Haydi şimdi düşün, senin harika bir tarif koleksiyonun var. Bu tarifler arasında çorba tarifleri, et yemekleri, tatlılar, kahvaltılıklar gibi çeşit çeşit yemekler var. Her tarifin yanında o yemeğin hangi öğüne uygun olduğu, pişirme süresi, hangi malzemelerin kullanıldığı gibi bilgiler bulunuyor.
Bir gün arkadaşın sana bir yemek tarifi veriyor ancak ne tür bir yemek olduğunu söylemiyor. Bu yemeğin bir çorba mı, yoksa bir tatlı mı olduğunu anlamak için ne yaparsın? Muhtemelen tarifin içindeki malzemelere, pişirme süresine ve belki de o yemeğin hangi öğünde yenildiğine bakarsın. Eğer tarifte sebze ve et varsa ve öğle yemeği için uygun görülüyorsa, muhtemelen bir ana yemektir. Ancak tarifte şeker, un ve yumurta varsa ve genellikle akşam yemeğinden sonra yeniyorsa, muhtemelen bir tatlıdır.
İşte makine öğrenmesi (machine learning) de tam olarak bu şekilde çalışır. Bir bilgisayar programına bir sürü veri (tarifler) veririz ve ona bu veriye dayanarak bazı tahminlerde bulunmayı (tarifin ne tür bir yemek olduğunu belirlemek) öğretiriz. Program, veriye bakar ve hangi tariflerin çorba, hangilerinin tatlı olduğunu belirlemeye çalışır. Ancak bunu yapmak için öncelikle bir sürü örnekle (çorbalar, tatlılar vb.) eğitilmiştir, yani ona hangi özelliklerin (malzemeler, pişirme süresi, öğün zamanı vb.) hangi tür yemeğe işaret ettiğini öğretmişizdir.
Makine öğrenmesi bu şekilde çalışır, verilerden öğrenir ve tahminlerde bulunur. Ancak bu sadece en basit haliyle anlatımı. Gerçekte makine öğrenmesi, çok daha karmaşık ve çeşitli veri türlerini işlemek için farklı teknikler ve algoritmalar kullanır. İstatistik, matematik, ve bilgisayar bilimini birleştirerek karmaşık tahminlerde bulunabilir, hatta insanların yapamayacağı bazı görevleri bile başarabilir.
Makine öğrenmesinin temel prensibi, bir makinenin belirli bir görevi yapmayı "öğrenmesi" ve performansını deneyimle iyileştirmesidir. Bu, genellikle büyük veri setleri üzerinden gerçekleşir. Ancak bu verilerin makineye nasıl sunulacağı ve bu verilerden nasıl öğreneceği, hangi tür makine öğrenmesi algoritmasını kullandığınıza bağlıdır.
Makine öğrenmesi genellikle üç kategoriye ayrılır: Gözetimli öğrenme (Supervised Learning), Gözetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning) ve Takviye öğrenmesi (Reinforcement Learning).
1. Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu yöntemde, bir makineye hem giriş verileri (features) hem de beklenen çıktıları (labels) veririz. Tarif örneğindeki gibi, bu tarif şöyle bir yemektir diye bir etiketlendirme yaparız. Bu tür bir öğrenme modeli, bir posta görevlisinin postaları posta kodlarına göre doğru kutulara atmasını öğrenmesi gibidir.
2. Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Burada, bir makineye sadece giriş verileri sağlanır ve makine, bu verilerdeki desenleri veya yapıları bulmaya çalışır. Örneğin, bir alışveriş sitesindeki müşteri davranışlarına bakabilir ve benzer alışveriş alışkanlıklarına sahip müşteri gruplarını belirlemeye çalışabilir.
3. Takviye Öğrenmesi (Reinforcement Learning): Bu türde, bir makine belirli bir görevi yapmaya çalışır ve yaptığı her işlem için bir geri bildirim (genellikle bir "ödül" veya "ceza") alır. Makine, zamanla en yüksek toplam ödülü alacak şekilde eylemlerini ayarlar. Video oyunları oynayan bir AI bu tür öğrenmeyi kullanabilir. Her seferinde daha yüksek skor yapmaya çalışır ve her hareketi skora katkı sağlar.
Tüm bu yaklaşımlar, makinenin belirli bir görevi nasıl öğreneceğini ve nasıl iyileştireceğini belirler. Ancak hepsi aynı temel fikre dayanır: bir makine, verilerden öğrenebilir ve bu öğrenme, zamanla daha iyi tahminler yapmasını ve daha karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar.
Daha ileri seviyede, makine öğrenmesi birçok alt disiplin ve teknik içerir. Bu tekniklerden bazıları şunlardır:
1. Regresyon (Regression): Regresyon, bir değişkenin değerini başka bir değişkenin değerine dayanarak tahmin etmeye çalışır. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek için evin büyüklüğünü ve konumunu kullanabiliriz.
2. Sınıflandırma (Classification): Sınıflandırma, belirli bir veri örneğinin hangi kategoriye ait olduğunu tahmin etmeye çalışır. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını tahmin etmek için kullanılır.
3. Kümeleme (Clustering): Kümeleme, benzer özelliklere sahip veri örneklerini aynı "küme"ye veya gruba yerleştirmeye çalışır. Örneğin, bir şirket müşterilerini demografik özelliklerine veya alışveriş alışkanlıklarına göre segmentlere ayırabilir.
4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Derin öğrenme, insan beyninin işlemesi gibi çalışan yapay sinir ağları kullanır. Derin öğrenme, karmaşık ve çok boyutlu verileri işlemek için kullanılır, örneğin görüntü ve ses tanıma gibi.
5. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): NLP, makinelerin insan diliyle etkileşim kurmasını sağlar. Örneğin, bir sesli asistanın sizinle konuşabilmesi veya bir metni anlayabilmesi NLP sayesinde olur.
Tüm bu teknikler ve yaklaşımlar, makine öğrenmesinin çeşitli uygulama alanlarında kullanılır. Otomatik öneri sistemleri (Netflix veya Spotify'daki gibi), görüntü tanıma (Facebook'taki yüz tanıma özelliği), otomatik çeviri hizmetleri (Google Translate), hatta otomatik sürüş teknolojileri (Tesla'nın Autopilot özelliği) gibi uygulamalar, makine öğrenmesinin gücünü kullanır.
Ancak, unutmayın ki makine öğrenmesi her ne kadar güçlü ve etkileyici olsa da, hala kısıtlamaları ve zorlukları vardır. Makineler hala sadece kendilerine öğretilenleri anlarlar ve beklenmeyen durumlarla başa çıkmakta zorlanırlar. Ayrıca, yanlış veya önyargılı verilerle eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeli, yanlış veya önyargılı sonuçlar üretebilir. Bu nedenle, makine öğrenmesi uygulamaları her zaman dikkatli bir şekilde tasarlanmalı ve yönetilm