Machine Learning Nedir?

Machine Learning Nedir?

Machine Learning Türkçesi makine öğrenimi olan ve direkt programlama olmadan, insanlarda da olduğu gibi deneyim yoluyla öğrenmeyi sağlayan teknolojidir. Dolayısıyla makine öğrenmesi, sistemlerin otomatik olarak öğrenmesini ve kendini zaman içerisinde daha çok geliştirmesini sağlayan bir yapay zeka ürünü olarak kullanılıyor. Makine öğrenmesinde süreç gözlem, deneyim, talimatlar ve benzeri verilerin zaman içerisinde daha iyi kararlar verilebilmesi adına programlanması ile mümkün. Bu öğrenme yönteminin temel amacı ise insan etkileşimine gerek olmadan makinenin kendi kendine öğrenmesini ve bunun sonucunda gereken düzeltmelerin yapılmasını sağlamak oluyor. 

Yapay zekanın bir alt ürünü olan makine öğrenmesi tıpkı derin öğrenme gibi bir öğrenme metodu olarak kullanılıyor. Bu işlem sonucunda makine, tıpkı bir insan gibi düşünme ve karar verme ya da görevleri yerine getirme yetkinliğine sahip oluyor. Bu noktada insan beyni referans alınarak geliştirmeler yapılıyor ve sinir ağı kullanılıyor. Bu sinir ağı sistemi ise derin öğrenme ile gerçekleştiriliyor. Derin öğrenme ise burada makine öğrenmesinin özel bir biçimi olarak kullanılıyor. Bir bilginin doğruluğunu kendi kendini teyit edebilen derin öğrenme sayesinde insanlarda olduğu gibi bir sınıflandırma yapabiliyor.

Machine Learning ya da Türkçe çevirisi ile makine öğrenimi, performansın daha da iyi bir duruma gelmesini destekleyen sistem oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesi olarak adlandırılıyor. Machine Learning ne demek sorusu da bu şekilde yanıtlanıyor. Burada yapay zeka, insan zekasının bir türevini kapsayan bir terim olarak geçiyor. Yapay zeka terimi ve makine öğrenimi kavramı kısmen aynı işlevler ile anılıyor. Her ne kadar çoğu zaman aynı işlemler için kullanılıyor olsalar da bu iki kavram aynı anlama gelmiyor. Makine öğrenimi ürünleri yapay zekayı kapsamazken aynı şekilde yapay zeka ürünleri de makine öğreniminin bir sonucu olmuyor. 

Machine Learning, geçmişten bugüne pek çok uygulamada kullanılıyor. Machine Learning üzerinde çalışan ve çalışmaya devam eden geliştiricileri çeşitli alanlardaki bilgi ve verilere dayanarak yeni modeller oluşturuyor. Yapay zeka kavramının bir alt kümesi olarak da adlandırılabilen, makine öğrenimi ya da diğer adı ile machine learning, bir AI uygulaması olarak geçiyor. Fakat süreç, en temelinde bilgisayara otomatik çalışmalarının öğretilmesi biçiminde ilerliyor.

Machine Learning Türleri

Machine Learning yöntemleri temel olarak 4 ana başlık altında toplanıyor. Her bir başlık farklı bir ihtiyacın giderilmesine yönelik hizmet ediyor. Machine Learning yöntemleri ya da türleri ise şu şekilde:

• Denetimli Machine Learning Algoritmaları: Denetimli makine öğreniminde geçmiş bilgi ve deneyimler yeni verilerin üzerine uygulanıyor. Bu algoritma sistemi de makinelerin belirli bir kural dizisi ile çalışmasını sağlıyor. Aynı zamanda hataların analiz edilmesini de destekleyen bir yapıya sahip olduğu için karşılaştırma yapılmasını sağlıyor. Kısaca denetimli makine öğrenimi algoritmasının görev odaklı bir sistem yapısına sahip olduğunu söylemek mümkün.
   
• Denetimsiz Machine Learning Algoritmaları: Denetimsiz makine öğrenimi algoritması da verilerin sınıflanmamış olduğu durumlarda kullanılıyor. Bu algoritmada veriler analiz ediliyor ve gizli bir yapı bulmaya odaklanıyor. Denetimsiz makine öğrenimi verilere odaklanan bir sistem yapısı barındırıyor. 
   
• Yarı Denetimli Machine Learning Algoritmaları: Bu algoritma ise hem sınıflanmış hem sınıflanmamış verileri kullanıyor. Aynı zamanda öğrenme için de kullanılan yarı denetimli makine öğrenimi algoritmaları, makinelerin öğrenme oranını diğer denetimli ve denetimsiz algoritmalardan daha çok artırıyor. 
   
• Takviyeli Machine Learning Algoritmaları: Takviyeli öğrenim yöntemi ise daha çok çevre ile etkileşim amacı ile kullanılıyor. Hem hataların bulunmasını sağlayan hem de makinelerin ideal olan davranışları belirlemesi noktasında bu algoritma yardım sağlıyor.

Machine Learning Örnekleri Nelerdir?

Machine Learning nedir ne işe yarar sorusuna yanıt alınması ile birlikte bu sistemin örnekleri de merak edilen konular arasında yer alıyor. Makine öğreniminin Facebook Haber Kaynağı gibi popüler örnekleri bulunuyor. Burada makine öğrenimi, Facebook’a üye olan her bir kişiye özel, özet bir akış sunuyor. Bunu da kişilerin arkadaş listesinde bulunan yayınların beğenmek ya da yorum yapmak gibi amaçlar ile sunulmasını sağlayarak yapıyor. Facebook üyesi artık sunulan haberler ile bir etkileşimde bulunmuyorsa yeni haber kaynakları getirerek sürekliliği sağlıyor. Bu noktada makine öğreniminin kendi kendine yenilenen araçlarda hayati bir öneme sahip olduğunu söylemek mümkün. Makine öğrenimine tıpkı Facebook’da olduğu gibi pek çok örnek verilebiliyor. Özellikle kurumsal uygulamalarda sıkça kullanılan Machine Learning, çalışmaları ile kişilere verimli bir deneyim sunuyor.

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) adlı sistemde elektronik postaların analizini yapabilmek için makine öğrenimi sistemi kullanılıyor. Aynı zamanda mesajların yanıt verilmesi noktasında da bu sistem etkili oluyor. İnsan kaynakları (İK) sistemi ile çalışanların özelliklerini belirlemek ve açık pozisyonlar için etkin adaylar bulabilmek için öğrenim sistemleri kullanılıyor. Bir diğer örnek olan iş zekası (BI) sisteminde ise kullanıcılar için önemli veri noktaları otomatik bir biçimde tanımlanabiliyor. Bu noktada yardımcı olarak yazılımlarda makine öğrenimi gibi öğrenim yöntemleri kullanılıyor. Makine öğrenimi genel olarak temel iş kullanımlarını destekleyen bir yapıya sahip olarak sunuluyor. Karar alma sürecinin hızlandırılmasını sağlayan makine öğrenimi ile işyerlerinin iş hayatındaki görünürlüğü de artış gösteriyor. Farklı departmanlar arasında işbirliği oranının da makine öğrenimi ile daha verimli bir hale geldiğini söylemek mümkün.

Machine Learning İş Hedefleri Nelerdir?

Bankalardan online alışveriş sitelerine kadar yaygın bir kullanım alanı olan makine öğrenimi sisteminin bazı iş hedefleri bulunuyor. Bu iş hedefleri ise kısaca şu şekilde:

• Müşterilerin istek ve arzuları dikkate alınarak o müşterilere özel bir hizmet sunuluyor. Başarılı bir pazarlama işleminin gerçekleştirilmesi için kişilerin doğru bir zaman diliminde doğru kişilere ürün sunması gerekiyor. Dolayısıyla hedeflenen sonucun elde edilmesi için müşteri segmentasyonunun doğru bir biçimde yapılması büyük bir önem taşıyor. Makine öğrenimi sayesinde bu durum mümkün hale gelirken, müşteri konumunda olan kişileri belirli gruplara ayırarak her müşterinin ihtiyacını gidermeyi de sağlıyor. Yapılan sınıflandırmada demografik özellikler, yakınlık düzeyi ya da davranış biçimleri aktif bir rol oynuyor. Şirketlerin kampanyalarını uygun bir biçimde sunması noktasında oldukça yararlı olan bu sistem ile işletmeler daha uygun müşteri profillerine sahip oluyor. 
   
• Makine öğrenimi ile birlikte müşteri kaybının da modellenmesi yapılabiliyor. Bir şirketin yeni müşteri profilleri kazanması, sahip olduğu müşteri profillerinin memnuniyetlerinin sabit tutulması gibi faktörler şirketlere maliyet oluşturan detaylar arasında yer alıyor. Müşteri kaybı modeli de hangi gruptaki müşteri profillerinin işletmeyi bıraktığı ve bu durumun olası nedenlerinin sunulmasını sağlıyor. Her zaman, iş yerlerinden daha fazla seçme gücü bulunan müşterilerin tercihleri değişebiliyor. Bu nedenle iş yerlerinin müşteri kaybı konusunda bir öngörü yapabiliyor olması hayati bir önem taşıyor. 
   
• Makine öğretiminin sahip olduğu özellikleri ile elektronik ticaret ve finansal hizmetleri destekleyen bir yapıya sahip olduğunu söylemek mümkün. Bunun yanında makine öğrenimi inşaat, sağlık, enerji ya da bilim sektörlerinde de yazılım potansiyeline sahip olması ile ön plana çıkıyor. Makine öğrenimi sayesinde 2D ve 3D yapı planı modelleri ya da sosyal medya görüntü içeriği gibi pek çok işlem gerçekleştirilebiliyor. 
   
• Makine öğrenimi ile müşterilerin yaşam süresi değeri modellemesi de yapılabiliyor. Ancak yalnızca bu sektör için değil neredeyse tüm sektörler için önemli olan bu özellik ile müşterilerin belirlenmesi, istek ve ihtiyaçlarının anlanması ve ona uygun hizmet verilmesi mümkün oluyor. Aynı zamanda bu özellik ile işyerinin olası geliri de tahmin edilebiliyor.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Bir bilgisayara otomatik bir biçimde tepki vermesinin öğretilmesi, makine öğrenimi sayesinde mümkündür. İşlemlerini herhangi bir kodlamaya ihtiyaç olmadan tıpkı bir insan tarafından yapılıyor gibi öğretilmesi anlamına gelen bu kavram sayesinde bilgisayar, verileri algılama ve tahmin yapabilme yeteneğine sahip oluyor. Machine Learning nedir sorusu en kısa hali ile bu şekilde yanıtlanabilir. Gelişen teknolojiler ile birlikte bu kavram artık günlük yaşamda da aktif bir biçimde kullanılıyor. Örneğin perakendeci firmalar, hangi ürünlerini hangi miktarda hangi mağazaya göndermesi gerektiğini bu sistem sayesinde belirleyebiliyor. Ayrıca kimi yerlerde doktorlar tedavi yöntemlerini belirlerken de makine öğreniminden yardım alabiliyor. Sıradan bir sisteme yapay zeka kullanılarak makine öğrenimi ekleniyor ve sonucunda da bu sistem artık çeşitli tahminler yapabilen ve bilgileri geliştirebilen bir forma geçiş yapıyor. 

Makine öğrenimi sistemi, makinelere bilgileri öğreterek onları çok daha gelişmiş ve akıllı bir hale getiriyor. Geliştirilen bu yeni sistem içerisinde yeni deneyimler ile geliştirme devam ediyor. Makine öğretiminin başlaması, sistem üzerine doğru örnek, deney ve talimatların verilmesi ile başlıyor. Ardından gereken testler yapılarak sonuçlar değerlendiriliyor. Makineye daha fazla verinin girilmesi ile birlikte sistem daha da geliştiriliyor. Bu sayede süreç içerisinde makine öğreniminin kendi başına gerçekleşmesi ve en uygun yanıtların verilmesi mümkün hale geliyor.