• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu tür öğrenmede, model, hem giriş verileri hem de bu verilere karşılık gelen doğru çıktıların (etiketlerin) bulunduğu veri setleri üzerinde eğitilir. Amaç, giriş verileri ile çıktı etiketleri arasındaki ilişkiyi öğrenerek, yeni ve etiketsiz verilere doğru tahminler yapabilen bir model oluşturmaktır. Denetimli öğrenme iki ana alt dala ayrılır:
  • Sınıflandırma (Classification): Çıktının kategorik olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığı (evet/hayır), bir görüntünün içinde köpek mi kedi mi olduğu, bir müşterinin churn olup olmayacağı gibi ikili veya çoklu sınıflandırma problemleri. Yaygın algoritmalar arasında Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar ve Lojistik Regresyon bulunur.
  • Regresyon (Regression): Çıktının sürekli bir sayısal değer olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, ev fiyat tahmini, borsa tahminleri, sıcaklık tahmini gibi problemler. Doğrusal Regresyon, Polinom Regresyon ve Destek Vektör Regresyonu gibi algoritmalar bu kategoriye girer.
• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bu öğrenme türünde, model eğitilirken sadece giriş verileri bulunur, bu verilere karşılık gelen etiketli bir çıktı yoktur. Amacı, veri içindeki gizli yapıları, kalıpları veya ilişkileri keşfetmektir. Bu, özellikle veri etiketlemenin maliyetli veya imkansız olduğu durumlarda oldukça değerlidir.
  • Kümeleme (Clustering): Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırma işlemidir. Örneğin, müşteri segmentasyonu, genetik veri analizi, sosyal ağ analizi. K-Means, Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN gibi algoritmalar kullanılır.
  • Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction): Veri setindeki özellik sayısını (boyutunu) azaltarak, verinin temel yapısını korurken gürültüyü ve fazla bilgiyi ortadan kaldırmayı amaçlar. Bu, hem görselleştirmeyi kolaylaştırır hem de sonraki öğrenme algoritmalarının performansını artırabilir. Temel Bileşen Analizi (PCA) ve T-SNE popüler yöntemlerdir.
  • Birliktelik Kuralı Madenciliği (Association Rule Mining): Veri setindeki öğeler arasındaki ilişkileri veya bağımlılıkları bulmak için kullanılır. Örneğin, bir süpermarkette bir ürünün başka hangi ürünlerle birlikte satın alındığını analiz etmek. Apriori algoritması buna bir örnektir.
• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bu öğrenme türünde, bir 'ajan' (agent) belirli bir ortamda kararlar alarak öğrenir. Ajan, yaptığı eylemler sonucunda ödül veya ceza alır ve amacı, zaman içinde biriken toplam ödülü maksimize etmektir. Bu, oyun oynamada (Go, satranç, video oyunları) veya robotik kontrolünde sıkça kullanılır. Geleneksel denetimli öğrenmeden farklı olarak, burada doğru/yanlış etiketler yerine 'ödül' sinyalleri vardır. Q-Learning ve SARSA gibi algoritmalar bu alana örnektir.

• Karar Ağaçları (Decision Trees): Hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılan, kolay yorumlanabilir bir modeldir.
• Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Özellikle yüksek boyutlu verilerde iyi performans gösteren güçlü bir sınıflandırma algoritmasıdır.
• K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Basit ama etkili, tembel öğrenme (lazy learning) algoritmasıdır. Veri noktalarının komşularına göre sınıflandırma veya regresyon yapar.
• Naif Bayes (Naive Bayes): Bayes teoremine dayanan, özellikle metin sınıflandırması gibi görevlerde kullanılan olasılıksal bir sınıflandırıcıdır.
• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks - ANN): İnsan beyninin yapısından esinlenerek tasarlanmış modellerdir. Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının çok katmanlı ve karmaşık versiyonlarıdır.
• Kümeleme Algoritmaları (K-Means, DBSCAN): Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplamak için kullanılır.

function MakineOgrenimiSuresi(veri, model, hedef):
    model.egit(veri)
    tahminler = model.tahminEt(yeni_veri)
    performans = hedef.degerlendir(tahminler)
    print(performans)
end function

• Otomatik Sürüş Sistemleri: Kendi kendine giden araçlar, çevrelerini algılamak, engelleri tanımak ve güvenli kararlar almak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
• Sağlık Sektörü: Hastalık teşhisi (MR, röntgen görüntülerinden tümör tespiti), ilaç keşfi, kişiselleştirilmiş tedavi planları ve salgın hastalıkların yayılımını tahmin etme.
• Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi risk analizi, borsa tahminleri ve algoritmik ticaret.
• E-ticaret ve Pazarlama: Müşteri davranış analizi, kişiselleştirilmiş ürün önerileri (Amazon, Netflix), fiyat optimizasyonu ve reklam hedefleme.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Sesli asistanlar (Siri, Google Assistant), makine çevirisi, metin özetleme, duygu analizi ve spam filtreleme.
• Bilgisayar Görüşü (Computer Vision): Yüz tanıma, nesne tespiti, görüntü sınıflandırma ve robotik görüş sistemleri.
• Siber Güvenlik: Anormal davranış tespiti, siber saldırıların belirlenmesi ve tehdit istihbaratı.
• Eğitim: Öğrenci performans tahmini, kişiselleştirilmiş öğrenme yolları ve eğitim içeriği önerileri.

"Makine öğrenimi, geleceğin teknolojisini şekillendiren en güçlü araçlardan biridir. Ancak gerçek potansiyelini açığa çıkarmak için sadece teknik yeterlilik değil, aynı zamanda etik sorumluluk ve insani değerlere bağlılık da gerekmektedir."
- Yapay Zeka Uzmanı

Genişletmek için tıkla ...