Home / Blog / Machine Learning (Makine Öğrenmesi) Nedir?

Machine Learning (Makine Öğrenmesi) Nedir?

Makine Öğrenmesi daha önce Sitemizde bahsettiğimiz Artificial Intelligence (Yapay Zeka) Kavramına hizmet etmesi için üretilmiş bir tekniktir. Bizler klasik yöntemlerle bir bilgisayar programı yazarken, oluşabilecek sorunları kendimiz hesaplayıp, çözümleri de yine kendimiz yazmaktayız. Ancak Makine Öğrenmesi (Machine Learning) kavramının hedeflediği temel şey, bir yazılımın karşılaştığı şeyler sonrasında kendi bilgisini tazeleyerek gelişmesidir. Daha doğrusu öğrenebilmesidir. Yani Makine öğrenmesi temelde, veriye erişip, bunu öğrenme sürecinde kullanabilmesidir.

Örnek vermek gerekirse, bir platform oyunu olan Super Mario‘yu düşünün. Bunu bir yazılıma oynattığınızı hayal edin. Şuraya gelince zıpla, şu altını al vesaire diye bir program yazmaya kalksanız, bu yapay zeka olmaz. Ancak, bir yapay zeka programı yazıp bu programa bir milyon kez oyunu otomatik olarak oynatsanız, ve bu program her öldüğünde, yeni bir şey öğrense ve bunu bir dahaki sefere tekrarlamasa, sonuç olarak mükemmel şekilde Super Mario oynayan bir yazılım elde etmiş oluruz. 1 milyon sayısını tamamen salladık. Ancak gerçek bir örnek görmek isterseniz aşağıdaki video’da Mario oyununu Neural Network üzerinden oynatan bir video görebilirsiniz.

Machine Learning ile Mario Oynamak

Makine Öğrenmesi kavramını anlayabilmek için esasında Yapay Zeka’nın temel amacı ve temel derdini anlamak gerekiyor. Bizler bilgisayarlara inanılmaz karmaşık hesaplar yaptırabiliyor olmamıza karşın normal şartlar altında insanın yapabildiği en basit işleri dahi yaptırmamız mümkün olamıyor. Makine öğrenmesinin derdi de, yapay zekanın amacına hizmet etmek yani, yazılıma, donanıma, insanın yapabildiği yetenekleri kazandırabilmek.

Machine Learning (Makine Öğrenmesi) günümüzde pek çok alanda kullanılıyor. Örneğin Facebook’un haber kaynağı (news feed) tamamen kullanıcının ilgi alanlarının yazılım tarafından analiz edilip bize sunulmasıyla oluşuyor. Ya da twitter’da bazı kişilerin tweet’leri saatler öncesinden atılmış olmasına karşın en tepede bize gösteriliyor. Makine öğrenmesi bizim ilgi duyduğumuz şeyleri hesaplayıp bizim ilgi duyabileceğimizi tahmin ediyor. Ve bu sistem sanılanın aksine sabit değil, bizim eğilimlerimizin değişmesine bağlı olarak yeniden öğrenme sürecine giriyor ve bize daha iyi sonuçlar vermeyi hedefliyor.

Makine Öğrenmesinin bir diğer örneği de Müştesi Hizmetleri Sistemleri’nde görünüyor. (CRM) sistemlerinde müşterilerin yolladıkları mailler içerisinde en önemli olduğu tahmin edilen mailler öncelikli olarak gösteriliyor.

Makine Öğrenmesi de kendi içerisinde değişik yöntemlere bölünüyor. Günümüzün en önde gelen alanlarından bir tanesi olan makine öğrenmesi sayesinde oldukça gelişmiş sistemler geliştirilebiliyor. Makine Öğrenmesi dallarından bir tanesi olan Deep Learning Kavramına da göz atmanızı öneririm.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir