Makine Öğrenmesi Nedir?

Yapay Zekanın Alt Dalı Olan Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi, ilk olarak 1959'da yapay zekada sayısal öğrenme ve örüntü tanıma üzerine yapılan araştırmalardan geliştirilen bir bilgisayar bilimi dalıdır. Makine öğrenimi, yapılandırılmış bir işlev olarak öğrenebilen ve verileri tahmin edebilen algoritmaların çalışmasını ve inşasını inceleyen bir sistemdir. Bu tür algoritmalar, statik program talimatlarını sıkı bir şekilde takip etmek yerine, örnek girdilere dayalı bilinçli tahminler ve kararlar veren bir model oluşturarak çalışır.

 Temel makine öğrenimi terimlerinin listesi ve açıklamaları aşağıdaki gibidir:

►Denetimli makine öğrenimi

 Denetimli makine öğrenimi olarak da bilinen denetimli makine öğrenimi, verileri sınıflandırmak ve doğru şekilde tahmin eden algoritmaları eğitmek için tanımlanmış veri kümelerinin kullanılması olarak tanımlanır. Sonuçlar. Girdi verileri modele aktarılırken, model ağırlıklarını sığana kadar ayarlar. Bu, modelin aşırı veya eksik düzeltilmediğinden emin olmak için çapraz doğrulama sürecinin bir parçası olarak yapılır. Kılavuzlu öğrenme, kuruluşların gerçek zamanlı sorunları büyük ölçekte çözmesine yardımcı olur, tıpkı spam ‘in gelen kutunuzdaki ayrı bir klasörde tutulması gibi. Önde gelen öğrenme yöntemleri arasında; Neural Networks, Naïve Bayes, Lineer Regresyon, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi (SVM) gibi yöntemler.

► Denetimsiz makine öğrenimi

 Denetimsiz makine öğrenimi olarak da bilinen denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz etmek ve oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, insan müdahalesi olmadan gizli kalıpları veya veri gruplarını bulur. Bilgideki benzerlikleri ve farklılıkları bulma becerisi; bu algoritmayı keşif amaçlı veri analizi, çapraz satış stratejileri, müşteri segmentasyonu, görüntü ve örüntü tanıma için ideal hale getirir. Görüntü biçimini azaltarak bir modeldeki özelliklerin sayısını azaltmak için de kullanılır; Temel bileşen analizi (PCA) ve tekil değer ayrıştırması (SVD) iki yaygın yaklaşımdır. Denetimsiz öğrenmede kullanılan diğer bazı algoritmalar sinir ağları, k-ortalamalar, olasılıklı kümeleme yöntemleri vb. 

► Yarı denetimli öğrenme

 Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz türler arasında bir orta yol sunar. Eğitim sırasında, daha büyük bir etiketlenmemiş veri kümesinden sınıflandırma ve özellikleri çıkarmak için daha küçük etiketli bir veri kümesi kullanır. Yarı denetimli öğrenme, denetimli bir öğrenme algoritması eğitmek için yeterli etiketli veriye sahip olmama (veya yeterli veriyi etiketleyememe) sorununu çözebilir.

► Takviyeli Makine Öğrenimi

 Takviyeli Makine Öğrenimi, denetimli öğrenmeye benzer, ancak algoritmanın basit veriler üzerinde eğitilmediği, davranışa dayalı bir makine öğrenimi modelidir. Bu model deneme yanılma yoluyla öğrenir. Belirli bir sorun için en iyi öneriyi veya politikayı geliştirmek için başarılı sonuçların bir koleksiyonu toplanır.

► Yoğun öğrenme: Hiyerarşik öğrenme olarak da bilinir. Bu öğrenme yöntemi, derin grafiklerde ve çoklu işleme katmanlarında birçok doğrusal ve doğrusal olmayan dönüşümle üretilen verilerin üst düzey soyutlamalarıyla elde edilen model birimlerine dayalı bir dizi algoritma kullanılarak geliştirilen makine öğrenimidir.

 Bilimsel bir çaba olarak makine öğrenimi, tarihsel olarak yapay zekâ arayışından ortaya çıkmıştır. Daha önce yapılan bazı akademik çalışmalar, makinelerin belirli bir aşamadan sonra veriyi öğrenmesi gerektiğini göstermiş, bu nedenle araştırmacılar ilgili problemlere farklı sembolik yöntemlerle yaklaşmak için araştırmalarını yapmışlardır. Olasılıksal mantık teknolojisi, özellikle otomatik tıbbi teşhis sistemlerinde de kullanılmaktadır.

 Makine öğrenimi, 1990 yılında ayrı bir alan olarak yeniden gelişmeye başladı. Alan değişikliğinin amacı, yapay zekanın pratik hayatta çözülebilen problemlerle başa çıkmasını sağlamaktır. Makine öğrenimi ve veri madenciliği genellikle aynı yöntemleri kullanır ve bu yöntemler örtüşür. Bu yöntemler genel olarak şu şekilde ayırt edilebilir:

► Makine öğrenimi, öğrenilen verilerin bilinen özelliklerine dayalı olarak yapılan tahminlere odaklanır.

► Veri madenciliği ise verilerdeki (geçmişteki) bilinmeyen özellikleri bulmaya odaklanır. Bu, veri tabanlarından veri almanın analiz aşamasıdır.

 Bu iki alan birçok yönden örtüşüyor. Veri madenciliği birçok makine öğrenimi tekniği kullanır, ancak genellikle mantıksal olarak farklı hedeflere sahiptir. Öte yandan makine öğrenimi, öğrencinin doğruluğunu artırmak için denetimsiz öğrenme veya ön işleme adımı gibi veri madenciliği yöntemlerini de kullanır.

 Günümüzde imalat sektöründeki en iyi üreticiler, en başarılı malzeme firmaları ile çalışmaktadır. En son ve en büyük teknolojiyi üreten üreticiler, artık bu teknolojiyi olabildiğince yaygın bir şekilde kullanıyor ve ürünlerini yapmak için her zamankinden daha fazla sensör kullanıyor. Aynı zamanda teknolojinin yoğunluğunun en önemli kanıtlarından biri de online ağlar üzerinden üretim yapılabilmesidir. Bu teknolojiler artık imalatta yeni bir devrim yaratmakta ve yüksek teknoloji ile gelen imalat anlayışı artık imalatçı firmaların başarısı için gerekli olan yeni vizyon olmaktadır.

 Bu aşamada gerçekleşen ilk değişiklik, ürünlerden hizmetlere doğrudur. Bağlantılı kablosuz ürün sayısının (akıllı telefonlar ve bilgisayarlar hariç) 2020 yılında 5 milyardan 21 milyara çıkacağı tahmin ediliyor. Teknolojinin bu kadar yaygınlaşmasıyla birlikte sistemlerin işleyişi de giderek insan kontrollü hale geliyor. Bilginin elde edilmesi, elde edilen bilgilerin değerlendirilmesi ve sonuçların yayınlanması insan eli ile yapılıyorsa çok uzun zaman almaktadır. Böyle bir durumun gelecekte daha da yaygınlaşacağı düşünüldüğünde büyük sorunların ortaya çıkabileceği görülüyor. Makine öğrenimi kullanılarak geliştirilen sistemler, ayrıntılı veri analizi ve istatistiksel analiz gibi pek çok bilgi toplar ve bu bilgileri belirli yöntemler kullanarak sorunları çözmek için kullanır. Artık makinelerin kullanıldığı sistemler, analiz edilen veriler ışığında yeni problemler ortaya çıktığında kendileri çözüm üretebilmektedir.

 Makine öğrenimi, tüm teknolojik gelişmelerde çok önemli bir kavramdır. Konferans ayrıca imalat, otomasyon, otomotiv ve telekomünikasyon gibi çeşitli sektörlerden tüm kullanıcıları ve araştırmacıları çeken çeşitli makine öğrenimi konferanslarına da ev sahipliği yapıyor. Çok önemli bir örnek, geçen yıl düzenlenen (1-2 Ekim 2015) alandaki ilk makine öğrenimi konferansı olan ML

CPS 2015 (Fiziksel sistemler için Siber Öğrenim için Makine Öğrenmesi) idi. Bu konferansta katılımcılar aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çok çeşitli konular hakkında bilgi edinme fırsatı buldular. İlk makine öğrenimi konferansında ele alınan konular aşağıdaki gibidir.

► Siber-Fiziksel Sistemler için Makine Öğrenimi Algoritmaları

► Gerçek Zamanlı Performans Algoritmaları, Sınıflandırılmış Öğrenme Yöntemleri, Ağ Öğrenimi ve Ön İşleme

► Siber-Fiziksel Sistemler için Resmi Modellemeyi Öğrenme

► Sistemlerde ve Sistemlerde Veri Entegrasyonu için Sensör Entegrasyon Yöntemi

►Mekânsal Görüntüleme, Pratik Bakım, Görüntüİşleme, Teşhis, Optimizasyon ve kendi kendini iyileştirme uygulamaları

 Kendi sektörlerindeki büyük imalat şirketleri,

. Sanayi devriminde karşılaştıkları avantaj ve dezavantajlar konusunda çok net olmak istiyor. Artık sistemler, zayıf bilgisayar veya insan zekâsı yerine makine öğrenimi, otonom sistemler veya robotik yapılar kullanıyor. Şimdi

. Sanayi devrimi sonrasında bilgisayar ve otomasyon sistemleri, uzaktan kontrol, öğrenme ve veri öğrenme için bilgisayar altyapıları ile donatılmaktadır.