Makine Öğrenmesi | Burak Eryılmaz
Günler ilerledikçe teknoloji gelişmeye devam etmekte. Bu gelişim makine öğrenmesi gibi yenilikçi teknolojilerin de gelişmesi anlamına geliyor. Bu gelişim makine öğrenmesini hayatımızda daha çok duymamıza, karşımıza daha çok çıkmasına sebep oluyor. Bu yazımızda, makine öğrenimi kavramının derinliklerine inerek, uygulama alanlarını ve gelecekteki potansiyelinden bahsedeceğiz.
Makine öğrenimi, yapay zekanın bir dalıdır. Yapay zekânın bazen arkasında bütün sistemi geliştiren bir teknolojiyken biz ondan bihaber olabiliyoruz. O arkada işleri yapan bir teknoloji. Kullanıcının gördüğü son ürün değil. Bu yüzden birçoğumuz belki ilk defa duyuyoruz.
Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerini deneyimlerden öğrenmeye yönlendiren bir yapay zekâ dalıdır. En kaba tabiri ile hatalarından ders çıkararak öğrenir. Dener yanılır, tekrar dener, tekrar yanılır ve en sonunda en doğru çözüme ulaşır. Bu algoritmalar büyük veri setlerinde desenleri tanımak, öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için eğitilir. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi çeşitli öğrenme yöntemleri, makine öğreniminin temelini oluşturur.
Denetimli öğrenme, etiketlenmiş veri setleri üzerinde çalışan bir modelin, belirli bir çıktıyı veya sonucu tahmin etmeye çalıştığı bir yöntemdir. Veriye dayalı tahminler yapılır. Elimizde belirli bir veri var bunları veriyoruz makineye ve o şekilde eğitiyoruz. Örneğin, kanser teşhisi yapmak için tıbbî görüntülerden öğrenebilir. Bu sayede, hastalıkların daha erken teşhisi mümkün hale gelir.
Denetimsiz öğrenme, algoritmaların etiketlenmemiş veri setleri üzerinde desenleri ve bağlantıları ortaya çıkarmak için çalıştığı bir alanı temsil eder. Bu, genellikle kümeleme veya boyut azaltma gibi teknikleri içerir. Elimizde yine veriler var fakat bunlar gruplanmamış, tam somut bir sonucu yok. Örneğin, perâkende sektöründe, alışveriş alışkanlıklarını anlamak için kullanılabilir.
Pekiştirmeli öğrenme, bir modelin belirli bir görevdeki performansını artırmak için çevresiyle etkileşimde bulunduğu bir alandır. Deneyimli algoritmalar denebilir. Bu, oyun stratejilerini öğrenmek veya sürücüsüz araçlar gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Makine öğrenimi, birçok sektörde uygulama alanlarına sahiptir. Her biri yaşamımızı, günümüzde kullanmakta olduğumuz eşyaları daha iyi bir hale getirmeye yönelik potansiyele sahiptir. Sağlık sektörü, finans, eğitim vb. birçok alanda kullanımı mevcuttur.
Makine öğrenimi, tıbbî görüntülerin analizi ile hastalıkların erken teşhisini mümkün kılar. Örneğin, bir bilgisayar tomografisi taramasında kanser belirtilerini tanıyabilir. Hastalığın erken teşhisi mümkün olabilir.
Finansal kurumlar, makine öğrenimini kullanarak algoritmik ticaret stratejileri geliştirir ve risk analizi yapar. Bu, piyasadaki dalgalanmaları tahmin etmeye yardımcı olabilir.
Eğitimde, makine öğrenimi, öğrencilerin öğrenme stillerini analiz ederek özelleştirilmiş öğrenme planları oluşturabilir. Her öğrenciye özel bir plan oluşturabilir. Bu, her öğrencinin potansiyelini maksimize etmeye yardımcı olabilir. Belki öğrenci kendini keşfedememişken bu yöntem öğrenciden önce, öğrenciyi keşfeder ve doğru yönlendirir.
Otomotiv endüstrisi, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak sürücüsüz araçlar oluşturur. Bu araçlar, trafikteki durumları anlamak ve daha güvenli bir sürüş deneyimi sağlamak için öğrenir. Bu yöntem ile otonom araçlar elde edilebilir. Sadece otonom araçlar değil bunun yanında mevcut sürüş deneyiminizi daha iyi hale getirebilir.
Makine öğrenimi, kullanıcıların çevrimiçi alışveriş davranışlarına dayanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. Bu, müşteri memnuniyetini ve satışları artırabilir. İlgi alanın ne ise sana o çıkar ve bu sayede daha az vakit ile aradığın eşyaya ulaşırsın.
Görüntü tanıma, günlük hayatımızın bir parçası haline geldi. Akıllı telefonlarımızın fotoğraf tanıma özellikleri, sosyal medyada yüz tanıma teknolojisi ve güvenlik kameralarındaki akıllı analizler, makine öğreniminin etkileyici örnekleridir.
Doğal dil işleme, makine öğreniminin bir alt dalı olarak, metin ve konuşma verilerini anlamak ve işlemek için kullanılır. Telefonlarımızda kullanıyor olduğumuz Siri bunun bir örneği. Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sesli asistanlar, doğal dil işleme algoritmalarının ürünleridir. Yazımızın başında demiştik zaten ürünü hepimiz biliyoruz fakat arkasındaki yöntemden, arkasında dönen teknolojiden bihaberiz.
Oyun endüstrisi, duygu analizi ve oyun stratejilerini geliştirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu, oyun dünyasında daha derin ve kişisel deneyimlere yol açabilir.
Makine öğrenimi, geleceğin teknolojisini şekillendirmeye devam edecek gibi duruyor. Fakat yine de bir dizi zorluk ve fırsatla karşı karşıya. Veri gizliliği endişeleri, algoritmaların açıklanabilirliği ve etik meseleleri gibi konular, bu teknolojinin toplum tarafından kabulünü etkileyebilir. Yeni olan bir teknoloji hakkında ne yanlış ne doğru belirlenmiş değil sonuçta. Birçok veriye ihtiyaç var. Peki bu veriler etik olarak nasıl toplanacak? Veya etik olarak mı toplanacak? İzinsiz mi toplanacak? Gizlice, arka planda veri toplanması demek bu teknolojinin çok daha hızlı gelişmesi çok daha kullanışlı ürünlerin karşımıza çıkması demek. Peki bu ne kadar etik?
Ancak, daha güçlü algoritmaların geliştirilmesi, etik standartların belirlenmesi ve toplumun bu teknolojiyi anlaması, makine öğreniminin olumlu etkilerini maksimize etmemize yardımcı olabilir.
Makine öğrenimi, teknolojik evrimdeki lider rolünü sürdürüyor ve gelecekte daha da entegre hale gelecek gibi görünüyor. Her ne kadar etik değerlere dikkat etmek gerekse de firmalar daha hızlı gelişim için, teknolojide öncü olabilmek için etik değerlere ne kadar riayet ederler bilinmez. Makine öğrenimi, doğru bir şekilde yönetildiğinde ve kullanıldığında, insanlık için önemli sorunlara çözümler sunabilir ve bir bilinç seviyesine ulaşmamıza yardımcı olabilir. Günümüzdeki birçok soruna çözüm olabilir. Birçok sorunun çözülmesinde yardımcı olabilir. Fakat bununla birlikte birçok sorunda getirebilir.
Allahualem.
