Makine öğrenimi

Vikipedi, özgür ansiklopedi
Atla: kullan, ara

Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu, makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zekâ, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu göstermektedir.

Uygulamalar[değiştir | kaynağı değiştir]

Makine öğreniminin başlıca uygulamaları makine algılaması, bilgisayarlı görme, doğal dil işleme, sözdizimsel örüntü tanıma, arama motorları, tıbbi tanı, biyoinformatik, beyin-makine arayüzleri ve kiminformatik, kredi kartı dolandırıcılığı denetimi, borsa çözümlemesi, DNA dizilerinin sınıflandırılması, konuşma ve elyazısı tanıma, bilgisayarlı görmede nesne tanıma, oyun oynama, yazılım mühendisliği, uyarlamalı web siteleri ve robot gezisidir.

İnsan etkileşimi[değiştir | kaynağı değiştir]

Makine öğrenimi sistemlerinin bir bölümü insan sezgisine olan gereksinimi tümüyle ortadan kaldırmaya çalışırken bazıları insan ve makine arasında işbirliğine dayalı bir yaklaşım benimsemektedir. Ne var ki, sistemi tasarlayan kişinin verinin kodlanma biçimi üzerinde tümüyle egemen oluşu insan sezgisinin tümüyle ortadan kaldırılmasını olanaksızlaştırmaktadır. Makine öğrenimi deneysel yöntemin otomatikleştirilmesi çabası olarak görülmektedir.[kaynak belirtilmeli]

Bazı istatistiksel makine öğrenimi araştırmacıları Bayes istatistiği çerçevesi kapsamında kullanılabilen yöntemler geliştirmektedirler.

Algoritma türleri[değiştir | kaynağı değiştir]

Makine öğrenimi algoritmaları hedeflenen sonuca göre birçok öbeğe ayrılabilmektedir.

Sıkça kullanılan algoritma türleri şunlardır:

  • Gözetimli öğrenme - Girdileri hedef çıktılara eşleyen bir işlev üretir.
  • Gözetimsiz öğrenme - Bir girdi kümesi modeller.
  • Yarı gözetimli öğrenme - Uygun işlev ya da sınıflandırıcılar oluşturmak için etiketli ve etiketsiz örnekleri birlikte ele alır.
  • Pekiştirici öğrenme - Dünya algısına dayalı bir öğrenme biçimi. Her eylem ortamda bir etki oluşturmakta ve ortam, öğrenme algoritmasına yol gösteren ödüller biçiminde dönütler vermektedir.
  • Uyum - Deney girdileri ve çıktılarına dayanarak çıktıları öngörmeye çalışır.
  • Öğrenmeyi öğrenme - Önceki deneyimlerden yararlanır.

Kuram[değiştir | kaynağı değiştir]

Makine öğrenimi algoritmaları ve bunların başarımına ilişkin berimsel çözümleme berimsel öğrenme kuramı olarak adlandırılan bir kuramsal bilgisayar bilimi dalıdır. Deney kümelerinin sonlu oluşu ve geleceğin tam olarak kestirilememesi nedeniyle öğrenme kuramı söz konusu algoritmaların başarımına ilişkin mutlak güvence verememektedir. Bunun yerine, başarımın olasılıksal sınırları öngörülmeye çalışılmaktadır.

Berimsel öğrenme kuramcıları başarım sınırlarının yanı sıra öğrenmenin zaman karmaşıklığı ve uygulanabilirliği konusunda da çalışmaktadırlar. Berimsel öğrenme kuramında bir berimin uygulanabilir olması için polinomsal zamanda çalışması gerekmektedir. Zaman karmaşıklığı sonuçları iki öbeğe ayrılabilmektedir. Olumlu sonuçlar belirli bir işlev sınıfının polinomsal zamanda öğrenilebileceğini gösterirken olumsuz sonuçlar bu olgunun tam karşıtını ifade etmektedir.

Makine öğrenimi kuramı ve istatistik temelde farklı kavramlar olsalar da birbiriyle yakından ilintilidir.

Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir]

Ek okuma[değiştir | kaynağı değiştir]

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

Dış bağlantılar[değiştir | kaynağı değiştir]