5 Makine Öğreniminin Çığır Açan Uygulamaları

Makine Öğrenimi, ortalıkta dolaşan en son moda sözcüktür ve haklı olarak da öyle. Bilgisayar Biliminin en ilginç ve en hızlı büyüyen alt alanlarından biridir. Basitçe söylemek gerekirse, Yapay Zekanızı akıllı yapan şey Makine Öğrenimidir. Çoğu insan, Makine Öğreniminin iç işleyişini gizemli bulur - ancak bu gerçeklerden çok uzaktır. Makine Öğrenimi'ni yeni anlamaya başlıyorsanız, bir benzetme kullanarak bunu kolaylaştıralım:
Çöp kutusuna kağıt topu atmaya çalışıyorsun.

Bir denemeden sonra, koymanız gereken kuvvet miktarı hakkında adil bir fikir edineceksiniz. İkinci denemenizde gerekli kuvveti uyguluyorsunuz ama açı yanlış görünüyor. Esasen burada olan şey, her atışta bir şeyler öğreniyor olmanız ve sonucunuzu istenen sonuca yaklaştırmanızdır. Bunun nedeni, biz insanlar, deneyimlerimizden öğrenmek ve gelişmek için doğuştan programlanmışızdır.
Kendinizi bir makine ile değiştirdiğinizi varsayalım. Şimdi, ilerlemek için iki yolumuz var:

Makine Dışı Öğrenme Yaklaşımı

Genel, makine öğrenimi olmayan bir yaklaşım, açıyı ve mesafeyi ölçmek ve ardından gereken optimal kuvveti hesaplamak için bir formül kullanmak olacaktır. Şimdi, başka bir değişken eklediğimizi varsayalım - biraz rüzgar kuvveti ekleyen bir fan. ML olmayan programımız, eklenen değişken nedeniyle neredeyse kesinlikle başarısız olacaktır. Çalıştıracaksak, rüzgar faktörünü ve formülü göz önünde bulundurarak onu yeniden programlamamız gerekiyor.

Makine Öğrenimi Yaklaşımı

Şimdi, aynı sorun için Makine Öğrenimi tabanlı bir yaklaşım kullanacak olsaydık, bu da standart bir formülle başlardı - ancak her deneyimden sonra formülü günceller/kırardı. Formül, daha fazla deneyim (Makine Öğrenimi dünyasında 'veri noktaları' olarak bilinir) kullanılarak sürekli olarak geliştirilecektir - bu, sonuçta iyileştirmelere de yol açacaktır. Bunları günlük olarak Facebook haber kaynağınız veya özel olarak seçilmiş YouTube önerileri veya bu tür diğer şeyler şeklinde deneyimlersiniz - ana fikri anlıyorsunuz.
Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark!

Makine Öğrenimi Nedir?

Yukarıdaki benzetme, Machine Learning'in sisteminizi deneyimle daha iyi hale getirmek için eğitmek için yalnızca algoritmaları ve süreçleri kullandığını açıkça belirtmelidir. Bununla birlikte, teknik bir tanım adına, bir sistemin, söz konusu görevlerdeki performansı zaman ve deneyimle iyileşiyorsa, bir dizi göreve ilişkin deneyimlerden öğrendiği söylenir.

Bunun esas olarak anlamı, Makine Öğreniminde sistemin performansını deneyimle geliştirmesidir. Bizim benzetmemizde de tam olarak bunu fark ettik.

Makine Öğrenimi Türleri

Sorun ifadenize bağlı olarak, sisteminizi eğitmek için üç teknikten birini kullanabilirsiniz:

Denetimli Öğrenme

Denetimli Makine Öğrenimi, her bir verinin etiketinin/sınıfının bilindiği veri kümelerine uygulanmalıdır. Sistemimize bir köpeğin ve bir insanın görüntülerini nasıl ayırt edeceğimizi öğretmek istediğimizi hayal edelim. İnsan ya da köpek olarak etiketlenmiş bir resim koleksiyonumuz olduğunu varsayalım (etiketleme, daha iyi bir veri kalitesi sağlamak için insan ek açıklamaları tarafından yapılır). Artık doğru yolu öğrenmek için algoritmamızı eğitmek için bu veri setini ve veri sınıflarını kullanabiliriz. Algoritmamız görüntüleri nasıl sınıflandıracağını öğrendiğinde, herhangi bir yeni veri noktasının etiketini tahmin etmek için onu farklı veri kümelerinde kullanabiliriz.
Aptallar için Sinir Ağları: Kapsamlı Bir Kılavuz

Denetimsiz Öğrenme

Adından da tahmin edebileceğiniz gibi, denetimsiz Makine Öğrenimi, herhangi bir denetleyici sınıf veya etiketten yoksundur. Biz sadece sistemimize büyük miktarda veri ve her veri parçasının özelliklerini sağlıyoruz. Örneğin, önceki örneğimizde, her görüntüye bir özellik vererek sistemimize bir dizi görüntü (insan ve köpek) beslediğimizi varsayalım. Açıkçası, insanların özellikleri köpeklerden benzer ve farklı olacaktır. Bu özellikleri kullanarak, sistemimizi verileri iki kategoride gruplayacak şekilde eğitebiliriz. “Sınıflandırma”nın denetimsiz bir versiyonuna “kümeleme” denir. Kümelemede herhangi bir etiketimiz yok. Veri kümelerini ortak özelliklere göre gruplandırıyoruz.

Pekiştirmeli Öğrenme

Takviyeli öğrenmede sınıf veya özellik yoktur, sadece bir bitiş noktası vardır - geçer veya başarısız olur. Bunu daha iyi anlamak için satranç oynamayı öğrenme örneğini düşünün. Her oyundan sonra sistem kazanma/kaybetme durumu hakkında bilgilendirilir. Böyle bir durumda sistemimiz her hareketi “doğru” ya da “yanlış” olarak etiketlemez, sadece sonuca ulaşır. Algoritmamız antrenman sırasında daha fazla oyun oynadıkça, galibiyetle sonuçlanan bu hareketlerin kombinasyonuna daha büyük “ağırlıklar” (önem) vermeye devam edecektir.
Sinir Ağları: Gerçek Dünyadaki Uygulamalar

Makine Öğrenimi Alanında Çığır Açan Uygulamalar

Yukarıdaki tartışmamızdan, Makine Öğreniminin geleneksel bilgisayarların çözemediği birçok sorunu gerçekten çözebileceği açıktır. Bildiğimiz kadarıyla dünyayı değiştiren bazı Makine Öğrenimi uygulamalarına bakalım:

1. Web Spam'iyle Mücadele

Google, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı spam ile mücadele etmek için "derin öğrenmeyi" kullanıyor - bu sinir ağı. Derin Öğrenme, kullanıcılardan gelen verileri kullanır ve karşılaştığı e-postalar hakkında sonuca varmak için doğal dil işlemeyi uygular. Yalnızca web kullanıcılarına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda beyaz şapka tekniklerini kullanarak meşru web sitelerinin daha üst sıralarda yer almasına yardımcı olmaya çalışan SEO şirketlerine de yardımcı olur.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

2. Taklit Öğrenme

Taklitle öğrenme, gözlemsel öğrenmeye çok benzer - bebekken yaptığımız bir şey. Bu, saha robotiklerinde ve tarım, arama, inşaat, kurtarma, askeri ve diğerleri gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Tüm bu durumlarda robotları manuel olarak programlamak son derece zordur. Buna yardımcı olmak için, işbirlikçi yöntemler olarak da bilinen gösteri yoluyla programlama, Makine Öğrenimi ile birlikte kullanılır. Arizona eyaleti tarafından yayınlanan ve farklı nesneleri kavramayı öğrenen bir insansı robotu gösteren bu videoya bir göz atın .

3. Yardımcı ve Tıbbi Teknoloji

Yardımcı robotlar, duyusal bilgileri işleyebilen ve ihtiyaç anında eylem gerçekleştirebilen robotlardır. Akıllı Doku Otonom Robotu (STAR), bu tür makine öğrenimi ve gerçek dünya işbirlikleri kullanılarak oluşturuldu. STAR, ML ve 3D algılamayı kullanır ve domuz bağırsaklarını (test için kullanılır) herhangi bir cerrahtan daha iyi bir şekilde birbirine dikebilir. STAR, cerrahların yerini alacak şekilde geliştirilmemiş olsa da, tıbbi prosedürlerdeki hassas adımlar için ortak bir çözüm sunar.
Makine Öğrenimi, uygulamaları öngörücü önlemler biçiminde de bulur. Bir meslektaşınızın bir doktorun reçetesine bakıp neyi kaçırmış olabileceğini bulabilmesi gibi, yapay olarak akıllı bir sistem de iyi eğitilirse reçetedeki eksik halkaları bulabilir. Sadece bu değil, yapay zeka da olası kalp yetmezliğine işaret eden kalıpları arayabiliyor. Bu, ölümcül bir kalp rahatsızlığını vurmadan önce daha iyi teşhis etmek için sanal robot AI ile işbirliği yapabildikleri için doktorlara son derece yardımcı olabilir. Fazladan bir çift göz (ve zeka) zarardan çok yarar sağlayabilir. Şimdiye kadar yapılan çalışmalar , bu teknolojinin gelecekteki uygulamaları için de söz veriyor.

4. Otomatik Çeviri/Tanınma

Basit bir konsept gibi görünse de ML, metni (görüntülerden bile) herhangi bir dile çevirmek için de kullanılabilir. Sinir ağlarının kullanılması, bir görüntüden metnin çıkarılmasına yardımcı olur ve bu metin daha sonra resme geri konulmadan önce gerekli dile çevrilebilir. Bunun dışında ML, her türlü tanıma ile ilgilenen her uygulamada kullanılır - ses, görüntü, metin, adını siz koyun!

5. Video Oyunlarını Otomatik Olarak Oynatma

Bu, listede belirtilen diğerleri gibi çok fazla sosyal faydaya sahip olmasa da, Makine Öğreniminin daha havalı uygulamalarından biridir. Makine Öğrenimi, bir ekrandaki pikselleri analiz etmek ve buna göre bir video oyunu oynamak için Sinir Ağlarını eğitmek için kullanılabilir. Bu konudaki ilk girişimlerden biri Google'ın Deepmind'ıydı.
Git ve Yapay Genel Zekaya Meydan Okuma

Sonuç olarak…
Bunu söyledikten sonra, Makine Öğrenimi tüm sorunlarınızın çözümü değildir. Bir kişinin DOB'undan yaşını bulmak için makine öğrenimine ihtiyacınız yok, ancak bir kişinin müzik tercihlerinden yaşını bulmak için kesinlikle ML'ye ihtiyacınız var. Örneğin, Johnny Cash and the Doors hayranlarının çoğunlukla 35+ yaşında olduğunu, Selena Gomez hayranlarının çoğunun ise 20'nin altında olduğunu göreceksiniz. Makine Öğrenimi çevrenizdeki herhangi bir sorun için *kullanılabilir*, ama yapmalı mı? Pek sayılmaz. Makinenizin öğrenmesi için gerçekten ihtiyacınız olduğundan emin olmadan asla makine öğrenimini sorunlarınıza bir çözüm olarak kullanmayın. Aksi takdirde, makineli tüfek kullanarak sivrisinekleri öldürmek gibi olurdu - öldürülebilirler, ölmeyebilirler, ama günün sonunda buna değdi mi?
Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.