Makine Öğrenimine Giriş

0
773
Makine Öğrenimine Giriş
Makine Öğrenimine Giriş

Makine öğrenimi yapay zekanın olmazsa olmazıdır. Peki neden makine öğrenimi, neden makine öğrenimini anlamak istiyorsunuz, makine öğrenimi hayatınızı nasıl etkiliyor?

Bütün bu sorulara verilebilinecek cevap çok basit. Çünkü makine öğrenimi bugünün ve geleceğin en çok rağbet gören, en çok etkili olan konusudur. Makine öğrenimi zamanla daha çok gelişecektir. Biz farkına varsak da varmasak da o bizim hayatımızın bir parçası haline gelmiş durumda.

Makine öğrenimi konu ve konseptlerini yazının devamında dizi şeklinde anlatımlarını bulabacaksınız. Yazıda, yüksek seviye makine öğrenimi konsepti ve konunun mantığı üzerine bir giriş yapılmış olacak. Biliyorum! öğrenmek için çok heyecanlısınız öyleyse hiç beklemeden başlayalım.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimini tanımlayan tek bir tanımlama yoktur. Makine öğrenimini uygulayabilecegimiz önemli bir alan datalarin modelini bulmaktır.  Elde bulunan datalar gelecek için öngörüde bulunma ve karar vermede kullanılır. Örneğin, egitimi daha iyi hale getirme amacı olan bir sistemde , okuyucunun hangi bölümde ve sayfada daha çok vakit harcadığını, hangi konu, quiz ‘ve teste daha çok ilgi duydukları bulunabilir. Makine öğrenimi konsepti uygulanarak bütün bu cevaplar kolaylıkla bilinir ve kişi hangi alana daha çok ilgi duyduğu ve hangi alanda gelişmesi gerektiği hakkında bir fikir edinir.

Başka bir örnek vermek gerekirse, banka sermaye hesabında sürekli olan bir dolandırıcılık var ve bizde verilerin hepsine sahip isek, nerede bir boşluk olduğunu bulabiliriz. Özetle makine öğrenimi modeller ve geleceğin bu modeller çevresinde öngörülmesidir.

Desenler

Okuma ve öğrenmeye dayalı bir örneğe bakalım.Bizler okuyarak öğreniyoruz fakat nasıl anlıyoruz?  Bizler modelleri anlayarak okuyoruz. Harfleri anlıyoruz ve sonrasında da sürekli okuya okuya bu modele adapte oluyoruz ‘ve böylece okumayı ve okuyarak öğrenmeyi öğreniyoruz. Banka hesabı konusuna geri dönecek olursak, elimizde internet üzerinden gerçekleşen banka işlemlerinin verileri olduğunu düşünün, bu veriler ile tahmini analiz modeli oluşturabiliriz ve bu verilerden gelecekte neler olacağını çıkarabiliriz .

Banka işlemi verisine sahip olduğumuzu düşünelim.

Pattern
Pattern

Resimde gösterildiği gibi, müşteri ismi, miktar ve hesabina zarar gelip gelmediğine dair datalarımız var.

Datayı gördüğümüzde ve modeli anlamaya çalıştığımızda, zarar gören hesapların  hepsinin J harfi ile başladığı haricinde bir bilgi elde etmek zordur. Bu bilgi bizim gerçeği bulmamız için güvenebilecegimiz yeterlilikte değildir.

Pattern
Pattern

Resimde görüldüğü gibi daha çok datamız olduğunu düşünün.
Aradaki fark daha çok özelliğin bilinmesi  ve daha çok data ya ulaşmış olmaktır. Eğer data ya yakin bir bakiş atacak olursak, bütün zarar gören hesapların Çin de ve 20-25 yaşında ve $20.000 üzeri hesaplarda gerçekleştiğini fark ederiz. Peki tam bir sonuca ulaşmak için yeterli  data ya sahip miyiz? Buna kesin olarak cevap veremeyiz , daha çok data ekledikce neden özellikle o kişilerin seçildiği daha net olacaktır.

Makine Öğrenimi: Üst Seviye Görünüm

Machine Learning
Machine Learning

İleri derece makine öğrenimi gösterilen diyagram ile anlaşılabilir.

Bir sürü veri ile başlanır. Veri, makine öğrenimi mantığını ve algoritma modelleri anlamak için kullanılır. Tahmini bir model makine öğrenimi algoritma işleminin sonucudur. Uygulama, bilinen yeni verinin modelini tanımlamak için kullanılır. Muhtemel modeller, öngörülen modelin zarar gören hesapların gerçekten düzeltilip, düzeltilmediğinin anlaşılması anlamına gelir

Makine ogreniminin çok popüler olduğu dönemdeyiz. Peki neden?
Öncelikle, milyonlarca datanin kayıt edildigi ve hatta datalari kontrol etme gücüne sahip olduğumuz bu dönemde makine öğreniminin faydasından yararlanmak kaçınılmaz bir avantaj oldu. Bütün bu işlemler makine öğrenimi ile mümkün hale geldi.

Peki Makine Öğrenimi En Çok Kimler Tarafından Tercih Ediliyor?

Şirketler: Şirket ihtiyaçlarını ve iş problemlerini çözmek için her zaman çözümlere ihtiyaclari vardir. Organizasyon daha büyük ve iyi hale geldikçe iş artıyor ve tabi ki şirketin ihtiyaçlari gittikçe artıyor tam o noktada ise makine öğrenimi devreye giriyor.

Yazılım Geliştiriciler: Şirket ihtiyaçlarını çözmek için uygulamalar geliştirirler. Sadece modelleri kullanarak uygulamalar geliştirebilirler.

Veri Bilimciler: Veri bilimciler istatistik ve makine öğrenimi, yazılım hakkında bilgi ve sevgisi olan kişilerdir.

R Programlama

R istatiksel hesaplama ve grafikler için kullanılan açık beta bir dildir. S diline çok yakin olan bu dil makine öğrenimini, istatik hesaplamalarını ve daha fazlasını destekler. R gibi Phyton da bu alanda popülerdir.

Özetle

Makine öğrenimi kullanarak verilerin modellenmesi ve bu modeller ile tekrarlayan yeni verilerin modelleri öğrenilebilir. Ve son olarak, makine öğrenimi, şirketlerin gelişmesine yardımcı olacaktır.

Kaynak: https://elearningindustry.com/introduction-machine-learning

Facebook Yorumları