

Yazılım dünyasının içinde olduğum günden beri gerçekten beni üzerine çeken bir kavramdan bahsedeceğim bugün,makine öğrenmesi.
İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki temel farklardan biri,insanlar geçmiş deneyimlerinden öğrenmeleridir fakat bilgisayarlara veya makinelere ne yapılması gerektiği söylenmesi gerekir.Bilgisayarlar herhangi bir sağduyuya sahip değillerdir.
Eğer biz onlardan bir şey yapmasını istersek, ayrıntıları ile beraber onlara adım adım ne yapmaları gerektiğini söylemek zorundayız.Bu yüzden bu talimatları verebilmek için komut dosyaları ve programlar yazıyoruz.İşte tam burda makine öğrenmesi kavramı çıkageliyor.Makine öğrenimi kavramı bilgisayarların geçmiş verilerden öğrenmesini sağlamaktan oluşur.
Makine öğrenmesi, açık bir şekilde programlama yapmadan deneyimlerden otomatik olarak öğrenme ve geliştirme yeteneği sağlayan bir yapay zeka uygulamasıdır.Makine öğrenmesi,verilere erişebilen ve bunları kendi başlarına öğrenmek için kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır.
Öğrenme süreci verilerdeki kalıpları aramak ve verdiğimiz örneklere dayanarak gelecekte daha iyi kararlar vermek için,doğrudan deneyim veya talimat gibi gözlemler veya verilerle başlar.Buradaki ana hedefimiz herhangi bir insan müdahalesi olmadan bilgisayarların otomatikmen kendi öğrenmesine izin vermektir.
Makine öğrenmesi methodları genellikle denetimli veya denetimsiz olarak kategorize edilir.
Denetimli makine öğrenmesi
Gelecekteki olayları tahmin etmek için etiketli örnekleri kullanarak geçmişte öğrenilenleri yeni verilere uygulayabilir.Bilinen bir veri kümesinin analizinde başlayarak,öğrenme algoritması çıktı değerleri hakkında tahminlerde bulunmak için bir işlev üretir.
Denetimsiz makine öğrenmesi
Denetimli makine öğrenmesine karşı,denetimsiz makine öğrenmesinde kullanılar bilgiler ne sınıflandırılmış ne de etikelenmiştir.Denetimsiz öğrenme sistemlerin etiketli verilerden gizli bir yapıyı tanımlamak için bir işlevi nasıl çıkarabileceğini inceler.
Yarı denetimli makine öğrenmesi
Yarı denetimli makine öğrenimi algoritmaları, eğitim için hem etiketli hem de etiketlenmemiş verileri kullandıkları için denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında bir yerde kalıyor.Tipik olarak az miktarda etiketli veri ve büyük miktarda etiketlenmemiş veri kullanan sistemler yarı denetimli makine öğrenmesi kullanarak ,öğrenme doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.
Takviyeli Makine öğrenmesi Algoritmaları
Takviyeli makine öğrenme algoritması, eylemler üreterek çevresi ile etkileşime giren ve hataları veya ödülleri keşfeden bir öğrenme yöntemidir.Deneme ve yanılma araştırması ve gecikmiş ödül,takviyeli öğrenmenin en konuyla ilgili özellikleridir.
Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları
Makine öğrenmesinin bugün sayısız alanda çok fazla uygulaması var.En bilinenlerinden birim haber kaynaklarıdır.Haber kaynağı her üyenin ilgisini çeken haberleri bulmak için makine öğrenmesini kullanır yani bilgisayar sizin daha önceden okuduğunuz haberleri birer veri kaynağı olarak kullanır ve buna benzer haberleri sizin önünüze sunar. Eğer bir kullanıcı sıklıkla bir köşe yazarının haberlerini okuyorsa, Haber sitesi o köşe yazarının haberlerini sizin daha çok önünüze çıkarır.
Aslında sahne arkasında,yazılım kullanıcının önüne çıkarabileceği haberleri belirlemek için istatistiksel analiz ve tahmine dayalı analitik kullanıyor.
Eğer kullanıcı o takip ettiği köşe yazarının son çıkan bir kaç yazısını okumazsa,artık o köşe yazarı makine öğrenmesi kullandığı veri kümesinde çıkarılacaktır ve bu sayede önünüze artık o köşe yazarının haberleri önünüze çıkmayacaktır.
Makine öğrenmesi günümüzde kurumsal uygulamalarada giriyor.Müşteri ilişki yönetimi sistemlerinden müşteriden gelen e-posta makine öğrenmesi sayesinde öncelikle analiz ediliyor ve satış ekibinin önüne öncelikle en önemli cevap verilmesi gereken e-postaları çıkarıyor.
Artık günümüzde işe alım sürecinde bile makine öğrenmesi kullanılmaya başlandı.İnsan kaynakları sisteminde, etkili çalışan personellerin özelliklerini kullanarak açık pozisyonlara başvuranlar arasında en iyisini seçebilmektedir.
Toparlayacak olursak,makine öğrenimi hayatımızdaki yerini ve önemi gün geçtikçe artırıyor.Bu iyi midir yoksa kötü müdür bilinmez.Umarım her zaman insanlığın yararına çalışır.