Makine Öğrenmesi Nedir ?
Makine öğrenimi, bilgisayarların veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır.
Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu: bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı mantıklı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır.
Makine öğrenimi ;
- İstatistik
- olasılık kuramı
- veri madenciliği
- örüntü tanım
- yapay zekâ
- uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi
gibi alanlarla yakından ilintilidir.
Makine öğreniminin başlıca uygulamaları ;
• makine algılaması,
• bilgisayarlı görme,
• doğal dil işleme,
• sözdizimsel örüntü tanıma,
• arama motorları,
• tıbbi tanı,
• biyoinformatik,
• beyin-makine arayüzleri ve kiminformatik,
• kredi kartı dolandırıcılığı denetimi,
• borsa çözümlemesi,
• DNA dizilerinin sınıflandırılması,
• konuşma ve elyazısı tanıma,
• bilgisayarlı görmede nesne tanıma,
• uyarlamalı web siteleri ve robotlardır.
Gözetimli öğrenme ; Geçmiş verileri kullanarak girdileri hedef çıktılara eşleyen bir işlev üretir.
Gözetimsiz öğrenme ; Bir girdi kümesi özniteliklerine göre ayırır. Geçmiş veri kullanmaz, parametre alabilir.
Pekiştirmeli öğrenme ; Dünya algısına dayalı bir öğrenme biçimidir. Her eylem ortamda bir etki oluşturmakta ve ortam, öğrenme algoritmasına yol gösteren teşvikler biçiminde dönüşler sağlamaktadır.
Yarı gözetimli öğrenme ; Uygun işlev ya da sınıflandırıcılar oluşturmak için etiketli ve etiketsiz örnekleri birlikte ele alır.
Öğrenmeyi öğrenme ; Önceki deneyimlerden yararlanır.
