Ace quick missions & earn crypto rewards while gaining real-world Web3 skills. Şimdi Katıl ! 🔥
Yakın bir süre önce kurgu olarak görülen şeyler artık gerçekliğin ta kendisi. Sadece filmlerde ve kitaplarda görebildiğimiz teknolojiler şu anda yaşadığımız gerçekliğin kendisi haline geldi. Geçmişte muhteşem zihinlerin bazılarının makine öğrenmesi nedir ve insanlığa neler getirebilir diye sadece hayal edebildiği şeyler artık gerçek.
Makine öğrenmesi makine makine zekası için kullanılan bir bilgisayar bilimi terimi. Nöronlar gibi bilişsel işlevleri öğrenebilen ve taklit edebilen bir teknoloji. Kendi başına problemler çözebilir ve sanal bir asistanın soru cevaplamasından fazlasını yapabilir.
Makineler insanların hayatlarını geliştiriyor. Makine öğrenmesi yazılımı yüz tanıma, otonom araçlar, sosyal ağ kurma ve uçaklardaki otomatik pilotlar gibi alanlarda kullanılıyor. Tesler teoreminde de söylenildiği gibi "Makine öğrenmesi daha önce yapılmamış bir şey". Makine öğrenmesi olarak görülen makine zekası kabiliyetleri arasında başarılı bir şekilde insan konuşmasını anlama, askeri simülasyonlar, bilgisayar oyunlarının en yüksek düzeylerinde yarışmak ve çok daha fazlası var. Makine öğrenmesi nedir kısaca açıkladığımıza göre gelin daha derinlemesine ele alalım.
İçindekiler
Makine Öğrenmesi Teknolojisine Derinlemesine Bir Bakış
Siri ve Alexa gibi sanal asistanlarla makine öğrenmesi yazılımı günlük hayatımıza çok hızlı bir şekilde entegre oluyor. Bu örneklerin bazıları kendi başına karar verebilen "gerçek" makine öğrenmesi gibi görülmese de yan projelerin etkisi ilerlemeyi sürdürüyor.
Take advantage of this special Udacity coupon code & access selected Udacity courses for free! Learn new skills & develop your career at zero cost.
Makine öğrenmesi nedir daha iyi anlamak adına gelişimine kısaca bir bakmak gerek.
Makine Öğrenmesinin Kısa Tarihi
İlk yapay varlık fikri çok eskiden ortaya çıktı, uzun süredir de kurgu sahnesinde yer alıyor. Frankenstein gibi öyküler böyle ortaya çıktı. Yapan zeka çalışmaları 1956'da ABD'deki Dartmouth College'da ortaya çıktı. MIT ve CMU gibi üniversitelerden bir grup bilim insanı makine öğrenmesi teknolojisi araştırmasının kurucuları oldu. Oluşturdukları programlar ilk makine öğrenmesi temelleri olarak görülüyor. Dama stratejileri öğrenebilen, matematik problemleri çözebilen ve mantıksal teoremleri kanıtlayabilen ilk bilgisayar sistemini oluşturdular. 20 yıla yakın bir zamanda makinelerin insanların yapabildiği herhangi bir şeyi yapabileceğine inanıyorlardı.
Oluşturdukları şeyin ilerleyişi konusunda çok optimist olduklarını bilseler de makine öğrenmesi geliştirmesinin zorlu olacağını anlamada başarısız oldular. Zorlu ekonomik dönemlerden dolayı Amerika ve İngiltere devletleri makine öğrenmesiyle ilgili araştırma projelerine fon sağlamayı kesti. Fon bulmanın çok zor olduğu bu döneme "Makine Öğrenmesinin Kışı" deniyor.
"Makine Öğrenmesinin Kışı" çok uzun sürmedi. 1985'te araştırma tekrardan başladı. Makine öğrenmesi piyasası 1 milyar doları geçti. 20. yüzyılın sonu ve 21. yüzyılın başında makine öğrenmesi tıbbi teşhis, lojistik, veri madenciliği gibi alanlarda kullanılmaya başlandı. Makine öğrenmesi nedir sorusunu sordurtan bu yazılım artan bilgisayımsal güçten dolayı başarı kazanmaya başladı. Moore yasasında da söylendiği gibi bilgisayarların hızı ve yapabilecekleri şeylerin her iki yılda bir ikiye katlanması beklenebilir. Yani bilgisayar biliminin evrimi inanılmaz hızlı ve insanların iş kalitesini de aynı şekilde arttırmaya devam ediyor.
Makine Öğrenmesinin Temel Konsepti
Makine öğrenmesi uzmanlığınız değilse işlem ve ürün olarak anlaması oldukça zor bir şey. Makine öğrenmesi nedir sorusuna olabildiğince basit bir cevap vermek gerekirse girdi bilgilerini alıp başka bir bilgiye dönüştürüp çıktı haline getirdiğini söyleyebiliriz.
Makine öğrenmesi ve makine zekasıyla alakalı diğer yazılım programları arasındaki en büyük fark programcının her özellikle talimat vermek zorunluğununun olmamasıdır. Örnekler ve uygulamalarla gerekli bilgiyi kendi öğreniyor.
Makine öğrenmesi neden önemli?
Makine öğrenmesi nedir ve neden önemli anlamak için basit bir ifadeyle başlayalım; insan çabasını azaltmak ve insanlar için tehlikeli olan alanlara girmeye yardımcı olmak için oluşturuldu. Pek çok farklı makine öğrenmesi yöntemleri olsa da bir işlemi hızlandırmak ve kullanıcıya doğru bir sonuç vermek şeklinde çalışıyor. Makine öğrenmesi nedir dendiğinde karşınıza hatasız bir dünya oluşturma çıkıyor. Gelin makine öğrenmesiyle ilgili ana ve en önemli özelliklere göz atalım:
- Makine öğrenmesi tekrar ede ede ve verilerden keşfede keşfede öğreniyor. Verileri sizin yönetmeniz yerine makine öğrenmesi yüksek hacimli, bilgisayarlaştırılmış görevleri herhangi bir yorgunluk ve ağırlık hissetmeden yapılan robotlu otomasyon haline getiriyor. Makine öğrenmesi sistemi doğru sorulara ihtiyaç duyduğundan bu işlem insan sorgusuna ihtiyaç duyuyor.
- Verilerden en iyi şekilde yararlanıyor. "Makine Öğrenmesi Nedir?" rehberimizde az önce de belirttiğimiz üzere bir uzmanın doğru kurulumuyla makine öğrenmesi teknolojisi uzun süre boyunca yorgunluk olmadan çalışabiliyor. Makine öğrenmesi çeşitleri iş rekabetinde dev bir avantaj sağlayabiliyor. Veri toplama son yıllarda inanılmaz bir önem kazandı. Pek çok skandal ve veri koruma regülasyonlarının ortaya çıkması çok normal. Herkes verileri birçok iş alanında büyük bir rol oynadığını biliyor. Makine öğrenmesi de içerisinden seçimi kolaylaştırabiliyor.
- Makine öğrenmesi yazılımı ve makine öğrenmesi yöntemleri güvenlik konusunda büyük bir rol oynuyor. Makine öğrenmesine veri depolama erişimi verildiğinde derin öğrenmenin yardımıyla sahtekarlık tespit sistemi olarak kullanılabilir.
- Mevcut ürünlerin geliştirilmesinde makine öğrenmesi çeşitleri ve temelleri kullanılabilir. Dijital pazarlamayla alakalıysanız internet of things'in her türlü hayatımıza gireceğinden haberdarsınızdır. İnternet of things'in (IoT) başka bir adı da Web 3.0. IoT'nin tanımı günlük hayatta kullandığımız cihazları kapsıyor. Tüketici piyasasında internet of things "akıllı ev" gibi şeyleri hayata geçiren şeylerle eş anlamlı. Cihazları, uygulamaları, güvenlik kameralarını termostatları kapsıyor.
- Derin sinir ağları yüksek hassasiyete ulaşmamıza yardımcı oluyor. Makine öğrenmesi nedir dendiğinde öne çıkan şahane bir yanı de derin öğrenme, resim sınıflandırma ve nesne tanımayla makine zekasının MRI'larda uzman bir radyolog kadar doğru bir şekilde kanser saptayabilmesi.
Makine öğrenmesi yöntemleri bilgisayar bilimi ve teknolojilerinde inkar edilemez bir etkiye sahip. Yanlış anlaşılmasın tabii ki sadece makine öğrenmesi teknolojisinin avantajlarından dolayı değil. Derin öğrenme ve sinir ağları dedik, bunlar tam olarak ne?
Sinir Ağları
Kuramsal olarak sinir ağı nöron devresi veya ağıdır. "Makine Öğrenmesi Nedir?" yazımız için makine öğrenmesinin bir problemi çözmesine yardımcı olan yapay bir nöral ağ diyebiliriz. Bu algoritmalar bilgi kalıplarını tanımak için tasarlanmıştır. Bilgiler makine algılaması, etiketlemesi veya işlenmemiş girdi kümelemesiyle tanınır. Gerçek hayattaki resimler, sesler veya metinler gibi yapay sinir ağları da değer ve sayılara sahip n-boyutlu tensörler (diziler) aracılığıyla anlar. Makine öğrenmesi nedir dendiğinde öne çıkan en önemli şeylerden biridir.
Sinir ağları verilerin kümelenmesine ve sınıflandırmasına yardımcı olur. İşlem etiketlenmemiş bilgileri örnek girdilerdeki benzerliklere göre gruplandırmaya yardımcı olur. Sinir ağları üzerinde çalışılacan etiketlenmiş bir veri seti olduğunda verileri sınıflandırır. Buna denetlenmiş öğrenme türü denir. Denetlenmemiş öğrenmede de bulunuyor. Etiketsiz bir veri setindeki bilinmeyen modellerin bulunmasına yardımcı olur.
- Kullanması kolay
- Kaliteli içeriğe sahip
- Fiyat konusunda saydam
- Tamamlamada ücretsiz sertifikalar
- Veri bilimi becerilerine odaklanıyor
- Esnek eğitim programları
- Basit tasarım (gereksiz bilgi yok)
- Yüksek kaliteli dersler (ücretsizler dahil)
- Çeşitli özellikler
- Nanodegree programları
- Firmalara uygun
- Ücretli tamamlama sertifikası
- Sektörde iyi biliniyor
- Pek çok özelliğe sahip
- Dersler üniversite düzeyinde
- Üniversite düzeyince dersler
- Şirketler için uygun
- Ücretli tamamlama sertifikası
Derin Öğrenme
Derin öğrenme nedir? Derin öğrenme "makine öğrenmesi nedir?" diye sorulduğunda öne çıkan işlemlerden biridir. Tıpkı insanlar gibi örneklerden öğrenmeye yardımcı olan makine öğrenmesi çeşitleri arasındadır. Otonom araçlar gördüyseniz muhtemelen makine öğrenmesiyle tanışmışsınızdır.
Derin öğrenmede makine zekası görsellerden, metinlerden, seslerden, insanlar gibi kitaplardan, videolardan veya derslerden görev yerine getirmeyi öğrenebilir. İnsanları hep hata yapma şansı bulunduğundan derin öğrenme modellerine sahip bilgisayarlarla tam doğruluğa ulaşılabilir ve insan performansı geçilebilir. Derin öğrenme nedir dendiğinde derin öğrenme modellerinin etiketlenmiş veriler ve veri setleri kullandığından sinir ağlarının bir parçası olduğunu görüyoruz. Makine öğrenmesi nedir sorusunun cevabının da büyük bir parçası.
Gerçek Hayattan Bir Örnek: Robot Sofia
Adında robot geçmesine aldanmayın. Robot projenin iskeleti. Sofia'nın etkileyici tarafı aklı.
Sofia, Hanson Robotics şirketi tarafından geliştirilen sosyal bir insansı robot. 14 Şubat 2016'da aktif hale getirildi.
Birçok algoritmayla bir araya getirilen Robot Sofia hareketleri görüp takip edebiliyor, başkalarıyla göz teması kurabiliyor ve insanları tanıyabiliyor. İnsanları yüz ifadelerini ve hislerini anlayabiliyor. Tüm bunları gözlerindeki kameralarla yapıyor. 2018'de güncelleştirilen Robot Sofia o zamandan beri yürüyebiliyor.
Sofia'yı oluşturan kişi David Hanson hedefin sağlık, müşteri hizmetleri, terapi veya eğitim gibi alanlarda hizmet verebilecek makine öğrenmesiyle çalışan bir robot oluşturmak olduğunu söyledi. Sofia'nın makine zekası laboratuvarda sürekli olarak eğitildiğinden şu an bile yeni beceriler öğrenip daha az hata yapıyor.
Derin öğrenme nedir ve makine öğrenmesi nedir gibi soruların uçuştuğu bir ortamda Sofia'nın muhteşem olmasının sebebi son teknoloji sinir ağlarını, uzman sistemlerini, makine kavrayışını, konuşmayla ilgili doğal dil işlemesini, uyarlamalı motor kontrolünü ve bilişsel mimariyi bir araya getiriyor.
Robot Sofia farklı şekillerde çalışabiliyor. İlki tamamen otonom makine öğrenmesiyle çalışma, ikincisi insanların oluşturduğu kelimelerle makine öğrenmesiyle çalışma. Sorunsuz çalışan hibrit bir insan-makine öğrenmesi zekasına sahip.
Biliyor Muydunuz?
Kariyeriniz için hangi online eğitim platformunun daha iyi olduğunu merak etmiş miydiniz?
Kripto Para Borsalarıyla alakalı kapsamlı yazılarımızı, rehberlerimizi ve eğitici yazılarımızı inceleyin. Bilgi sahibi olun ve buna göre karar verin!
Son Sözler
Makine öğrenmesi nedir diye sorup son teknolojiyle karşı karşıya kalmamak çok zor. İlerlemek ve insan hayatlarını daha iyi hale getirmek istiyorsak en iyi yollardan biri bu. Makine öğrenmesi nedir öğrenmek isterseniz BitDegree dersimizi deneyebilirsiniz. Makine öğrenmesi nedir sorusuna en temelden cevap almak isterseniz bu derse göz atın.
Makale Uzmanları ve Analistleri Hakkında
