Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi, algoritmalar ve istatistiksel modeller yardımıyla, sistemlerin deneyimlerden otomatik olarak öğrenmesini ve gelişmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Burada “deneyim” kelimesi, genellikle geçmiş verileri ifade eder. Makine öğrenmesinin temel amacı, geçmiş verilerden öğrenerek, gelecek veriler için doğru tahminlerde bulunmak ve kararlar almaktır.

Makine Öğrenmesinin Çeşitleri

Makine öğrenmesi genel olarak üç ana kategoriye ayrılır: Bunlar; Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme, ve Pekiştirmeli Öğrenme. Her biri, kategori farklı türde veri setleri ve uygulamalar için uygun olan benzersiz metodolojilere sahiptir.

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Denetimli öğrenme, girdi (input) ve çıktı (output) verileri arasındaki ilişkiyi modellemeyi amaçlar. Eğitim sırasında, algoritma hem girdi hem de bu girdilere karşılık gelen çıktıları içeren eğitim veri seti ile beslenir. Örneğin, ev fiyatlarının tahmin edilmesi bu türe bir örnektir. Algoritma, verilen ev özelliklerine (metrekare, oda sayısı vb.) dayanarak fiyatını tahmin etmeyi öğrenir.

Popüler Denetimli Öğrenme Algoritmaları:

Doğrusal Regresyon
Lojistik Regresyon
Destek Vektör Makineleri (SVM)
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Denetimsiz öğrenme, girdi verilerindeki gizli yapıları veya düzenleri keşfetmeye yöneliktir. Bu metodolojide, algoritmalar yalnızca girdi verileri üzerinde çalışır ve bu veriler arasındaki ilişkileri, benzerlikleri veya farklılıkları saptamaya çalışır. Örnek olarak, müşteri segmentasyonu bu türe girer.

Popüler Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları:

K-Means Kümeleme
Hiyerarşik Kümeleme
Beklenti Maksimizasyonu (EM Algoritması)
Başlıca Bileşen Analizi (PCA)

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşim kurarak ve karşılığında ödül veya ceza alarak öğrenmesine dayanır. Bu yöntem, ajanın alabileceği en iyi eylemi veya politikayı bulmayı hedefler. Örnek olarak, oyun teorisi veya robotik navigasyon bu kategoriye dahildir.

Popüler Pekiştirmeli Öğrenme Algoritmaları:

Q-Öğrenme
Monte Carlo Yöntemleri
Derin Q Ağları (DQN)
Politika Gradyanları

Yukarıda, Algoritmalardan bahsederken sürekli olarak Regresyon, Sınıflandırma ve Kümeleme/Segmentasyon’dan bahsettik. Peki bunların farkları nedir?

Sınıflandırma Problemleri (Classification)

Sınıflandırma, denetimli öğrenme çerçevesinde yer alır ve amacı, girdileri önceden tanımlanmış kategorilere atamaktır. Örneğin, e-postaları “spam” veya “spam değil” olarak ayırmak, hastalıkları teşhis etmek veya müşterileri kredi riskine göre “düşük”, “orta”, “yüksek” olarak sınıflandırmak sınıflandırma problemi olarak ele alınabilir. Sınıflandırma modeli, her bir girdi için bir etiket tahmin eder ve bu tahminler genellikle kesin kategoriler şeklindedir.

Popüler Sınıflandırma Algoritmaları:

Karar Ağaçları (Decision Trees)
Rastgele Ormanlar (Random Forests)
Destek Vektör Makineleri (SVM)
Naive Bayes Sınıflandırıcısı
Lojistik Regresyon

Regresyon Problemleri (Regression)

Regresyon da denetimli öğrenme kapsamında yer alır ve “Sürekli (Continuous)” sonuçlar üretmek amacıyla girdi verileri ile bir çıktı (genellikle sayısal bir değer) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Regresyon analizi, ev fiyatlarının tahmin edilmesi, stok fiyatlarının gelecekteki değerlerinin belirlenmesi veya bir ürünün satış miktarının hesaplanması gibi konularda kullanılır. Burada, model bir ya da daha fazla bağımsız değişkene göre bağımlı değişkenin değerini tahmin eder.

Popüler Regresyon Algoritmaları:

Doğrusal Regresyon (Linear Regression)
Çoklu Regresyon (Multiple Regression)
Polinom Regresyon (Polynomial Regression)
Ridge ve Lasso Regresyonu

Kümeleme/Segmentasyon Problemleri (Clustering/Segmentation)

Kümeleme, denetimsiz öğrenme çerçevesinde gerçekleşir ve verileri benzer özelliklere sahip alt gruplara ayırmayı hedefler. Bu yöntem, herhangi bir önceden belirlenmiş etiket veya kategori olmadan veri seti içinde doğal gruplamaları bulmayı amaçlar. Müşteri segmentasyonu, genetik araştırmalar veya sosyal ağ analizi gibi alanlarda uygulanabilir. Kümeleme, veriler arasındaki ilişkileri anlamak ve onları anlamlı gruplara ayırmak için kullanılır.

Popüler Kümeleme Algoritmaları: