Makine öğrenmesi yöntemleri

What is machine learning?

Makine öğrenmesi, bilgisayarları açıkça programlanmadan karar vermeleri için eğitme yöntemidir. Makine öğrenmesinin en yaygın biçimi, amacın bir girdi verilen bir çıktıyı tahmin etmek olduğu denetimli öğrenmedir. Örneğin, bilgisayarınızın resimleri özelliklerine (örneğin, renk ve şekil) göre farklı kategorilere (örneğin ağaçlar, yüzler, hayvanlar) göre sınıflandırmasını isteyebilirsiniz. Bu süreç,

modelimizi etiketli verilerle eğitmemizi,
görünmeyen veriler üzerinde test etmemizi,
modelimizin performansını iyileştirmek için testten gelen geri bildirimi kullanmamızı,
istenen performans elde edilene kadar 1-3 arasındaki adımları tekrarlamamızı gerektirir.

Makine öğrenmesi, performansı optimize etmek için bir modeli yinelemeli olarak güncellemeyi içerir.

Makine öğrenmesini anlamak için yinelemeli bir süreci düşünmek önemlidir.

Makine öğrenmesi, performansı optimize etmek için bir modeli yinelemeli olarak güncellemeyi içerir. Başka bir deyişle, makineye simüle edilmiş verileri, verilerden öğrenecek ve daha iyi tahminler yapacak şekilde besleyebilirsiniz. Makinenin tahmine dayalı performansı, bu süreç boyunca daha fazla eğitim veya yineleme ile iyileşir.

Bu sürecin yinelemelerine bazen “dönemler” denir. İnsanların sinir ağlarının milyonlarca örnek üzerinde nasıl eğitildiğinden bahsettiklerini duymuş olabilirsiniz – sinir ağlarının milyonlarca çağda (veya yinelemelerde) eğitildiğini söylerken kastettikleri şey budur. Tek bir dönem, bir görüntüyü modelinize bir kez beslemeyi içerebilir; zaman içinde modelinizi tekrar tekrar eğitmeye devam ettikçe, eğitim setine eklediğiniz yeni görüntüler için (veya nesneleri sınıflandırmak için) etiketleri tahmin etmede daha doğru hale gelir.

Bu, makine simülasyonu verilerini, verilerden öğrenecek ve daha iyi tahminler yapacak şekilde besleyerek yapılabilir.

Makine öğrenmesi yaklaşımı, nihai hedefi bu tanımlanan kalıplara dayalı tahminler yapabilmek olan veri kümelerindeki kalıpları tanımlamak için istatistiksel teknikleri kullanan bir artificial intelligence biçimidir. Makineye ne kadar çok veri beslenirse, bu tahminleri yapmak o kadar iyi olur.

Makinenin öngörücü performansı, daha fazla eğitimle iyileşir.

Makine öğrenmesi yöntemleri, bilgisayarla görme ve konuşma tanıma dahil olmak üzere birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi, belirli bir olayın sonucunu, örneğin bir eylemin başarı veya başarısızlıkla sonuçlanıp sonuçlanmayacağını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu tahminin doğruluğu, modele daha fazla eğitim verisi sağlandıkça artar.

Göreviniz için en iyi makine öğrenmesi yöntemini nasıl seçersiniz? Ne kadar veriye sahip olduğunuza ve modelinizin ne kadar karmaşık olması gerektiğine bağlıdır. Yeterli eğitim veriniz yoksa, modeliniz verilerde herhangi bir kalıp bulamadığı için ondan yararlı bir şey öğrenemez (bu soruna fazla uydurma denir). Ancak, eğitim veri kümenizde çok fazla gürültü varsa, bu aynı zamanda gerçek dünyadaki uygulamalarda iyi çalışan bir yöntem seçmede sorunlara neden olabilir (örneğin, spam e-posta filtreleme).

Makine öğrenmesi, görüntü tanıma, konuşma tanıma, robotik ve kendi kendine giden arabalar gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır.

Makine öğrenmesi, gelecek ve geçmiş hakkında tahminler yapmak için kullanılır.

Makine öğrenmesinin iki ana türü denetimli ve denetimsiz öğrenmedir.

Makine öğrenmesi, hayatımızı kolaylaştırmayı vaat eden gelecek vaat eden bir teknolojidir.

Makine öğrenmesi, hayatımızı kolaylaştırmayı vaat eden gelecek vaat eden bir teknolojidir. Görüntü tanıma, konuşma tanıma, robotik ve kendi kendine giden arabalar dahil olmak üzere birçok farklı alanda kullanım potansiyeline sahiptir.

Makine öğrenmesi uygulamalarına örnekler:

Görüntü tanıma – Bu makine öğrenmesi uygulaması, bilgisayarların ilgili etiketlere (“köpek” veya “kedi” gibi) dayalı olarak görüntüleri tanımasını sağlar. Amaç, bilgisayarın hangi özelliklerin önemli olduğunu ve hangilerinin göz ardı edilmesi gerektiğini kendi kendine öğrenmesini sağlamaktır. Örneğin, içinde köpeklerin olduğu binlerce resim gösterip bunlara dört ayaklı ve tüylü oldukları için “köpek” dendiğini söylesek, daha sonra her iki hayvanın da dört ayağı olduğu için kedileri başka köpek sanmasın. bacaklar!
Konuşma tanıma – Bilgisayarlar, ses kayıtlarında hangi kelimelerin konuşulduğunu otomatik olarak bulmak için istatistiksel yöntemler kullanabilir.
Robotik – Sensörlerle donatılmış makineler, insanların kollarını nasıl hareket ettirdiklerini öğrenerek nesneleri kırmadan veya yanlışlıkla düşürmeden alabilirler! Ayrıca, insanların nasıl yürüdüğünü öğrenecekler, böylece artık yardımsız yürüyemeyen insanlara (örneğin: ALS’den muzdarip biri) yardım etmek gibi hareketlilik amaçları için bu hareketleri taklit edebilecekler.

Conclusion

Makine öğrenmesinin arkasındaki temel kavramları gördük. Günümüzde bilgisayar kullanarak yaptığımız birçok görevi otomatikleştirerek hayatımızı kolaylaştırmayı vaat eden gelecek vaat eden bir teknoloji olduğunu artık biliyoruz. Bununla birlikte, bu alanda, bir modelin sadece simüle edilmiş verilerde değil, gerçek dünya verilerinde iyi performans göstermesi için nasıl eğitileceği gibi bazı zorluklar vardır. Ele alınması gereken bir diğer zorluk da bu sistemlerde adaleti nasıl sağlayabiliriz? Irklarına veya cinsiyetlerine göre insanlar hakkında önyargılı kararlar vermelerini nasıl önleyebiliriz? Bunlar, araba kullanmaktan ameliyatlara kadar her konuda yapay zekaya tam olarak güvenebilmemiz için yanıtlanması gereken sorulardan bazıları.