Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin büyük miktardaki veriyi analiz ederek düzenleri tespit etmesini ve buradan çıkarımlar yapmasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, açık talimatlar yerine eldeki verilerden öğrenerek daha doğru tahminler yapabilir. Peki makine öğrenimi türleri nelerdir?
Örneğin el yazısı rakamları tanıyan bir makine öğrenimi modeli, her bir rakamla ilişkili şekil ve piksel kümelerini eğitim sırasında görür ve buradan genellemeler yapar. Böylece yeni verilen elle yazılmış rakamları doğru şekilde sınıflandırabilir. Denetimli makine öğrenimi, sınırlı sayıdaki sonuç kategorilerini tahmin etmede ve verileri etiketli gruplara ayırmada etkilidir. Ancak büyük veri kümelerinin elle etiketlenmesi zaman alıcı olabilir.
Denetimsiz makine öğrenimi, örüntü tanıma, anomali tespiti ve veri segmentasyonu gibi alanlarda kullanışlıdır. Örneğin perakendeciler, müşterilerin alışveriş sepetlerindeki ürünler arasındaki ilişkileri denetimsiz öğrenme ile tespit edebilir ve çapraz satış önerileri sunabilir. Bu yaklaşımda eğitim verilerinin etiketlenmesine gerek olmadığı için kurulum süreci daha kolaydır. Ancak kesin sayısal tahminler üretmede ve belirli veri türlerini ayırt etmede yetersiz kalabilir.
Bu yaklaşım, mevcut etiketli verilerin kısıtlı olduğu ama etiketlenmemiş verilerin bol miktarda bulunduğu durumlarda kullanışlıdır. Yarı-denetimli makine öğrenimi, görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi problemlerde kullanılmaktadır. Hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin avantajlarını bir araya getirir.
Algoritma, belirli bir hedefe ulaşmak için uzun vadeli bir strateji geliştirmeye çalışır. Ajan ve çevre arasındaki dinamik etkileşim sayesinde algoritma yeni koşullara adapte olmayı öğrenir. Pekiştirmeli makine öğrenimi, robotların kontrolü, oyunların oynanması, araç navigasyonu gibi alanlarda öne çıkmaktadır. Geleneksel denetimli veya denetimsiz yöntemlerin yetersiz kalacağı yapılandırılmamış, dinamik ortamlarda çok etkilidir.
Denetimli Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi türleri arasında en yaygın olanı denetimli öğrenmedir. Bu yaklaşımda, algoritmalar etiketlenmiş ve yapılandırılmış veriler üzerinde eğitilir. Yani girdiler ve beklenen çıktılar algoritmaya önceden tanımlanır.Örneğin el yazısı rakamları tanıyan bir makine öğrenimi modeli, her bir rakamla ilişkili şekil ve piksel kümelerini eğitim sırasında görür ve buradan genellemeler yapar. Böylece yeni verilen elle yazılmış rakamları doğru şekilde sınıflandırabilir. Denetimli makine öğrenimi, sınırlı sayıdaki sonuç kategorilerini tahmin etmede ve verileri etiketli gruplara ayırmada etkilidir. Ancak büyük veri kümelerinin elle etiketlenmesi zaman alıcı olabilir.
Denetimsiz Makine Öğrenimi
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş ve yapılandırılmamış veri kümeleri üzerinde çalışır. Algoritma kendi kendine veri içindeki gizli düzenleri, kümeleri ve ilişkileri keşfetmeye çalışır. Girdilerle çıktılar arasında bağlantı kurmak tamamen algoritmanın işidir, önceden tanımlanmış kategoriler yoktur.Denetimsiz makine öğrenimi, örüntü tanıma, anomali tespiti ve veri segmentasyonu gibi alanlarda kullanışlıdır. Örneğin perakendeciler, müşterilerin alışveriş sepetlerindeki ürünler arasındaki ilişkileri denetimsiz öğrenme ile tespit edebilir ve çapraz satış önerileri sunabilir. Bu yaklaşımda eğitim verilerinin etiketlenmesine gerek olmadığı için kurulum süreci daha kolaydır. Ancak kesin sayısal tahminler üretmede ve belirli veri türlerini ayırt etmede yetersiz kalabilir.
Yarı-Denetimli Öğrenme
Denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarının bir kombinasyonudur. Eğitim verileri kısmen etiketlidir. Algoritma önce etiketli verilerden öğrenir, sonra etiketlenmemiş verileri de işleyerek ek düzenler keşfeder.Bu yaklaşım, mevcut etiketli verilerin kısıtlı olduğu ama etiketlenmemiş verilerin bol miktarda bulunduğu durumlarda kullanışlıdır. Yarı-denetimli makine öğrenimi, görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi problemlerde kullanılmaktadır. Hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin avantajlarını bir araya getirir.
Pekiştirmeli Makine Öğrenimi
Pekiştirmeli öğrenmede, bir akıllı ajan çevreyle etkileşim içinde denemeler yapar ve aldığı pozitif veya negatif geri bildirimlere göre davranışlarını uyarlar. Pozitif sonuçlara götüren eylemler pekiştirilir ve tekrarlanma olasılığı artar. Negatif sonuçlardan kaçınılır.Algoritma, belirli bir hedefe ulaşmak için uzun vadeli bir strateji geliştirmeye çalışır. Ajan ve çevre arasındaki dinamik etkileşim sayesinde algoritma yeni koşullara adapte olmayı öğrenir. Pekiştirmeli makine öğrenimi, robotların kontrolü, oyunların oynanması, araç navigasyonu gibi alanlarda öne çıkmaktadır. Geleneksel denetimli veya denetimsiz yöntemlerin yetersiz kalacağı yapılandırılmamış, dinamik ortamlarda çok etkilidir.