Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi (Machine Learning - ML), bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazandıran yapay zeka (AI) alt alanıdır. Verilerden desenleri ve ilişkileri belirleyerek, gelecekteki olayları tahmin etmek veya kararlar almak için modeller oluşturmayı amaçlar.
Temel Makine Öğrenmesi Türleri:
Anahtar Kavramlar:
Makine öğrenmesi, sağlık, finans, pazarlama ve daha birçok alanda devrim yaratan güçlü bir teknolojidir. Bu temel kavramları anlamak, daha derinlemesine öğrenme yolculuğunuz için sağlam bir temel oluşturacaktır.
İpuçları:
Makine öğrenmesi (Machine Learning - ML), bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazandıran yapay zeka (AI) alt alanıdır. Verilerden desenleri ve ilişkileri belirleyerek, gelecekteki olayları tahmin etmek veya kararlar almak için modeller oluşturmayı amaçlar.
Temel Makine Öğrenmesi Türleri:
- Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketlenmiş veri kümeleriyle çalışır. Model, girdi verileri ile karşılık gelen çıktı etiketleri arasındaki ilişkiyi öğrenir. Örnekler: Regresyon (sayısal değer tahmini) ve Sınıflandırma (kategori tahmini).
- Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle çalışır. Model, verilerdeki gizli yapıları veya desenleri keşfetmeye çalışır. Örnekler: Kümeleme (benzer verileri gruplama) ve Boyut Azaltma.
- Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajanın, bir ortamda eylemler yaparak deneme yanılma yoluyla öğrenmesini içerir. Ajan, belirli hedeflere ulaşmak için ödül ve ceza mekanizmalarını kullanır. Örnekler: Oyun oynayan AI'lar, robotik.
Anahtar Kavramlar:
- Veri: Makine öğrenmesinin yakıtıdır. Modelin eğitildiği ve performansının değerlendirildiği ham bilgi.
- Özellikler (Features): Bir veri noktasının ayırt edici nitelikleri veya özellikleri. Modelin öğrenmesinde kullanılan girdilerdir.
- Model: Veri kalıplarını temsil eden matematiksel veya algoritmik bir yapı. Eğitildikten sonra yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılır.
- Eğitim (Training): Modelin veri üzerinde öğrenme sürecidir. Amaç, modelin performansı artırmak için ağırlıklarını ve yanlılıklarını ayarlamaktır.
- Tahmin (Prediction): Eğitilmiş bir modelin yeni, görülmemiş veriler üzerinde çıktı üretmesidir.
Makine öğrenmesi, sağlık, finans, pazarlama ve daha birçok alanda devrim yaratan güçlü bir teknolojidir. Bu temel kavramları anlamak, daha derinlemesine öğrenme yolculuğunuz için sağlam bir temel oluşturacaktır.
İpuçları:
- Coursera'daki Andrew Ng'nin Makine Öğrenmesi kursuna göz atın.
- Python ile
kütüphanesini deneyin.Kod:
scikit-learn
