Makine öğrenmesi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan yapay zekanın bir dalıdır. Yapay zeka alanında öne çıkan bir konu olan makine öğrenmesi bir süredir gündemde. Bu alan çekici bir fırsat sunabilir ve bu alanda bir kariyere başlamak ilk bakışta göründüğü kadar zor değildir. Matematik veya programlamada sıfır deneyime sahip olsanız bile bu alanda gelişmeniz mümkündür. Başarınızın en önemli unsuru, tüm bunları öğrenmek için tamamen kendi ilgi ve motivasyonunuzdur.
Makine öğrenmesi deneyime dayalı bir öğrenmedir ve çeşitli aşamaları vardır. Bunlar;
Veri toplama
Veri sıralama
Veri analizi
Algoritma geliştirme
Üretilen algoritmayı kontrol etme
Daha fazla sonuca varmak için bir algoritma kullanılmasıdır.
Denetimsiz ve denetimli öğrenme olarak iki farklı algoritma kullanılır. Denetimsiz öğrenme ile makineniz sadece bir grup giriş verisi kabul eder. Daha sonra girilen veriler ile diğer varsayımsal veriler arasındaki ilişkiyi belirlemeye hazırdır. Bilgisayar farklı veri kümeleri arasındaki kalıpları ve ilişkileri bulur. Denetimli öğrenme ise bilgisayara sağlanan örneklere dayalı öğeleri tanıma yeteneğidir. Bilgisayar bunu inceler ve bu verilere dayanarak yeni verileri tanıma yeteneğini geliştirir. Örneğin daha önce alınan bilgilere dayalı olarak spam maillerini filtreleyerek bilgisayarınızı eğitebilirsiniz.
Amacınız başarılı bir kodlayıcı olmak ise çok şey bilmeniz gerekir. Makine öğrenmesi ve veri bilimi için en az bir kodlama diline hakim olmak ve onu güvenle kullanmak yeterlidir. Bunun için bir programlama dehası olmanıza gerek yok. Fakat başarılı bir makine öğrenmesi yolculuğu için seçiminiz geleceğinizi belirleyeceğinden uygun kodlama dilini en başta seçmeniz gerekir. Bu adımda stratejik düşünmeli ve öncelikleri doğru ayarlamalısınız. Bunlara ek olarak gereksiz şeylere zaman harcamamalısınız.
Python İle Makine Öğrenmesi
Python yeni başlayanlar için makine öğrenmesi ve veri bilimi alanına dahil olmak için mükemmel bir seçenektir. Öğrenme sürecinde ilk başarılı sonuçlarınızı almanız için gereken süreyi önemli ölçüde azaltan, tam özellikli bir kütüphane hattı sunan minimalist ve sezgisel bir dildir. Tabi ki makine öğrenmesi için ufak da olsa bir matematik bilgisi temeline ihtiyacınız vardır. Kişisel deneyimlere göre, her gün en az 30 ila 45 dakika arası bir süre ayırmak matematik ve istatistik için geliştirilmiş Python konusunda daha hızlı bilgi sahibi olmanızı sağlayacaktır.
Python sözdizimini öğrenirken yalnızca sözdizimine odaklanmak faydalı değildir. Her şeyi ezberlemenize gerek yoktur. Küçük adımlar ile teorik bilgiyi pratik bilgiye çevirmeniz önemlidir. Örneğin, belirli bir durumda hangi işlevin uygun olduğu ve nasıl çalıştığı gibi sezgisel bir anlayışa odaklanmalısınız. Bu sayede sözdizimini belgeleri okuyarak ve kod yazma sürecinde yavaş yavaş ezberlediğinizi göreceksiniz. Python sözdizimi konusunda birçok makaleyi internet üzerinden kolayca bulmanız mümkündür.
Makine öğrenmesi ve Python programlama diline hakim olabilmek için matematikteki bazı terimleri ve analizleri öğrenmek gerekir. Bunlar;
Veri analizi için doğrusal cebir; skaler büyüklükler, vektörler, matrisler, tensörler: Makine öğrenmesi genellikle yüksek boyutlu ve çok değişkenli verilerle çalıştığından bu veri türünü en iyi şekilde matrisler temsil eder. Örneğin temel bileşenler analizi için özvektörleri ve matris çarpımına ihtiyaç duyan regresyon analizini bilmeniz gerekir.
Matematiksel analiz; türev ve gradyan: Matematiksel analiz birçok makine öğrenmesi algoritmasının temelini oluşturur. Optimizasyon problemleri için türev ve gradyanlara ihtiyaç duyulacaktır. Gradyan iniş en yaygın optimizasyon yöntemlerinden biridir.
Makine Öğrenmesi Neden Önemlidir?
Makine öğrenmesine olan ilginin yeniden canlanması, veri madenciliğini her zamankinden daha popüler hale getiren faktörlerden kaynaklanmaktadır. Artan hacimler ve mevcut veri çeşitleri, daha ucuz ve daha güçlü hesaplama işlemleri ve uygun fiyatlı veri depolama gibi durumları beraberinde getirmiştir. Tüm bunlar, daha büyük, daha karmaşık verileri analiz edebilen ve çok büyük ölçekte bile daha hızlı, daha doğru sonuçlar verebilen modelleri hızlı ve otomatik olarak üretmenin mümkün olduğu anlamına gelir. Makine öğrenmesi ile kesin modeller oluşturarak bir kuruluşun karlı fırsatları belirleme veya bilinmeyen risklerden kaçınma şansı daha yüksektir.
Makine Öğrenmesi Kimler Tarafından Tercih Ediliyor?
Günümüzde, büyük miktarlarda veri ile çalışan çoğu endüstri makine öğrenmesi teknolojisinin değerini kabul etmiş durumda. Bu veriler sayesinde kuruluşlar gerçek zamanlı olarak daha verimli çalışabilir veya rakiplere göre avantaj elde edebilir hale geldi. Bankalar ve finans endüstrisindeki diğer işletmeler, makine öğrenmesi teknolojisini iki temel amaç için kullanır; verilerdeki önemli bilgileri belirlemek ve sahtekarlığı önlemek. Analizler yatırım fırsatlarını belirleyebilir veya yatırımcıların ne zaman ticaret yapacaklarını bilmelerine yardımcı olabilir. Veri madenciliği ayrıca yüksek riskli profillere sahip istemcileri tanımlayabilir veya dolandırıcılığın uyarı işaretlerini belirlemek için siber gözetimi kullanabilir.
Makine öğrenmesi bir hastanın sağlığını gerçek zamanlı olarak değerlendirmek için verileri kullanabilen giyilebilir cihazlar ve sensörlerin ortaya çıkması sayesinde sağlık sektöründe hızla büyüyen bir trenddir. Teknoloji, tıp uzmanlarının, teşhis ve tedavinin iyileştirilmesine yol açabilecek eğilimleri veya kırmızı bayrakları tanımlamak için verileri analiz etmelerine de yardımcı olabilir.
Kamu güvenliği ve kamu hizmetleri gibi devlet kurumları, öngörüler için çıkarılabilecek birden fazla veri kaynağına sahip olduklarından makine öğrenmesine özel bir ihtiyaç duymaktadırlar. Örneğin, sensör verilerinin analiz edilmesi verimliliği arttırmanın ve paradan tasarruf etmenin yollarını tanımlar. Makine öğrenmesi ayrıca sahtekarlığı tespit etmeye ve kimlik hırsızlığını en aza indirmeye yardımcı olabilir.
Perakende sektöründe önceki satın alma işlemlerine dayanarak beğenebileceğiniz öğeleri öneren internet siteleri satın alma geçmişinizi analiz etmek için makine öğrenmesini kullanıyor. Perakendeciler, veri yakalamak, analiz etmek ve bir alışveriş deneyimini kişiselleştirmek, bir pazarlama kampanyası uygulamak, fiyat optimizasyonu, mal tedarik planlaması ve müşteri bilgileri için makine öğrenmesine güveniyor.
Makine öğrenmesi teknolojisi yeni enerji kaynakları bulma konusunda da iyi bir konumda bulunmakta. Topraktaki minerallerin analizi, rafineri sensörü arızasını tahmin etme, daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmek için yağ dağıtımını kolaylaştırmak bu endüstri için makine öğrenmesi teknolojisi kullanımı örneklerinden bazıları.
Ulaşım endüstrisinde eğilimleri belirlemek için verilerin analizi, rotaların daha verimli hale getirilmesine ve karlılığın artırılması için olası sorunların öngörülmesine dayanan bir anahtardır. Makine öğrenmesinin veri analizi ve modelleme yönleri dağıtım şirketleri, toplu taşıma ve diğer ulaşım organizasyonları için önemli araçlardır.
Makine Öğrenmesi Ve Veri Madenciliği Arasındaki Farklar
Veri madenciliği, verilerden içgörü elde etmek için birçok farklı yöntemin bir üst kümesi olarak düşünülebilir. Geleneksel istatistiksel yöntemleri ve makine öğrenmesini içerebilir. Veri madenciliği, verilerden daha önce bilinmeyen modelleri belirlemek için birçok farklı alandan yöntemler uygular. Bu, istatistiksel algoritmaları, makine öğrenmesini, metin analitiklerini, zaman serisi analizlerini ve diğer analitik alanlarını içerebilir. Veri madenciliği ayrıca veri depolama ve veri manipülasyonunun çalışmasını ve uygulamasını da içerir.
Makine öğrenmesindeki temel fark, tıpkı istatistiksel modeller gibi, hedefin de iyi anlaşılmış olan verilere uyum, teorik dağılımlarını anlamaktır. İstatistiksel modellerde, modelin arkasında matematiksel olarak kanıtlanmış bir teori vardır, ancak bu verilerin belirli güçlü varsayımları da karşılamasını gerektirir. Makine öğrenmesi, bu yapının neye benzediğine dair bir teorimiz olmasa bile, bilgisayarları yapı verilerini araştırmak için kullanma yeteneğine dayanarak geliştirilmiştir. Bir makine öğrenmesi modeli testi boş bir hipotezi kanıtlayan teorik bir test değil, yeni veriler üzerinden bir doğrulama sunar. Makine öğrenmesi genellikle verilerden öğrenmek için yinelemeli bir yaklaşım kullandığından öğrenme kolayca otomatikleştirilebilir. Sağlam ve ideal bir model bulunana kadar veri koşturulur.
