Machine Learning (Makine Öğrenmesi) nedir?

Detaylı açıklama

Makine öğrenmesi, bir bilgisayar programının her adımı elle yazılmadan, örnek verilerden kendi çözüm yolunu geliştirmesine dayanan bir yapay zeka alanıdır. Basit işlerde programcı gerekli tüm adımları yazabilir, ancak karmaşık işlerde bunu elle yapmak zorlaşır. Bu durumda makinenin kendi algoritmasını veriden çıkarması daha pratik olabilir. Alandaki temel hedef genellemedir: sistem eğitim sırasında gördüğü örneklerden öğrendiklerini, hiç görmediği yeni örneklerde de doğru biçimde kullanabilmelidir. Model gereğinden basit kalırsa veriye az uyum sağlar, gereğinden karmaşık olursa eğitim verisini ezberleyip aşırı uyuma düşer ve yeni verilerde zayıf kalır. Algoritmalar hedefe göre birkaç gruba ayrılır. Gözetimli öğrenmede etiketli örnekler kullanılır. Gözetimsiz öğrenmede etiketsiz veride gizli yapılar ve gruplar aranır. Pekiştirmeli öğrenmede bir ajan deneme yanılmayla ödül ve cezalardan öğrenir. Yarı gözetimli öğrenme ise etiketli ve etiketsiz örnekleri birlikte kullanır. Makine öğrenmesi istatistik, optimizasyon ve veri madenciliğiyle yakından ilişkilidir, ama istatistik bir örnekten nüfus hakkında çıkarım yapmaya, makine öğrenmesi ise genelleştirilebilir tahmin kalıpları bulmaya odaklanır. Uygulama alanları arasında doğal dil işleme, bilgisayarlı görme, konuşma tanıma, e-posta filtreleme, tarım ve tıp yer alır. Terimi 1959'da Arthur Samuel ortaya atmıştır.

Kullanım örneği

E-posta kutunuzdaki istenmeyen posta filtresi, daha önce spam diye işaretlenmiş mesajlardan ortak özellikleri öğrenir. Sonra daha önce hiç görmediği bir mesajın spam olup olmadığına kendisi karar verir.