Makine Öğrenmesi Projelerinde İzlenecek Temel Adımlar ve Uygulamalar

LydexCoding · 15 Ağu 2025

Makine öğrenmesi, günümüz teknolojisinin en heyecan verici ve hızla gelişen alanlarından biridir. Yapay zekanın bir alt dalı olan makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerine açıkça programlanmadan, mevcut veriler üzerinde öğrenme yeteneği kazandırmayı amaçlar. Bu sayede sistemler, verilerdeki desenleri tanıyabilir, gelecekteki olayları tahmin edebilir veya belirli görevleri yerine getirebilir hale gelir. Günlük hayatta kullandığımız öneri sistemlerinden (Netflix, Amazon), spam filtrelerine, yüz tanıma uygulamalarından otonom araçlara kadar birçok yerde makine öğrenmesi algoritmaları aktif olarak rol oynamaktadır. Bir makine öğrenmesi projesi, belirli bir sorunu çözmek veya belirli bir amacı gerçekleştirmek üzere tasarlanmış karmaşık bir süreçtir. Bu süreç, sadece kod yazmaktan ibaret olmayıp, veri anlama, hazırlama, model seçimi, eğitim, değerlendirme ve dağıtım gibi bir dizi temel adımı içerir. Bu adımların her biri, projenin başarısı için kritik öneme sahiptir ve dikkatli bir planlama ile uygulanmalıdır. Bu yazıda, bir makine öğrenmesi projesinin temel adımlarını detaylı bir şekilde ele alacak ve her bir adımın ne anlama geldiğini, neden önemli olduğunu ve nasıl yaklaşılabileceğini inceleyeceğiz. Amaç, makine öğrenmesi yolculuğuna yeni başlayanlar veya mevcut bilgilerini pekiştirmek isteyenler için kapsamlı bir rehber sunmaktır.

Bir makine öğrenmesi projesinin ilk ve belki de en kritik adımı, çözülmek istenen problemi net bir şekilde tanımlamak ve bu problemi çözmek için gerekli veriyi toplamaktır. Doğru tanımlanmış bir problem, projenin tüm gidişatını belirler. Ne tür bir tahmin yapılacağı (sınıflandırma, regresyon), hangi metriklerle performansın ölçüleceği ve projenin iş değeri gibi konular bu aşamada netleştirilmelidir. Örneğin, bir banka için kredi riski tahmini yapılacaksa, hedef "bir müşterinin kredi temerrüdüne düşme olasılığını tahmin etmek" olarak belirlenmelidir. Bu tanım, hangi tür verilerin toplanması gerektiğini de doğrudan etkiler.

Veri toplama aşaması, projenin temelini oluşturur. Yeterli ve kaliteli veri olmadan, en gelişmiş makine öğrenmesi modelleri bile beklenen performansı gösteremez. Veriler çeşitli kaynaklardan elde edilebilir:

Mevcut veri tabanları ve veri ambarları (kurumsal veriler)
Herkese açık veri kümeleri (UCI Machine Learning Repository, Kaggle)
API'lar aracılığıyla web'den çekilen veriler (sosyal medya, finansal veriler)
Sensörler ve IoT cihazlarından gelen gerçek zamanlı veriler
Anketler veya manuel veri girişi

Veri toplarken dikkat edilmesi gerekenler arasında veri gizliliği, güvenlik, yasal düzenlemeler (GDPR gibi) ve veri boyutu yer alır. Verinin toplanması sürecinde, ilgili alan uzmanlarıyla iş birliği yapmak, elde edilen verinin doğruluğunu ve uygunluğunu artıracaktır. Kullanılacak veri setinin temsil yeteneği, modelin genellenebilirliği açısından hayati öneme sahiptir. Yetersiz veya yanlı veri, modelin gelecekteki tahminlerinde ciddi hatalara yol açabilir. Bu nedenle, veri toplama aşamasında büyük bir özen gösterilmelidir.

Toplanan ham veri genellikle doğrudan model eğitiminde kullanılabilecek durumda değildir. Eksik değerler, aykırı değerler, yanlış formatlar, gürültü ve tutarsızlıklar içerebilir. Veri ön işleme, bu ham veriyi makine öğrenmesi algoritmaları için uygun, temiz ve anlamlı bir formata dönüştürme sürecidir. Bu aşama, modelin performansını ve doğruluğunu doğrudan etkileyen en zaman alıcı adımlardan biri olabilir.

Temel veri ön işleme adımları şunları içerir:

Veri Temizleme: Eksik değerleri doldurma (ortalama, medyan, mod ile veya tahmin algoritmalarıyla), aykırı değerleri tespit etme ve düzeltme veya çıkarma, gürültüyü azaltma.
Veri Dönüştürme: Kategorik değişkenleri sayısal formata çevirme (one-hot encoding, label encoding), sayısal değişkenleri ölçeklendirme (normalizasyon, standardizasyon) gibi işlemlerle veriyi belirli bir aralığa veya dağılıma getirme.
Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): Mevcut özelliklerden yeni ve daha anlamlı özellikler oluşturma. Bu, domain bilgisi gerektiren yaratıcı bir süreçtir ve modelin performansını önemli ölçüde artırabilir. Örneğin, doğum tarihinden yaş hesaplamak veya birden fazla sütunu birleştirerek yeni bir özellik oluşturmak.
Veri Azaltma: Çok büyük veri kümelerinde boyutu azaltarak işlem yükünü düşürme ve gürültüyü azaltma. Boyut indirgeme teknikleri (PCA gibi) bu amaçla kullanılabilir.

Veri ön işleme, modelin "öğreneceği" verinin kalitesini doğrudan belirler. Kötü hazırlanmış veri, modelin yanlış desenleri öğrenmesine ve dolayısıyla düşük performans sergilemesine neden olur. Aşağıda basit bir veri temizleme ve normalizasyon fonksiyonu örneği verilmiştir:

Kod:

def preprocess_data(data_frame):
    # Eksik değerleri doldurma (örneğin ortalama ile)
    for col in data_frame.select_dtypes(include='number').columns:
        if data_frame[col].isnull().any():
            data_frame[col].fillna(data_frame[col].mean(), inplace=True)
            
    # Kategorik verileri one-hot encoding ile dönüştürme (örnek)
    for col in data_frame.select_dtypes(include='object').columns:
        data_frame = pd.get_dummies(data_frame, columns=[col], drop_first=True)
            
    # Sayısal sütunları normalizasyon (Min-Max Scaling)
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    scaler = MinMaxScaler()
    numeric_cols = data_frame.select_dtypes(include='number').columns
    data_frame[numeric_cols] = scaler.fit_transform(data_frame[numeric_cols])
    
    return data_frame

Bu aşamada harcanan zaman ve çaba, projenin ilerleyen adımlarında yaşanabilecek birçok hatayı ve performans düşüklüğünü engeller.

Veriler hazırlandıktan sonra, projenin amacına en uygun makine öğrenmesi modelini seçme ve bu modeli veri üzerinde eğitme aşamasına geçilir. Model seçimi, problemin türüne (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.), veri setinin büyüklüğüne ve karmaşıklığına, ayrıca istenen model yorumlanabilirliğine göre değişir. Örneğin, bir sınıflandırma problemi için Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar veya Derin Öğrenme modelleri düşünülebilir. Regresyon için Doğrusal Regresyon veya Gradient Boosting makineleri tercih edilebilir.

Model seçimi kadar, modelin eğitimi de kritik bir adımdır. Eğitim, seçilen algoritmanın girdi verileri ve (denetimli öğrenmede) çıktı etiketleri arasındaki ilişkileri öğrenmesini sağlar. Bu süreçte model, iç parametrelerini (ağırlıklar, sapmalar vb.) veri üzerinden optimize eder. Eğitim genellikle aşağıdaki adımları içerir:

Veri Bölme: Veri seti genellikle eğitim (training), doğrulama (validation) ve test (test) kümelerine ayrılır. Eğitim seti modelin öğrenmesi için, doğrulama seti modelin hiperparametrelerini ayarlamak ve aşırı uydurmayı önlemek için, test seti ise modelin nihai performansını değerlendirmek için kullanılır.
Model Tanımlama: Seçilen algoritmanın yapısı ve başlangıç parametreleri belirlenir.
Eğitim Döngüsü: Model, eğitim verisi üzerinde iteratif olarak eğitilir. Her iterasyonda (epoch), model tahminler yapar, bu tahminlerin gerçek değerlerden farkını (hata/kayıp) hesaplar ve bu hatayı minimize etmek için parametrelerini günceller.
Hiperparametre Ayarı: Hiperparametreler, modelin eğitim sürecini kontrol eden parametrelerdir (örn. öğrenme oranı, ağaç derinliği, iterasyon sayısı). Bu parametreler model tarafından otomatik olarak öğrenilmez; veri bilimcisi tarafından manuel olarak veya grid search, random search gibi otomatik yöntemlerle ayarlanır. Doğrulama seti, hiperparametre ayarı için kullanılır.

Eğitim süreci boyunca, modelin aşırı öğrenme (overfitting) veya yetersiz öğrenme (underfitting) sorunları yaşayıp yaşamadığı izlenmelidir. Aşırı öğrenme, modelin eğitim verisine çok iyi uyum sağlayıp yeni, görülmeyen verilere genelleme yapamaması durumudur. Yetersiz öğrenme ise modelin eğitim verisindeki temel desenleri bile öğrenememesi durumudur. Bu sorunlar, hiperparametre ayarları, veri artırma (data augmentation) veya daha karmaşık/basit modeller kullanarak çözülebilir.

Model eğitildikten ve hiperparametreleri ayarlandıktan sonra, gerçek dünya verileri üzerindeki performansını objektif bir şekilde değerlendirmek esastır. Model değerlendirme, seçilen modelin ne kadar iyi tahminler yaptığını ve belirli bir problemin çözümüne ne kadar katkı sağladığını belirlemek için kullanılır. Bu aşama, projenin nihai başarısını ölçmek için kritik öneme sahiptir.

Değerlendirme genellikle, modelin eğitim sürecinde görmediği bağımsız bir test veri kümesi üzerinde yapılır. Kullanılan değerlendirme metrikleri, problemin türüne göre değişiklik gösterir:

Sınıflandırma Metrikleri:
* Doğruluk (Accuracy): Doğru tahmin edilen örneklerin toplam örnek sayısına oranı.
* Kesinlik (Precision): Pozitif olarak tahmin edilen örneklerden gerçekten pozitif olanların oranı.
* Geri Çağırma (Recall): Gerçekten pozitif olan tüm örneklerden doğru pozitif olarak tahmin edilenlerin oranı.
* F1-Skoru: Kesinlik ve Geri Çağırma'nın harmonik ortalaması. Özellikle dengesiz veri setlerinde daha iyi bir gösterge olabilir.
* AUC-ROC Eğrisi: Sınıflandırma eşiklerine göre modelin performansını gösterir.
Regresyon Metrikleri:
* Ortalama Mutlak Hata (MAE): Tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki mutlak farkların ortalaması.
* Ortalama Kare Hata (MSE): Tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkların karelerinin ortalaması.
* Kök Ortalama Kare Hata (RMSE): MSE'nin karekökü, orijinal birimlerde yorumlanabilir.
* R-Kare (R-squared): Bağımlı değişkendeki varyansın ne kadarının bağımsız değişkenler tarafından açıklandığını gösterir.

Çapraz doğrulama (Cross-validation) gibi teknikler, modelin veri setinin farklı alt kümeleri üzerinde nasıl performans gösterdiğini daha sağlam bir şekilde anlamak için kullanılır. Bu, modelin genellenebilirliğini artırır ve aşırı öğrenme riskini azaltmaya yardımcı olur. Değerlendirme sonuçları, modelin iyileştirilmesi gereken alanları belirlemede ve nihai olarak modelin dağıtıma uygun olup olmadığına karar vermede önemli rol oynar.

Model değerlendirme sonuçları genellikle başlangıçta istenen performansı göstermez. Bu durumda, modelin performansını artırmak için optimizasyon ve iyileştirme adımları uygulanır. Bu süreç, bir deneme-yanılma ve iterasyon döngüsüdür.

Hiperparametre Ayarı: Modelin öğrenme sürecini kontrol eden hiperparametreler (örn. öğrenme oranı, ağaç sayısı, düzenlileştirme terimleri) üzerinde sistemli bir şekilde optimizasyon yapmak. Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization gibi teknikler kullanılabilir.
Özellik Mühendisliği Geliştirme: Mevcut özelliklerden daha anlamlı veya model için daha ayırt edici yeni özellikler oluşturmak. Bu, genellikle alan bilgisi ve yaratıcılık gerektirir.
Model Ensembles (Topluluk Öğrenmesi): Birden fazla zayıf öğrenicinin bir araya getirilerek daha güçlü bir model oluşturulması. Bagging (Rastgele Ormanlar), Boosting (Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM) ve Stacking gibi teknikler bu kategoriye girer.
Veri Artırma (Data Augmentation): Özellikle görüntü ve metin gibi veri türlerinde, mevcut veri üzerinden sentetik olarak yeni eğitim örnekleri üretmek. Bu, modelin genelleme yeteneğini artırabilir ve aşırı öğrenmeyi azaltabilir.
Model Mimarisini Değiştirme: Eğer mevcut model yeterince karmaşık değilse veya çok karmaşıksa, model mimarisinde değişiklikler yapmak (örneğin derin öğrenme ağlarında katman sayısı veya nöron sayısı).

Bu aşamada amaç, seçilen metrikler (doğruluk, F1-skoru, RMSE vb.) üzerinde en iyi performansı gösteren modeli elde etmektir. Optimizasyon süreci, modelin hem eğitim hem de test veri setleri üzerinde iyi performans göstermesini sağlamayı hedefler, böylece modelin yeni verilere başarılı bir şekilde genelleme yapabilmesi garanti altına alınır.

Makine öğrenmesi projesinin son adımı, eğitilmiş ve optimize edilmiş modeli gerçek dünya uygulamalarında kullanılmak üzere dağıtmak ve performansını sürekli olarak izlemektir. Dağıtım, modelin bir API aracılığıyla, bir web uygulaması içinde, bir mobil uygulamada veya bir bulut servisi üzerinde kullanıma sunulması anlamına gelir. Bu aşamada, modelin tahminler yapması için gereken altyapı kurulur.

Dağıtım sonrası izleme, modelin performansını zaman içinde takip etmek için hayati öneme sahiptir. Gerçek dünya verileri, modelin üzerinde eğitildiği verilerden farklılık gösterebilir veya zamanla değişebilir (veri kayması - data drift). Bu durum, modelin performansının düşmesine neden olabilir. İzleme süreci şunları içerir:

Performans Metriklerinin Takibi: Modelin tahmin doğruluğu, gecikme süresi ve kaynak kullanımı gibi metrikler sürekli olarak izlenir.
Veri Kalitesi Takibi: Giriş verilerinin dağılımında veya özelliklerinde bir değişiklik olup olmadığı kontrol edilir.
Anomali Tespiti: Modelin beklenmedik davranışlar sergileyip sergilemediği araştırılır.
Yeniden Eğitim (Retraining): Modelin performansı belirli bir eşiğin altına düştüğünde veya yeni veri trendleri ortaya çıktığında, modelin yeni verilerle yeniden eğitilmesi gerekebilir. Bu, modelin güncel kalmasını ve performansını korumasını sağlar.

Makine öğrenmesi modelleri statik varlıklar değildir; gerçek dünya koşulları altında sürekli adaptasyon ve bakım gerektirirler.

Bu sürekli izleme ve yeniden eğitim döngüsü, makine öğrenmesi modellerinin uzun ömürlü ve etkili olmasını sağlar. Modelin üretim ortamında sorunsuz çalışması, projenin nihai başarısını ve sağladığı değeri pekiştirir.
Makine Öğrenmesi Wikipedia Sayfası