Bilmeniz Gereken 4 Önemli Makine Öğrenmesi Türü

Makine öğrenmesi, verilerdeki kalıpları belirleyerek ve açık bir programlama olmaksızın tahminlerde bulunarak yapay zekanın bir dalı olarak öne çıkar. Algoritmalar ve istatistiksel modeller, deneme yanılma ve geri bildirim yöntemleriyle optimize edilerek makinelerin deneyimle ve daha fazla veriye maruz kalarak öğrenmelerini sağlar. Makine öğrenmesi, dolandırıcılık tespiti, sağlık hizmetleri tahminleri ve doğal dil işleme gibi birçok farklı endüstri ve uygulama alanında kullanılır.

Makine öğrenmesi algoritmaları dört ana kategoriye ayrılır: gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme, yarı gözetimli öğrenme ve takviyeli öğrenme.

İşte her bir öğrenme türü hakkında bilmeniz gerekenler ve bunların birkaç kullanım alanı:

1. Gözetimli Öğrenme

Gözetimli öğrenme, etiketli eğitim verileri kullanılarak bir makine ve algoritmalarının eğitilmesini içerir ve önemli miktarda insan rehberliği gerektirir. Bu, en yaygın kullanılan makine öğrenmesi türlerinden biridir ve sınıflandırma, regresyon veya tahmin gibi görevlerde modelleri eğitmek için kullanılır.

Bu yöntem, etiketli veri kümeleri kullanılarak gerçekleştirildiği için önemli miktarda insan müdahalesi gerektirir. Veriler, özellikler (girdi verileri) ve etiketler (çıktı verileri) olarak ayrılır.

Özellikler, boy, maaş, renk veya hayvan türü gibi bireysel ve ölçülebilir veri birimlerini ifade eder. Etiketler ise, verileri belirli özelliklere göre gruplamak için kullanılır ve genellikle insanlar tarafından makineye belirli verilerin bağlamını açıklamak için manuel olarak atanır. Örneğin, bir resimde bir köpeğin var olup olmadığı veya bir ses klibinde “merhaba” kelimesinin söylenip söylenmediği gibi bilgiler etiketler aracılığıyla belirtilir. Bu, makinenin hangi öğeleri tanıması gerektiğini ve gelecekte ham verilerden etiketli öğeleri nasıl tanımlayacağını öğrenmesine yardımcı olur.

Gözetimli öğrenmede, etiketli giriş ve çıkış verileri sürekli olarak insan tarafından eğitilen sistemlere beslenir ve yeniden beslenir, bu da makinelere gerçek zamanlı rehberlik sağlar. Bu süreç, her yeni veri kümesi sisteme eklendiğinde tahminlerin doğruluğunu artırır. İnsanlar ayrıca bu süreçte makine öğrenme algoritmasının doğruluğu hakkında geri bildirim sağlar ve bu da algoritmanın zamanla daha iyi öğrenmesine yardımcı olur.

Gözetimli öğrenme örnekleri şunlardır:
– Öneri sistemleri ve öneri motorları
– Gelen kutusu spam tespiti
– Hisse senedi ve konut piyasası değer tahmini

Gözetimli öğrenme, belirli algoritmalar ve istatistiksel yöntemler için bir şemsiye görevi görür. Bu yöntemler arasında sınıflandırma ve regresyon bulunur.

Sınıflandırma:
Verileri daha fazla kategorize etmek için kullanılan sınıflandırma algoritmaları, bu verileri sıralamak ve gizlemek için harika araçlardır. Örneğin, Gmail gibi büyük e-posta istemcileri, bazı e-postaları otomatik olarak spam veya promosyonlar klasörüne yönlendirebilir ve bu e-postaları görünümden gizleyebilir. Popüler sınıflandırma algoritmaları arasında K-en yakın komşu (KNN), saf Bayes sınıflandırıcı algoritmaları, destek vektör makinesi (SVM) algoritmaları, karar ağaçları ve rastgele orman modelleri bulunur.

Regresyon:
Regresyon algoritmaları, eğilimleri tahmin etmek için sıklıkla kullanılan araçlardır. Bu algoritmalar, doğru tahminler yapmak için sonuçlar ve diğer bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri belirler. Doğrusal regresyon algoritmaları en yaygın kullanılanlardır, ancak diğer yaygın olarak kullanılan regresyon algoritmaları arasında lojistik regresyon, ridge regresyon ve lasso regresyon bulunur. Basit doğrusal regresyonda, bir özellik x değişkeni olarak, bir etiket ise y değişkeni olarak davranır.

2. Gözetimsiz Öğrenme

Gözetimsiz öğrenme, ne etiketlenmiş ne de etiketlenmemiş ham verilerin sistem tarafından işlenmesini sağlayarak, insanların iş yükünü azaltır. Bu algoritmalar, insanlar tarafından fark edilmeyen büyük ve yapılandırılmamış veri kümelerindeki kalıpları veya anormallikleri keşfeder. Bu, özellikle kümeleme veya boyut azaltma gibi görevlerde uygulanabilir.

Gözetimsiz öğrenme algoritmaları, verileri analiz edip benzerlik ve farklılıklara göre gruplayarak veri noktaları arasındaki ilişkileri ortaya çıkarır.

Gözetimsiz Öğrenme Örnekleri

– Otomatik müşteri ve hedef kitle segmentasyonu
– Bilgisayar görüşü
– İhlal ve anormallik tespiti

Yaygın Gözetimsiz Öğrenme Yöntemleri

Kümeleme

Kümeleme algoritmaları, gözetimsiz öğrenmesinin en yaygın örneklerindendir. Bu algoritmalar, ham verilerdeki benzerliklere odaklanır ve bu bilgileri kullanarak verileri gruplandırır. Bu sayede, ham verilere yapı kazandırılır. Kümeleme algoritmaları, genellikle pazarlama verileriyle müşteri içgörüleri toplamak ve dolandırıcılık tespiti için kullanılır. Öne çıkan kümeleme algoritmaları arasında hiyerarşik kümeleme ve k-ortalamalar kümelemesi bulunur.

Boyut Azaltma

Boyut azaltma, veri kümesindeki özelliklerin sayısını azaltırken verilerin önemli özelliklerini koruma sürecidir. Bu, makine öğrenmesi modellerinde işleme süresini, depolama alanını, karmaşıklığı ve aşırı uyumu azaltmak için yapılır. Boyut azaltma iki ana yöntemle gerçekleştirilir: özellik seçimi ve özellik çıkarma. Özellik seçimi, orijinal özellik kümesinden ilgili özelliklerin bir alt kümesini seçmeyi içerir ve bu, modeli basitleştirip doğruluğu artırır. Özellik çıkarma ise ham verilerden yeni, önemli özellikler elde etmeye odaklanır ve gereksiz verileri keserek çıktıyı en çok iyileştiren özellikleri belirler.

Popüler boyut azaltma algoritmaları arasında temel bileşen analizi (PCA), negatif olmayan matris faktörizasyonu (NMF), doğrusal ayırıcı analiz (LDA) ve genelleştirilmiş ayırıcı analiz (GDA) yer alır.

3. Yarı-Gözetimli Öğrenme

Yarı-denetimli öğrenme, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin dengeli bir birleşimini sunar. Bu yöntemde, küçük bir etiketli veri seti ile büyük bir etiketsiz veri seti birlikte işlenir. Bu strateji, algoritmalara daha fazla emek gerektiren denetimli öğrenme algoritmalarında olduğu gibi zaman, çaba ve maliyet yükü getirmeden, ilgili kalıpları tespit etme ve denetimsiz öğrenme algoritmalarına kıyasla daha doğru tahminler yapma avantajı sağlar.

Yarı-denetimli öğrenme, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak genellikle her iki veri türü için geliştirilmiş ve uyarlanmış gözetimli ve gözetimsiz algoritmalara dayanır.

Yarı-denetimli öğrenmenin bazı uygulama alanları şunlardır:

Dolandırıcılık tespiti
Konuşma tanıma
Metin belgesi sınıflandırması

Yarı-denetimli öğrenme kapsamında kullanılan bazı algoritmalar şunlardır:

Kendi Kendine Eğitim: Bu algoritmalar, etiketli verilerin küçük bir kısmı üzerinde eğitilmiş bir model kullanarak etiketlenmemiş veriler hakkında tahminlerde bulunur. Bu model, “sözde etiketleyici” olarak adlandırılır ve elde edilen tahminler etiketli veri setine eklenir. Bu süreç, tüm veri örnekleri etiketlenene kadar tekrarlanır, böylece modelin doğruluğu zamanla artar.

Etiket Yayılımı: Etiket yayılımı algoritmaları, genellikle bir grafik sinir ağı üzerinde çalışarak etiketleri veri kümesinde yayar veya atar. Bu algoritmalar, genellikle küçük bir etiketli veri kümesi ile başlar ve etiketleri, grafikteki doğrudan bağlantılara göre tahsis eder. Etiket yayılımı, toplulukları hızla tanımlamak, anormal davranışları tespit etmek veya pazarlama stratejilerini geliştirmek gibi uygulamalarda kullanılabilir. Örneğin, bir grafikte belirli bir ürünü beğenen bir müşteri, doğrudan bağlantılı diğer müşteriler tarafından da beğenilebilir.

4. Takviyeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme (reinforcement learning) ile yapay zeka destekli bilgisayar yazılımları, çevresel etkenlere bağımsız olarak yanıt verebilen ve istenen sonuçları elde edebilen akıllı ajanlarla donatılır. Bu ajanlar, simülasyonlardan bilgisayar oyunlarına kadar çeşitli ortamları analiz edebilir ve çevreleriyle etkileşimde bulunabilirler.

Akıllı ajanlar, belirli davranışları ödüllendirilerek veya istenmeyen davranışları cezalandırılarak eğitilir. Bu süreçte, ajanlar çevrelerini algılar ve etkileşimde bulunarak deneme yanılma yoluyla öğrenirler. Sonuç olarak, pozitif pekiştirme yoluyla en uygun performansı sergileyecek şekilde gelişirler.

Takviyeli öğrenme uygulama alanlarına örnekler:

Robot teknolojileri
Otonom araçlar
Makinelerin belirli yetenekler ve davranışlar kazanması

Takviyeli öğrenme algoritmalarından bazıları şunlardır:

Q-Öğrenme: Q-öğrenme, akıllı ajanın çevresinin bir modeline ihtiyaç duymadan öğrenmesini sağlayan bir algoritmadır. Bu algoritmalar, eylemlerin değerlerini ödüller temelinde iteratif olarak hesaplar ve bu sayede zamanla sonuçlar ve davranışlar iyileştirilir.

Derin Takviyeli Öğrenme: Derin takviyeli öğrenme, otonom araçlar, video oyunları ve robotların geliştirilmesinde kullanılan bir yöntemdir. Bu yaklaşım, derin öğrenme tekniklerini (yapay sinir ağları tabanlı makine öğrenmesi) takviyeli öğrenme ile birleştirir. Derin takviyeli öğrenme, büyük veri setleri ve yüksek işlem gücü gerektirir.