Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi nedir ve nasıl çalışır?

Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi, bilgisayarların doğrudan talimata gerek kalmadan verilerden öğrenimine yardımcı olmak için matematiksel modeller kullanır. Makine öğrenimi, desenleri belirlemek için algoritmalar kullanarak tahminlerde bulunan veri modelleri oluşturur. Tahminler de, tıpkı insanların deneyimlerden öğrenimi gibi, daha fazla veri toplanıp analiz edildikçe gelişir. Bu uyarlanabilirlik, makine öğrenimini, kodlama çözümlerinin pratik olmayacağı, sürekli değişen verilerin veya görevlerin olduğu senaryolar için ideal hale getirir.

Önemli Çıkarımlar

Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini, kalıpları belirlemesini ve zamanla iyileşen tahminlerde bulunmasını sağlar.
Makine öğrenimi, kuruluşların içgörüleri ortaya çıkarmasına, veri araştırmasını iyileştirmesine, müşteri deneyimlerini geliştirmesine, müşteri davranışlarını tahmin etmesine, riski azaltmasına ve maliyetleri düşürmesine yardımcı olur.
Makine öğrenimi teknikleri arasında denetimli öğrenim, denetimsiz öğrenim, yarı denetimli öğrenim, takviyeli öğrenim, pekiştirmeye dayalı öğrenim, öğrenim aktarımı ve topluluk öğrenimi yer alır.
Finans, sağlık, ulaştırma, müşteri hizmetleri ve tarım gibi çeşitli sektörler makine öğrenimini kullanırlar.
Makine öğrenimi süreci, verilerin toplanıp hazırlanması, modelin eğitilmesi ve sonuçların yorumlanması içerir.
Bir makine öğrenimi platformu seçerken bulut bilişim, erişilebilir geliştirme ortamları, bildiğiniz makine öğrenimi altyapıları için destek ve kurum düzeyinde güvenlik gibi özelliklere dikkat edin.

Makine öğrenimi yatırım getirisini nasıl sağlar

İçgörüleri ortaya çıkarır

Makine öğrenimi, karar alma süreçlerinde kullanılabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörüler ortaya çıkararak, veri analizi yoluyla yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerdeki desenleri veya yapıları belirlemeye yardımcı olur. Ayrıca tahminleri iyileştirir ve zaman içinde yeni verilere uyum sağlar.

Veri araştırmayı geliştirir

Makine öğrenimi, büyük veri kümelerinden yararlı bilgilerin çıkarılmasını içeren veri araştırmasında mükemmeldir. Zaman içinde yeteneklerini sürekli iyileştirerek, daha doğru içgörülere ve gelişmiş karar alma süreçlerine yol açarak bunu bir adım öteye taşır.

Müşteri deneyimlerini geliştirir

Uyarlanabilir arayüzler, hedeflenen içerikler, sohbet robotları ve sesle çalışan sanal asistanlar, makine öğreniminin müşteri deneyimlerini nasıl iyileştirmeye yardımcı olduğuna dair örneklerdir. Makine öğrenimi, müşteri davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek etkileşimleri kişiselleştirir, zamanında ve ilgili bilgileri sağlar ve müşteri hizmetlerini kolaylaştırır.

Riski azaltır

Makine öğrenimi, sürekli olarak yeni verilerden öğrenerek dolandırıcılığı tespit etme ve önleme yeteneğini artırır ve gelişen tehditlere karşı güçlü bir koruma sağlar. Dolandırıcılık taktikleri geliştikçe, makine öğrenimi yeni desenleri tespit ederek ve girişimleri başarıya ulaşmadan önce önleyerek bunlara uyum sağlar.

Müşteri davranışını öngörür

Makine öğrenimi, müşteriyle ilgili verileri araştırarak desenleri ve davranışları belirler, satış ekiplerinin ürün önerilerini optimize etmesine ve mümkün olan en iyi müşteri deneyimlerini sağlamasına yardımcı olur. Makine öğrenimi, sürekli olarak yeni etkileşimlerden öğrenerek, proaktif ve kişiselleştirilmiş etkileşimi desteklemek için gelecekteki müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini tahmin eder.

Maliyetleri azaltır

Makine öğrenimi, çalışanların daha stratejik ve daha yüksek değerli görevlere odaklanmasını sağlamak üzere, tekrarlayan ve zaman alıcı süreçleri otomatikleştirerek maliyetleri azaltır. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları büyük veri kümelerini analiz ederek ve iyileştirme alanlarını belirleyerek kaynak ayırımını optimize eder ve operasyonel verimsizlikleri en aza indirir. Bu da işletmeler için önemli maliyet tasarrufları anlamına gelir.

Makine öğrenimi verilerden nasıl öğrenir ve tahminlerde bulunur veya kararlar alır

Denetimli öğrenim

Verilerin öğretmen görevi gördüğü ve makine öğrenimi modelini "eğittiği", böylece tahminde bulunma veya karar verme yeteneğini artırdığı etiketli veya yapılandırılmış veri kümelerini kullanır. Model, tahminlerini gerçek sonuçlarla karşılaştırarak ve buna göre ayarlamalar yaparak öğrenir ve zamanla doğruluğunu artırır.

Denetimsiz öğrenim

Herhangi bir etiket veya yapı olmaksızın veri kümelerini kullanır, desenleri ve ilişkileri bulmak için verileri kümelere ayırır. Bu teknik, verilerdeki gizli yapıların ortaya çıkarılmasına yardımcı olur ve durumu müşteri segmentasyonu ve anormallik tespiti gibi görevler için kullanışlı hale getirir.

Yarı denetimli öğrenim

Eğitim için hem etiketli hem de etiketsiz verileri birleştirir. Bu teknik, özellikle veri etiketlemenin pahalı veya zaman alıcı olduğu durumlarda faydalıdır. Etiketlenmemiş verileri kullanarak makine öğrenimi modeli öğrenim verimliliğini ve doğruluğunu artırır ve yarı-denetimli öğrenimi birçok gerçek dünya senaryosu için pratik bir teknik haline getirir.

Pekiştirmeye dayalı öğrenim

İnsan operatörünün yerini alan bir aracıyı (birisi veya bir şey adına hareket eden bilgisayar programı) içerir. Aracı, geri bildirim döngüsüne dayalı olarak sonucu belirler ve zaman içinde performansını iyileştirmek için geri bildirim sinyallerinden öğrenir.

Derin öğrenim

Verilerdeki karmaşık desenleri modellemek için derin nöral ağlar adı verilen çok katmanlı nöral ağları kullanır. Makine öğreniminin bu alt kümesi özellikle konuşma ve görüntü tanıma için etkilidir ve büyük miktarda veriyi işleme ve çeşitli alanlardaki karmaşık sorunları çözme konusunda uzmandır.

Öğrenim aktarımı

Bir görev için önceden eğitilir ve daha sonra ilgili bir görev için ince ayar yapılır. Bu teknik, yeni görev için sınırlı veri olduğunda faydalıdır. İlk görevden edinilen bilginin kullanılmasıyla, öğrenim aktarımı, performansı önemli ölçüde artırır ve yeni görev için eğitim süresini azaltır.

Topluluk öğrenimi

Genel performansı artırmak için birden fazla modeli birleştirir. Topluluk öğrenimi, birden fazla modelin tahminlerini bir araya getirerek doğruluğu ve sağlamlığı artırır ve tek başına herhangi bir modelden daha iyi performans gösterir.

Makine öğreniminin sorunları çözümlemek için kullanımı

Makine öğrenimi sürecinin adım adım genel görünümü.

Veri kaynakları tanımlandığında, mevcut veriler derlenir. Veri türü , hangi makine öğrenimi algoritmalarının kullanılacağını belirlemeye yardımcı olur. Veri bilimcisi verileri inceledikçe anormallikler belirlenir, yapı geliştirilir ve veri bütünlüğü sorunları çözülür. Verilerin modellemeye uygun biçimde olduğundan emin olmak için normalleştirme, ölçeklendirme ve kategorik değişkenlerin kodlanması gibi veri ön işleme adımları da gerçekleştirilir.
Hazırlanan veriler eğitim seti ve test seti olmak üzere iki gruba ayrılır. Eğitim seti, verilerin büyük bir bölümünü oluşturur ve makine öğrenimi modellerini en yüksek doğruluğa ayarlamak için kullanılır.
Veri bilimcisi son veri modelini seçmeye hazır olduğunda, performansı ve doğruluğu değerlendirmek için test kümesi kullanılır. Modelin görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, yakalama ve F1 puanı gibi ölçümler hesaplanır.
Veri bilimcileri, makine öğrenimi modellerinin sonuçlarını inceleyerek içgörüler çıkarır, sonuçlar düzenler ve tahminlerde bulunur. Modelin performansını yorumlamak ve değerlendirmek için karışıklık matrisleri gibi çeşitli görselleştirme araçları ve teknikleri kullanırlar.

Önemli özellikler

Makine öğrenimi ne yapar?

Değerleri tahmin etme

Makine öğrenimi değişkenler arasındaki sebep ve sonuçları belirleyerek değerleri tahmin eder. Regresyon algoritmaları, bu değerlerden, daha sonra tahminlerde bulunmak için kullanılacak bir model oluşturur. Regresyon çalışmaları, ürün talebini tahmin etme, satış rakamlarını öngörme veya kampanya sonuçlarını tahmin etme gibi geleceği tahmin etmeye yardımcı olur.

Olağandışı oluşumları tanımlama

Genellikle potansiyel riskleri tespit etmek için kullanılan anomali algılama algoritmaları, öngörülen normların dışında kalan verileri tespit eder. Ekipman arızaları, yapısal kusurlar, metin hataları ve dolandırıcılık vakaları, makine öğreniminin bu endişeleri adreslemek için nasıl kullanıldığına dair örneklerdir.

Yapı bulma

Kümeleme algoritmaları, veri kümesinin içindeki temel yapıyı ortaya çıkarır ve sıklıkla makine öğreniminin ilk adımı olarak hizmet eder. Kümeleme, ortak öğeleri kategorilere ayırarak, fiyatlandırmayı bilgilendirmek ve müşteri tercihlerini tahmin etmek amacıyla pazar segmentasyonunda yaygın olarak kullanılır. Sınıflandırma algoritmaları, bilgileri doğru bir şekilde kategorilere ayıran önceden tanımlanmış etiketleri atamak üzere denetimli öğrenimde kullanılır.

Makine öğrenimi mühendislerinin rolü

Makine öğrenimi mühendisleri, çeşitli veri hatlarından toplanan ham verileri ölçeklenebilir veri bilimi modellerine dönüştürür. Yapılandırılmış verileri veri bilimcileri tarafından tanımlanan modellere bağlarlar. Ayrıca makinelerin, bilgisayarların ve robotların verileri işlemesine ve desenleri tanımlamasına olanak tanıyan algoritmalar geliştirir ve programlar oluştururlar. Bu, uygun algoritmaların seçilmesi ve uygulanması, modellerin eğitilmesi ve değerlendirilmesi ve performansı optimize etmek için hiperparametrelerin ince ayarlanması anlamına gelir.

Bu görevlere ek olarak, makine öğrenimi mühendisleri, modellemeye uygun hale getirmek için verileri ön işleme tabi tutarlar, modelleri üretim ortamlarına dağıtırlar ve doğruluğu ve etkinliği korumak için bunları sürekli olarak izlerler ve güncellerler. Veri bilimcileriyle yakın bir şekilde çalışarak, veri toplama ile eyleme dönüştürülebilir içgörüler arasındaki boşluğu kapatırlar ve makine öğrenimi çözümlerinin hem pratik hem de etkili olmasını sağlarlar.

Makine öğrenimi algoritmaları

Makine öğrenimi algoritmaları, veri analizi yoluyla verilerdeki desenleri belirler. Veri bilimcilerin değerleri tahmin ederek, sıra dışı olayları belirleyerek, yapıyı belirleyerek ve kategoriler oluşturarak sorunları çözmelerine yardımcı olurlar. Algoritma seçimi veri türüne ve istenen sonuca bağlıdır. Algoritmalar genellikle tekniğe göre (denetimli, denetimsiz veya pekiştirmeye dayalı öğrenim) veya sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi işlevlere göre sınıflandırılır. Etkili makine öğrenimi uygulamaları için doğru algoritmanın seçilmesi esastır.

Makine öğrenimi algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Farklı endüstrilerde makine öğrenimi

Çeşitli sektörlerdeki işletmeler, operasyonları iyileştirmek, karar almayı geliştirmek ve yeniliği yönlendirmek için makine öğreniminden yararlanır. Makine öğreniminin farklı sektörlerde nasıl uygulandığına dair bazı önemli örnekler şunlardır.

Bankacılık ve Finans

Risk yönetimi ve dolandırıcılığın önlenmesi, makine öğreniminin finans sektörüne muazzam değer kattığı temel alanlardır.

Sağlık Hizmetleri

Tanılama araçlarının iyileştirilmesi, gerçek zamanlı hasta takibinin desteklenmesi ve hastalık salgınlarının tahmin edilmesi, makine öğreniminin hasta bakımının geliştirilmesine nasıl yardımcı olduğuna dair birkaç örnektir.

Ulaşım

Makine öğrenimi, trafik anormalliklerini belirleyerek, teslimat rotalarını optimize eder ve şoförsüz araçları destekleyerek ulaşımı yönlendirir.

Müşteri hizmetleri

Sorulara yanıt verme, müşteri amaçlarını ölçme ve sanal yardım sunma, makine öğreniminin müşteri hizmetleri sektörüne sunduğu desteğe örnek verilebilir.

Perakende

Makine öğrenimi, perakendecilerin satın alma desenlerini analiz etmesine, teklifleri ve fiyatlandırmayı iyileştirmesine ve genel müşteri deneyimini iyileştirmek için verileri kullanmasına yardımcı olur.

Tarım

Makine öğrenimi, işgücü sıkıntılarını gidermek, bitki hastalıklarını teşhis etmek ve toprak sağlığını izlemek için robotlar geliştirerek tarımı iyileştirir.

Makine öğrenimi platformunda aranması gerekenler

Bir makine öğrenimi platformu seçerken, işlerin kritik özelliklerini karşılayacak çözümler arayın.

Bulut bilişim

Kolay kurulumu ve dağıtımı sayesinde bulut, her boyuttaki iş yükünü yönetmek için ideal olup gelişmiş bilgi sahibi olmanıza gerek duymadan veri kaynaklarını bağlamanıza ve talebe göre ölçeklendirmenize olanak tanır.

Sezgisel geliştirme ortamı

İdeal platform, çeşitli beceri aralıklarını destekler.

Bilinen makine öğrenimi çerçeveleri için yerleşik destek

Açık Nöral Ağ Değişimi (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn veya TensorFlow olmasından bağımsız, bildiğiniz ve sevdiğiniz araçlarla çalışmanıza izin veren bir platform arayın.

Kurum düzeyinde güvenlik

Altyapınızı korumak için kurum düzeyinde idare, güvenlik ve denetim sağlayan bir platform seçin.

Kaynaklar

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinin

Becerilerinizi geliştirin, Azure Machine Learning kullanmaya başlayın ve Azure kaynaklarından yararlanın.

Telefon tutarken gülümseyen bir kadın ve tepsi tutan bir adam.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning kullanmaya başlayın

Daha fazla bilgi edinin

Bilgisayar ekranını işaret eden bir kadın ve ekrana bakan bir adam.

Azure kaynakları

Azure kaynak merkezini keşfedin

Videolara, analist raporlarına, eğitimlere, örnek olay incelemelerine, kod örneklerine ve çözüm mimarilerine erişin.

Kaynakları keşfedin

Tablet tutan kahverengi saçlı bir kadın.

Microsoft Learn

Azure Yapay Zeka öğrenim merkezi

Kendi hızınızda ilerleyebileceğiniz beceriler, videolar ve makalelerle yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerinizi geliştirin.

Öğrenmeye başlayın

Makine öğreniminin dört temeli veri toplama, model eğitimi, model değerlendirmesi ve model dağıtımıdır. Veri toplama, analiz için verilerin toplanmasını ve hazırlanmasını içerir. Model eğitimi, algoritmaya tahminler veya kararlar vermeyi öğretmek için bu verileri kullanır. Model değerlendirmesi, doğruluk ve duyarlık gibi ölçümleri kullanarak modelin performansını değerlendirir. Son olarak, model dağıtımı, gerçek zamanlı tahminler veya kararlar almak için eğitilmiş modeli bir üretim ortamına entegre etmeyi içerir.
Makine öğreniminde regülasyon, bir modelin eğitim verilerinde iyi performans göstermesine karşın yeni ve görülmemiş verilerde kötü performans göstermesi durumunda oluşan fazla uygunluğu önlemek için kullanılan bir tekniktir. Yaygın regülasyon yöntemleri arasında, modelin parametrelerine farklı ceza türleri ekleyen L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) regülasyonları yer alır. Bu, modelin yeni veriler için genelleştirilmesini iyileştirmeye yardımcı olur ve gerçek dünya uygulamalarında daha iyi performansa yol açar.
Modelin doğru bir şekilde tespit ettiği fiili pozitif durumların oranını ölçer. Başka bir deyişle, yakalama şu soruyu yanıtlar: "Tüm pozitif durumlar arasında model kaç tanesini doğru tahmin etti?"
Makine öğrenimi modeline örnek olarak karar ağacı verilebilir. Karar ağacı, sınıflandırma ve regresyon için kullanılan bir denetimli öğrenim algoritmasıdır. Giriş özelliği değerlerine göre verileri alt kümelere bölerek, kararların ağaç benzeri bir yapısını oluşturarak çalışır. Ağaçtaki her düğüm bir özelliği, her dal bir karar kuralını ve her yaprak düğüm bir sonucu temsil eder.
Karar ağaçları basit ve anlaşılması kolaydır, bu da onları müşteri davranışlarını tahmin etme veya tıbbi durumları teşhis etme gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır hale getirir
Makine öğrenimi yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka özünde makine öğrenimi, doğal dil işleme ve robotik gibi çok çeşitli teknoloji ve yaklaşımları kapsar. Makine öğrenimi, sistemlerin otomatik olarak deneyimlerden öğrenmesini ve uyum sağlamasını sağlayarak yapay zeka uygulamalarını daha etkili ve akıllı hale getiren, yapay zekaya erişmek için kullanılan temel tekniklerden biridir.
Makine öğrenimi, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanan önemli bir öngörücü analiz tekniğidir. Verilerdeki desenleri ve ilişkileri belirleyerek bu işlemi iyileştirir, daha doğru ve ölçeklenebilir tahminlere olanak tanır. Makine öğrenimi modelleri, altında yatan desenleri öğrenmek için geçmiş veriler üzerinde eğitilir ve sonuçları tahmin etmek üzere yeni verilere uygulanabilir. Bu modeller sürekli öğrenerek tahmin doğruluğunu artırır ve tahmine dayalı analitiği daha etkili hale getirir.
Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek için çeşitli algoritmalar ve teknikleri kapsarken, derin öğrenme özellikle bu derin sinir ağlarını kullanarak görüntü ve ses tanıma gibi görevlerde yüksek performans elde etmeye odaklanır. Derin öğrenimin tamamı makine öğreniminin bir alt kümesidir, ancak makine öğreniminin tamamı derin öğrenimi içermez.