Makine Öğrenimi Türleri: Bilmeniz Gereken 3 Makine Öğrenimi Türü

AI öğrenmeye başladığınızda, sık sık bir terimle karşılaşırsınız: makine öğrenimi. Bu ne? Varsa, makine öğrenimi türleri?

Bu yazıda, aynı soruları ele alacağız.

Başlayalım.

Makine Öğrenimi Nedir?

Facebook'un size nasıl arkadaş tavsiye ettiğini hiç merak ettiniz mi?

Veya Amazon, ürünlerinizi satın almanızı nasıl önerir?

Hepsi makine öğrenimi algoritmaları kullanır.

Makine öğrenimi, makinelerin programlamaya ihtiyaç duymadan performanslarını iyileştirmeye devam etmelerini sağlayan çalışma alanını ifade eder.

Makine öğrenimi sayesinde yazılımınız ve botlarınız her zaman yeni şeyler öğrenebilir ve daha iyi sonuçlar verebilir.

Bu makineler başlangıçta çok fazla programlama gerektirir. Ancak sürece başladıklarında, görevin farklı yönlerini kendileri öğrenmeye başlarlar. Makine öğrenimi pek çok sektöre yardımcı olabileceğinden, makine öğreniminin gelecekteki kapsamı parlak.

Makine öğrenimi, yapay zekanın önemli bir dalıdır ve aşağıdakiler de dahil olmak üzere birden çok sektörde kullanım alanı bulur:

• e-ticaret
• Sağlık Hizmetleri ( Okuyun : Sağlık Hizmetinde Makine Öğrenimi)
• Sosyal medya
• finans
• Otomotiv

Ve daha fazlası.

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Makine öğreniminde, bilgisayarı eğiten bazı eğitim verilerini girersiniz. Verileri bir model oluşturmak için kullanır ve yeni girdiler aldıkça bunları tahmin yapmak için kullanır.

Tahminin yanlış olduğu ortaya çıkarsa, bilgisayar doğru bir tahmin yapana kadar süreci yeniden başlatır.

Fark etmiş olmanız gerektiği gibi, sistem bir tahmin yaptığında öğrenir. Sadece basit bir örnekti.

Makine öğrenimi algoritmaları oldukça karmaşıktır ve birçok başka adım gerektirir. Farklı makine öğrenimi araçları, Veri Bilimi alanlarının derinliklerini keşfetmenize, bunlarla denemeler yapmanıza ve tam işlevli AI/ML çözümleri geliştirmenize olanak tanır. Farklı ihtiyaçlar için farklı araçlar tasarlanmıştır. Bu nedenle, Makine Öğrenimi araçlarının seçimi büyük ölçüde eldeki projeye, beklenen sonuca ve bazen de uzmanlık seviyenize bağlı olacaktır.

Farklı Makine Öğrenimi Türleri

Aşağıdaki makine öğrenimi türleri şunlardır:

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, belirli bir görevi gerçekleştirmek için makineye çok sayıda eğitim verisi sağladığınız zamandır.

Örneğin, bir çocuğa kırmızı rengi öğretmek için ona elma, kırmızı top gibi bir sürü kırmızı şey gösterirdiniz, değil mi?

Bir sürü kırmızı şey gösterdikten sonra, ona kırmızı bir şey gösterir ve çocuğun öğrenip öğrenmediğini öğrenmek için ona hangi rengin olduğunu sorarsınız.

Denetimli öğrenmede, benzer şekilde makineye öğretirsiniz.

Uygulanması en erişilebilir ML türüdür ve aynı zamanda en yaygın olanıdır.

Eğitim verilerinde, makineyi birçok benzer örnekle beslersiniz ve bilgisayar cevabı tahmin eder. Daha sonra bilgisayara doğru tahminde bulunup bulunmadığı konusunda geri bildirimde bulunursunuz.

Denetimli Öğrenme Örneği

Makineye aşağıdaki bilgileri verirsiniz:

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Şimdi makineye şu soruları verin:

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

Makinenin cevaplarına bağlı olarak, ona daha fazla eğitim verisi verir veya daha karmaşık problemler verirsiniz.

Denetimli öğrenme göreve özeldir ve bu yüzden oldukça yaygındır.

Denetimsiz Öğrenme

Adından da anlaşılacağı gibi, denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmenin tam tersidir. Bu durumda, makineye herhangi bir eğitim verisi sağlamazsınız.

Makine herhangi bir etiketli veri olmadan sonuca varmak zorundadır. Uygulaması denetimli öğrenmeden biraz daha zordur.

Verileri kümelemek ve anormallikleri bulmak için kullanılır.

Yukarıda tartıştığımız örneği takip ederek, çocuğa başlangıçta farklı kırmızı renkli şeyler göstermediğinizi varsayalım.

Bunun yerine önüne kırmızı ve yeşil renkli bir sürü şey koydunuz ve ayırmasını istediniz.

Denetimsiz öğrenme bu örneğe benzer.

Denetimsiz Öğrenme Örneği

Farklı haber makaleleriniz olduğunu ve bunların farklı kategorilere ayrılmasını istediğinizi varsayalım. Makaleleri makineye verirsiniz ve aralarındaki ortak noktaları tespit eder.

Daha sonra makaleleri bulduğu verilere göre farklı kategorilere ayıracaktır.

Şimdi, makineye yeni bir makale verdiğinizde, onu otomatik olarak kategorize edecek.

Diğer makine öğrenimi türleri gibi veriye dayalı olması nedeniyle de oldukça popülerdir.

Pekiştirmeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, diğer makine öğrenimi türlerinden (denetimli ve denetimsiz) oldukça farklıdır.

Veri ve makine arasındaki ilişki de diğer makine öğrenimi türlerinden oldukça farklıdır.

Takviyeli öğrenmede, makine hatalarıyla öğrenir. Makineye belirli bir dizi eylemi gerçekleştirebileceği belirli bir ortam sağlarsınız. Artık deneme yanılma yoluyla öğrenecek.

Yukarıda tartıştığımız örnekte, çocuğa bir elma ve bir muz gösterip hangisinin kırmızı olduğunu sorduğunuzu varsayalım.

Çocuk doğru cevap verirse ona şeker (veya çikolata) verirsiniz ve çocuk yanlış cevap verirse aynısını ona vermezsiniz.

Takviyeli öğrenmede, makine benzer şekilde öğrenir.

Pekiştirmeli Öğrenme Örneği

Makineye çözmesi için bir labirent veriyorsunuz. Makine labirentin şifresini çözmeye çalışacak ve hatalar yapacaktır. Labirenti çözemediğinde tekrar deneyecektir. Ve her hatayla birlikte makine nelerden kaçınacağını öğrenecektir.

Bu aktiviteyi tekrarlayarak, makine labirent hakkında daha fazla bilgi öğrenmeye devam edecektir. Bu bilgiyi kullanarak, bir süre sonra labirenti de çözecektir.

Takviyeli öğrenmenin uygulanması oldukça zor olsa da, birçok endüstride uygulama alanı bulmaktadır.

Farklı Makine Öğrenimi Türlerinin Uygulamaları

Artık üç makine öğrenimi türü olduğunu biliyorsunuz, ancak bunlar nerede kullanılıyor? Peki, aşağıdaki noktalar aynı şeyi açıklığa kavuşturuyor:

Denetimli Öğrenme

• Yüz Tanıma – Resimlerdeki yüzleri tanıma (Facebook ve Google Fotoğraflar)
• İstenmeyen Posta Filtresi – İçeriğini kontrol ederek istenmeyen e-postaları belirleyin

Denetimsiz Öğrenme

• Tavsiye sistemleri – Ürünleri alıcılara tavsiye edin (Amazon gibi)
• Veri kategorizasyonu – Daha iyi organizasyon için verileri kategorilere ayırın
• Müşteri segmentasyonu - Müşterileri farklı niteliklere göre farklı kategorilere ayırın

Pekiştirmeli Öğrenme

• İmalat Endüstrisi – Otomatikleştirilmiş üretim sürecini kolaylaştırın
• Robotik – Makinelere hatalardan nasıl kaçınılacağını öğretin
• Video Oyunları – Video oyunu karakterleri ve NPC'ler için daha iyi AI

Makine Öğrenimi Kullanmak İster misiniz?

Makine öğrenimi, dünyadaki en etkili teknolojilerden biridir. Bugünlerde bu kadar popüler olmasının büyük bir nedeni bu.

Birçok endüstri, makine öğrenimini farklı amaçlar için kullanır, bu nedenle talep her geçen gün artar. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanındaki kariyerler hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, IIIT-B ve upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Programındaki PG Diplomasına göz atın.