Makine Öğrenimi Nedir? Hangi Durumlarda Kullanılır?

Makine öğrenimi, farklı görevleri gerçekleştirmek için çeşitli algoritmalar içerir. İşte yaygın olarak kullanılan bazı makine öğrenimi algoritmalarının örnekleri:

Göz Atın

SEO Nedir? ve SEO Uyumlu İçerik Oluşturmanın Püf Noktaları Nelerdir?

Artırılmış Gerçeklik (AR) Nedir? ve Güvenli midir?

VR (Sanal Gerçeklik): Nedir ve Riskleri Nelerdir?

1. K-En Yakın Komşu (k-Nearest Neighbors, k-NN): Bir veri noktasının sınıflandırılması veya tahmin edilmesi için en yakın komşularının etrafındaki etiketlerin kullanıldığı bir sınıflandırma ve regresyon algoritması.
2. Karar Ağaçları (Decision Trees): Bir dizi karar kuralı kullanarak verileri sınıflandıran veya tahmin eden ağaç yapısı temelli bir algoritma.
3. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM): Verileri sınıflandırmak veya regresyon yapmak için kullanılan bir algoritma. Verileri yüksek boyutlu uzayda ayrıştırmak için hiper düzlem oluşturur.
4. Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birçok karar ağacının birleşimi olan ensemble (birleşik) bir algoritma. Sınıflandırma ve regresyon görevlerinde kullanılır ve daha güçlü ve kararlı sonuçlar sağlayabilir.
5. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, ANN): İnsan beyninin çalışma şekline benzer bir yapı kullanarak örüntüleri tanımlayan ve tahminler yapan algoritmalardır. Derin Öğrenme (Deep Learning) bu algoritma ailesinin altında yer alır.
6. K-Means Kümeleme (K-Means Clustering): Verileri belirli özelliklere göre kümelere ayıran bir kümeleme algoritması. Veri noktalarının birbirine benzer olduğu grupları oluşturur.
7. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP): Metin tabanlı verileri analiz eden ve anlam çıkaran algoritmaları içerir. Örneğin, metin sınıflandırması, duygu analizi, metinden anlam çıkarma gibi görevleri gerçekleştirir.
8. Gaussian Karışım Modelleri (Gaussian Mixture Models, GMM): Verileri olasılık dağılımları kullanarak kümelere ayıran bir algoritma. Genellikle verilerin karmaşık yapılara sahip olduğu durumlarda kullanılır.
9. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarının daha derin ve karmaşık yapılarla kullanıldığı bir öğrenme yöntemi. Büyük veri setlerinde karmaşık örüntülerin tanımlanması ve daha gelişmiş tahminlerin yapılması için kullanılır.
10. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir sistem, belirli bir ortamda deneyimler yoluyla öğrenir. Sistem, doğru veya yanlış geribildirimlerle teşvik edilir ve en iyi sonuçları elde etmek için en iyi aksiyonları öğrenir. Bu algoritma, oyun teorisi, robotik ve otomatik sürüş gibi alanlarda kullanılır.

Bu sadece birkaç örnek olup, makine öğrenimi alanında birçok farklı algoritma bulunmaktadır. Algoritma seçimi, veri setinin özelliklerine, problem tipine ve gereksinimlere bağlı olarak değişebilir.

Makine öğrenimi süreci, genel olarak aşağıdaki adımlardan oluşur:

1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlk adım, kullanılacak olan verilerin toplanması ve hazırlanmasıdır. Veri toplama, kaynaklardan veri setlerinin elde edilmesi veya uygun veri setlerinin oluşturulmasıyla gerçekleştirilir. Ardından veriler, modelin eğitimi için uygun bir formata dönüştürülür. Bu adımda, veri setinin analizi ve ön işlemesi (veri temizleme, öznitelik seçimi, ölçeklendirme vb.) de yapılır.
2. Model Seçimi ve Eğitimi: İkinci adım, kullanılacak makine öğrenimi modelinin seçilmesini ve eğitimini içerir. Model seçimi, problem tipine ve veri setinin özelliklerine göre yapılır. Örneğin, sınıflandırma için bir karar ağacı veya regresyon için bir doğrusal regresyon modeli seçilebilir. Seçilen model, eğitim veri seti üzerinde öğrenme sürecini gerçekleştirir. Bu süreç, verilerin model tarafından analiz edilmesini, örüntülerin tanınmasını ve modelin parametrelerinin ayarlanmasını içerir.
3. Model Değerlendirme: Eğitim tamamlandıktan sonra, modelin performansının değerlendirilmesi önemlidir. Bu adımda, ayrı bir doğrulama veya test veri seti kullanılarak modelin tahminlerinin gerçek değerlerle karşılaştırılması yapılır. Farklı performans metrikleri (örneğin, doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, ortalama kare hata vb.) kullanılarak modelin performansı ölçülür.
4. Model Ayarlaması ve Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansı değerlendirildikten sonra, modelin iyileştirilmesi için gerekli düzenlemeler yapılabilir. Bu adımda, modelin hiperparametreleri (örneğin, öğrenme hızı, derinlik, regülarizasyon parametreleri vb.) ayarlanabilir veya farklı model yapıları denenebilir. Bu süreç, modelin daha iyi genelleme yeteneği kazanması ve performansının artırılması için gereklidir.
5. Modelin Dağıtılması ve Kullanılması: Modelin başarıyla eğitilmesi ve değerlendirilmesi ardından, modelin pratik uygulamalarda kullanılabilir hale getirilmesi önemlidir. Bu adımda, modelin canlı sistemlere entegrasyonu, gerektiğinde güncellenmesi ve kullanıcılar tarafından gerçek dünya verileriyle test edilmesi sağlanır.

Makine öğrenimi süreci, genellikle bu adımların tekrarlanması, modelin iteratif olarak geliştirilmesi ve iyileştirilmesi şeklinde devam eder. Ayrıca, veri setinin sürekli olarak güncellenmesi ve yeni verilerle modelin yeniden eğitilmesi gerekebilir.

Etik ve güvenlik konuları, makine öğrenimi projelerinde önemli bir yer tutar ve aşağıdaki şekillerde ele alınır:

1. Veri Gizliliği ve Güvenliği: Makine öğrenimi modelleri, genellikle büyük miktarda veri kullanır. Bu verilerin gizliliği ve güvenliği önemlidir. Hassas veya kişisel bilgiler içeren verilerin korunması için gerekli güvenlik önlemleri alınmalıdır. Verilerin yetkisiz erişime karşı korunması, şifrelenmesi ve güvenli depolanması gibi önlemler alınmalıdır.
2. Önyargı ve Adillik: Makine öğrenimi modelleri, verilere dayandığı için bu verilerdeki önyargıları öğrenebilir ve çoğaltabilir. Bu durum, toplumsal cinsiyet, ırk, etnik köken gibi faktörlere dayalı ayrımcılığa yol açabilir. Modellerin eğitimi sırasında ve sonrasında önyargıları tespit etmek ve azaltmak için önlemler alınmalıdır. Adil ve dengeli sonuçlar elde etmek için veri setleri dikkatlice incelenmeli ve düzenlenmelidir.
3. Şeffaflık ve Anlaşılabilirlik: Makine öğrenimi modelleri karmaşık yapılara sahip olabilir ve içeriklerinin nasıl kararlar verdiği anlaşılmayabilir. Özellikle kritik kararları etkileyen alanlarda (örneğin, sağlık veya hukuk), modellerin karar süreçleri açık ve anlaşılabilir olmalıdır. Şeffaflık ve açıklık, kullanıcıların modelin çalışmasını sorgulayabilmesi ve sonuçları doğrulayabilmesi için önemlidir.
4. Sorumluluk ve Hesap Verebilirlik: Makine öğrenimi modelleri, karar verme süreçlerinde insan faktörünü ortadan kaldırabilir veya azaltabilir. Bu nedenle, modellerin yanlış veya hatalı kararlar alması durumunda sorumluluğu kimin taşıdığı ve kimin hesap verebilir olduğu önemlidir. Modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sürekli olarak izlemek ve denetlemek için uygun mekanizmalar oluşturulmalıdır.
5. Eğitim Verisi ve Temsil Sorunu: Makine öğrenimi modelleri, verilere dayandığı için bu verilerin temsil ettiği gerçek dünyayı doğru şekilde yansıtması önemlidir. Veri setleri çeşitli ve dengeli olmalıdır. Örneğin, farklı ırklardan, cinsiyetlerden ve sosyoekonomik arka planlardan verilerin temsil edildiği bir eğitim veri seti kullanılmalıdır. Aksi takdirde, modelin genelleme yeteneği kısıtlanabilir ve yanlı sonuçlar üretebilir.

Bu konular, makine öğrenimi projelerinde etik ve güvenlik ilkelerini gözetmek için dikkate alınmalıdır. Ayrıca, bu konularda ilgili etik kurullarla işbirliği yapmak ve yasal düzenlemelere uymak da önemlidir.

Veri ön işleme, makine öğrenimi projelerinde verilerin analiz edilmesi, temizlenmesi ve hazırlanması için yapılan adımları içerir. İşte veri ön işleme adımlarından bazıları:

1. Veri Toplama: İlk adım, projenin gereksinimlerine uygun verilerin toplanmasıdır. Veri kaynakları belirlenir ve veriler elde edilir. Veriler, yapılandırılmış (tablo formatında) veya yapılandırılmamış (metin, görüntü, ses vb.) olabilir.
2. Veri Anlama: Veri setinin yapısını ve içeriğini anlamak için veri analizi yapılır. Bu adımda, veri setindeki değişkenlerin türleri, eksik veri noktaları, aykırı değerler ve ilişkiler hakkında bilgi toplanır.
3. Veri Temizleme: Veri setindeki eksik veri noktaları, aykırı değerler ve gürültülü verilerin tespit edilip düzeltilmesi veya ele alınması gereklidir. Eksik veriler, doldurma (örneğin, ortalama veya medyan değerle), silme veya tahminleme yöntemleriyle tamamlanabilir. Aykırı değerlerin belirlenmesi ve ele alınması da önemlidir.
4. Veri Dönüştürme: Bazı makine öğrenimi algoritmaları, veri setinin belirli bir formatta olmasını gerektirebilir. Bu nedenle, veri dönüştürme adımında, verilerin uygun bir formata dönüştürülmesi veya kodlanması yapılır. Örneğin, kategorik veriler sayısal değerlere dönüştürülebilir veya ölçeklendirme (örneğin, normalizasyon veya standartlaştırma) uygulanabilir.
5. Öznitelik Seçimi: Veri setindeki özniteliklerin, modelin performansını artırmak ve gereksiz karmaşıklığı azaltmak amacıyla seçilmesi veya çıkarılması gerekebilir. İstatistiksel analiz, öznitelik önemliliği ölçüleri veya domain bilgisi, öznitelik seçimi için kullanılan yöntemler arasındadır.
6. Veri Bölme: Veri seti, genellikle eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üçe bölünür. Eğitim verileri, modelin eğitiminde kullanılırken, doğrulama verileri modelin hiperparametre ayarlaması ve performans değerlendirmesi için kullanılır. Test verileri ise eğitilen modelin gerçek dünya performansını değerlendirmek için kullanılır.

Bu adımlar, veri setinin temizlenmesi, düzenlenmesi ve hazırlanması için genel bir rehber sağlar. Veri ön işleme adımları, veri setinin özelliklerine ve proje gereksinimlerine göre değişebilir.

Doğrulama ve test süreçleri, makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan yöntemlerdir. İşte doğrulama ve test süreçlerinin genel adımları:

1. Doğrulama Veri Seti Oluşturma: İlk adım, eğitim veri setinden ayrı bir doğrulama veri seti oluşturmaktır. Eğitim veri setinin genellikle %70-80’i eğitim için kullanılırken, kalan %20-30’luk bölüm doğrulama için ayrılır. Doğrulama veri seti, modelin eğitim sürecindeki performansını değerlendirmek için kullanılır ve hiperparametre ayarlaması için kullanılabilir.
2. Model Eğitimi: Eğitim veri seti üzerinde makine öğrenimi modeli eğitilir. Model, veri setindeki örüntüleri öğrenir ve parametrelerini ayarlar. Eğitim süreci, genellikle iteratif olarak gerçekleştirilir, yani model, veri setini birden fazla kez üzerinden geçerek öğrenme işlemini gerçekleştirir.
3. Doğrulama Süreci: Eğitim süreci tamamlandıktan sonra, model doğrulama veri seti üzerinde değerlendirilir. Modelin doğrulama veri setindeki performansı ölçülür ve metrikler kullanılarak değerlendirme yapılır. Örneğin, sınıflandırma problemleri için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma gibi metrikler kullanılabilir. Bu süreçte, modelin aşırı uyma (overfitting) sorunu olup olmadığı da kontrol edilir.
4. Model Ayarlaması: Doğrulama süreci sonucunda modelin performansı değerlendirilir. Modelin hiperparametreleri (örneğin, öğrenme hızı, derinlik, regülarizasyon parametreleri vb.) ayarlanabilir veya farklı model yapıları denenebilir. Bu adımda, modelin genelleme yeteneği ve performansı iyileştirilmeye çalışılır.
5. Test Veri Seti: Modelin gerçek dünya performansını değerlendirmek için ayrı bir test veri seti kullanılır. Bu veri seti, modelin daha önce görmediği ve eğitim sürecinde kullanılmamış verilerden oluşur. Test veri seti, modelin gerçek dünya koşullarında ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için kullanılır.
6. Performans Değerlendirmesi: Model, test veri seti üzerinde değerlendirilir ve performans metrikleri kullanılarak performansı ölçülür. Bu, modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi bir performans sergilediğini belirlemek için önemlidir. Performans değerlendirmesi sonucunda modelin başarısı hakkında bir değerlendirme yapılır ve sonuçlar raporlanır.

Bu süreç, modelin eğitiminden doğrulama sürecine, model ayarlamasından test veri setiyle performans değerlendirmesine kadar bir döngü olarak tekrarlanabilir. Bu şekilde, modelin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi sürekli olarak devam eder.

Aşırı uydurma (overfitting), makine öğrenimi modellerinin eğitim veri setine aşırı derecede uyması ve genelleme yeteneğinin zayıflaması durumudur. Model, eğitim veri setindeki örüntüleri ezberler ve bu örüntüleri diğer veri örneklerine uyguladığında hatalı veya yanıltıcı sonuçlar üretebilir. Aşırı uydurma, genellikle modelin aşırı karmaşık olduğu durumlarda veya veri setinin sınırlı olduğu durumlarda ortaya çıkar.

Aşırı uydurmayı önlemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:

1. Daha Fazla Veri Toplama: Veri setinin boyutunu artırmak, aşırı uydurmayı azaltabilir. Daha fazla çeşitlilik ve örneklemle, model daha genel bir anlayış geliştirebilir. Eğer mümkünse, veri setinin çeşitliliğini artırmak için yeni veri kaynaklarına başvurulabilir.
2. Veri Bölünmesi: Eğitim, doğrulama ve test veri setlerinin ayrı olması önemlidir. Veri setinin bir kısmı eğitim için kullanılırken, diğer kısımları doğrulama ve test için ayrılır. Doğrulama veri seti, modelin aşırı uydurma durumunu tespit etmek ve hiperparametre ayarlaması yapmak için kullanılır.
3. Veri Ön İşleme: Veri ön işleme adımlarıyla veri setindeki gürültü, aykırı değerler ve eksik veriler ele alınır. Temizlenmiş ve düzenlenmiş bir veri seti, modelin daha iyi genelleme yapmasını sağlar.
4. Model Basitleştirme: Aşırı karmaşık modellerin aşırı uydurmaya daha yatkın olduğu bilinir. Modelin karmaşıklığını azaltmak için daha az parametreye veya daha az katmana sahip basit modeller tercih edilebilir. Örneğin, ağaç tabanlı yöntemlerde ağacın derinliği sınırlanabilir veya sinir ağı tabanlı yöntemlerde düşük kapasiteli bir model kullanılabilir.
5. Regülarizasyon: Regülarizasyon teknikleri, aşırı uydurmayı önlemek için kullanılabilir. Örneğin, L1 veya L2 regülarizasyonu, modelin karmaşıklığını kontrol etmek ve gereksiz parametrelerin etkisini azaltmak için kullanılabilir.
6. Çapraz Doğrulama: Çapraz doğrulama (cross-validation), modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılır. Veri seti birden fazla parçaya bölünerek farklı kombinasyonlarla eğitim ve doğrulama yapılır. Bu sayede modelin farklı veri kesitlerindeki performansı daha güvenilir bir şekilde ölçülebilir.

Aşırı uydurmayı tamamen önlemek zor olsa da, yukarıdaki yöntemler kullanılarak aşırı uydurmanın etkisi azaltılabilir ve modelin daha iyi bir genelleme yeteneği geliştirmesi sağlanabilir.