunlar arasında:
- Supervised learning (Denetimli öğrenme)
- Unsupervised learning (Denetimsiz öğrenme)
- Semi-supervised learning (Yarı denetimli öğrenme)
Her birinin ne olduğuna bir göz atalım.
Supervised learning (Denetimli Öğrenme):
Daha Fazla Kontrol, Daha Az Önyargı
Denetimli makine öğrenimi algoritmaları, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmişte öğrenilenleri etiketlenmiş örnekleri kullanarak yeni verilerde nasıl uygulanacağını kullanır. Bilinen bir eğitim veri kümesini analiz ederek, öğrenme algoritması tahmin çıktılarını üretmek için sonuç değerlerini tahmin eden bir işlev üretir. Sistem, yeterli eğitimden sonra herhangi yeni bir giriş için hedefler sağlayabilir. Ayrıca çıktısını doğru, amaçlanan çıktı ile karşılaştırarak hataları bulabilir ve modeli buna göre değiştirebilir.
Denetimsiz Öğrenme(Denetimsiz öğrenme):
Hız ve Ölçek
Denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları, eğitim verisinin ne sınıflandırıldığı ne de etiketlendiği zaman kullanılır. Denetimsiz öğrenme, sistemlerin etiketlenmemiş verilerden gizli bir yapıyı tanımlamak için bir işlevi nasıl çıkartabileceğini incelemektedir. Sistem hiçbir noktada doğru çıktıyı kesin bir şekilde bilmez. Bunun yerine, verilerden çıktının ne olması gerektiği hakkında çıkarımlarda bulunur.
Semi-supervised learning (Yarı denetimli öğrenme)
Takviyeli Öğrenme: Ödüllendirme Sonuçları
Takviyeli makine öğrenimi algoritmaları, eylemler üretip hataları veya ödülleri keşfetmek için çevresiyle etkileşimde bulunan bir öğrenme yöntemidir. Takviyeli öğrenmeyle ilgili en önemli özellikler, deneme yanılma araştırması ve gecikmiş ödüldür. Bu yöntem, makinelerin ve yazılım agentlarının performanslarını en üst düzeye çıkarmak için belirli bir bağlam içinde ideal davranışı otomatik olarak belirlemelerine olanak tanır. En iyi eylemin hangisi olduğunu öğrenmek için agentın gecikmiş ödül geri bildirimi ‘takviye sinyali olarak bilinir‘ gereklidir.
Makine Öğrenimi Mükemmel Değildir
Makine öğrenmenin ne yapabileceğini ve ne yapamayacağını anlamak önemlidir. İnsan zekasını makineler arasında aktarmada ne kadar yararlı olursa olsun, veri ile ilgili sorunlarınıza mükemmel bir çözüm olmaktan uzaktır. Makine öğrenimi havuzunun derinliklerine dalmadan önce aşağıdaki eksiklikleri göz önünde bulundurun:
- Makine öğrenimi bilgiye dayalı değildir. Yaygın inanışın aksine, makine öğrenimi insan seviyesinde zekaya ulaşamaz. Makineler veriye dayalıdır, insan bilgisine değil. Sonuç olarak, “zeka”, onu eğitmek için sahip olduğunuz veri hacmine göre belirlenir.
- Makine öğrenimi modelleri zor bir şekilde eğitilir. Veri bilimcilerin büyük çoğunluğu, yapay zekalı verilerle eğitmek beklediklerinden daha zor olduğunu kabul eder. Makineleri eğitmek zaman ve kaynak gerektirir. Veri modelleri oluşturmak için büyük veri kümelerine ihtiyaç vardır ve bu süreç, verileri manuel olarak etiketlemeyi ve kategorilendirmeyi içerir. Bu kaynak tüketimi, makine öğrenimi girişimlerini ilerletmek için gecikmelere ve darboğazlara neden olabilir.
- Makine öğrenimi veri sorunlarına duyarlıdır. Şirketlerin çoğu, veri kalitesi, veri etiketleme ve model güveni oluşturmakla ilgili eğitimle ilgili sorunlar yaşamıştır. Bu eğitimle ilgili sorunlar, makine öğrenimi projelerinin piyasaya çıkmadan önce durmasının başlıca nedenlerinden biridir. Bu, makine öğrenimi başarısı için olağanüstü bir eşik yaratmıştır.
- Makine öğrenimi sık sık önyargılıdır. Makine öğrenimi sistemleri “kara kutu” olarak çalışır, yani makinenin nasıl öğrendiğini ve kararlarını nasıl verdiğine dair bir görüşünüz yoktur. Bu nedenle, bir önyargı örneği tespit ederseniz, bunun neye sebep olduğunu belirlemenin bir yolu yoktur. Tek yapabileceğiniz, algoritmayı ek verilerle yeniden eğitmektir, ancak bu sorunu çözeceğinin garantisi yoktur.
Makine Öğreniminin Geleceği
Tüm bu eksikliklerine rağmen, makine öğrenimi, yapay zekanın başarısı için hala kritik bir öneme sahiptir. Ancak bu başarı, makinenin denetimsiz öğrenme sırasında oluşan “kara kutu” sorunları gibi zayıflıklarını karşılayan başka bir yapay zeka yaklaşımına bağlı olacaktır. Bu yaklaşım sembolik yapay zeka veya veri işleme konusunda bir kural tabanlı bir yöntem olan sembolik yapay zekadır. Sembolik bir yaklaşım, kavramları ve anlamsal ilişkileri tanımlamak için açık bir kutu olan bir bilgi grafiği kullanır.
Makine öğrenimi ve sembolik yapay zeka birleştiğinde, hibrit yapay zeka oluşur. Daha fazla öğrenilenin ve neden öğrenildiğinin daha fazla anlayışla birleşmesi, verinin nasıl kullanıldığını iş dünyasında dönüştürmektedir.”