Nedir Bu Makine Öğrenmesi(Machine Learning)?

Siz de uzun zamandır Machine Learning(Makine Öğrenmesi) kavramını duyan fakat bir türlü bu kavramın ne olduğunu anlamayanlardan mısınız? O zaman gelin birlikte çok daha iyi anlayalım, neymiş bu Machine Learning?

Bu yazıyı uzun uzun okumak istemeyenler için tanımı kısa bir özet geçmek gerekirse;

Machine Learning, kod yazmanıza gerek kalmadan, verilerden beslenerek size ihtiyacınız olanı veren bir algoritmadır. Bir konuyla alakalı birden fazla problemi çözmek için sürekli kod yazmak yerine, elinizdeki verileri algoritmanıza vererek, algoritmanızın kendi düşünce yapısını oluşturursunuz.

Örneğin, yüzlerce pikselden oluşan bir görüntüyü insan beyni gördüğü anda tanımlayıp sonuca ulaşabildiği gibi, Makine Öğrenmesi de aynı sonuca varacaktır. Aşağıdaki resimde bir Makine Öğrenmesi algoritmasının verilen sayıyı nasıl bir yol izleyerek bulduğunu görüyorsunuz.

Peki Nasıl anladı? Algoritma hangi veriyi işledi ve sonuca ulaştı?

Öncelikle insan beynini ele alalım. Sizin verilen sayının ‘2’ olduğunu anlamak için sadece bakmanız yeterli olabilir fakat sizin beyniniz de zannettiğiniz kadar basit işlemiyor. Hemen hemen basit bir şekilde Makine Öğrenmesi algoritması ile aynı yapıyı barındıran insan beyni de böyle çalışır. Önce beyniniz görüntüyü görür ve bunu beyninizdeki nöronlarda tanımlayıp karar verme mekanizmanıza gönderir. Bu sayede sayıyı tanımlayabilirsiniz. Makine Öğrenmesi algoritması da sayının içinde bulunduğu alanın piksel sayılarını çıkarır (sayımız 784 pikselden oluşan bir alan içinde) ve her pikseli teker teker tanımlayarak oluşan çizgilerden bir giriş değeri (labelled data) oluşturur ve bunu son aşamaya taşıyarak çıkış değeri oluşturarak size istediğiniz sonucu verir.

Makine Öğrenmesi Veriyi Nasıl İşler ve Öğrenir?

Makine Öğrenmesinin ana temelinde yatan iki öğrenim metodu vardır. Bunlar:

1-Gözetimli Öğrenme(Supervised Learning)

2-Gözetimsiz Öğrenme(Unsupervised Learning)

Gözetimli Öğrenme kısaca, az önce verdiğimiz örnekte olduğu gibi algoritma, işlenen veriden oluşturulan giriş değeri ile istenen çıkış değeri arasında eşleme yapan bir fonksiyon oluşturur ve problem modelini çözmek için gerekli matematiksel yapıyı bildiği anda, aynı tipteki tüm problemleri cevaplayabilir.

Gözetimsiz Öğrenme ise, algoritmanın giriş verisi olmadan(unlabelled data) bilinmeyen bir yapıyı tahmin etmek için oluşturulan algoritmadır. Örneğin, elimizdeki 50 bilyeyi rastgele kumsala fırlatalım. Algoritma hangi bilyelerin birbirine yakın olduğunu belirleyip gruplar oluşturabilir hatta herhangi bir grup içine dahil olmamış bilyeleri farklı bir grup içinde toplayabilir. Bu tıpkı bir insana tüm malzemeleri verip rastgele bir yemek yapmasını istemek gibi.

Günümüz Makine Öğrenmesi Algoritmaları ve Gelecek

Yapay zekâ ya insanlığın başına gelen en iyi şey ya da en kötü şey olacak.

-Stephen Hawking

Makine Öğrenmesinin geleceğinden bahsetmeden önce şunu belirtmek isterim ki, henüz dünya üzerinde birden fazla veriyi işleyerek farklı sonuçlara ulaşan bir Makine Öğrenmesi 2020 yılı itibariyle geliştirilemedi (yani hem tarayıcı verilerinizi işleyip size hedef reklamları gösteren hem de oynadığınız oyunda sizin favori eşyalarınızı öncelikli hale getirip karşınıza çıkartan ve daha fazlasını yapabilen bir algoritmadan bahsediyorum) fakat bu teknoloji bildiğimiz anlamda bir hızla değil resmen ışık hızında ilerliyor diyebiliriz. 2012 yılında Görüntü İşleme(Image Processing) hayatımıza yeni yeni girmeye başlamışken, 2016 yılında Apple fotoğraflarınızdan yaşınızı, cinsiyetinizi ve fiziksel özelliklerinizi tanımlayabilen bir Makine Öğrenmesi algoritması geliştiren ‘EMOTIENT’ şirketini satın aldı ve bugün geldiğimiz noktada sizin fotoğraf galerinizdeki köpeğinizin resimlerinden köpeğinizin cinsini tanımlayabilecek kadar gelişti.

Aynı zamanda Google’ın 2014'te 400 Milyon Dolara satın aldığı Deepmind şirketi, 2017 itibariyle geliştirdikleri yeni algoritmayla yapay zekaya hafıza eklemeyi başardılar.

Günümüz dünyası için ‘henüz emeklemeye bile başlamadı’ ifadesi kullanılan Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, içinde bulunduğumuz yüzyılın, insanlık daha büyük bir teknoloji geliştirmediği sürece, kesinlikle en önemli konusu olmakla birlikte çok hızlı bir şekilde gelişerek adından söz ettirecek.

Yazıyı beğendiyseniz de bizi Medium üzerinden takip edip desteğinizi gösterebilirsiniz.