Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimine Giriş: Nedir, Tarihçe, İşlev ve Sınıflandırma

Makine Öğrenmesine Giriş

Makine öğrenimi, günümüzün teknoloji odaklı pazarında yüksek talep görmektedir. Dünyayı kasıp kavuran ve bilgisayar bilimi dünyasında devrim yaratan en son trend. Ek olarak, uygulamalar tarafından üretilen yüksek miktarda veri, hesaplama gücünde önemli bir artışa yol açarak öğrenciler ve adaylar arasında makine öğrenimi becerilerine yönelik popülerlik ve talep ile sonuçlanmıştır.

Makine Öğrenimi farklı alanlarda kullanılır. Temel görevleri otomatikleştirmekten değerli içgörüler sunmaya kadar sektörlere ve işletmelere sıçrama ve sınırlarla fayda sağladı. Fitness takipçileri, akıllı ev asistanları, sağlık sistemleri, otomatik arabalar ve benzeri gibi günlük cihazlarımızda makine öğrenimi uygulanmıştır. Makine öğreniminin uygulandığı diğer önemli örnekler: -

• Tahmin : Makine öğrenimi, kredi vermeden önce hata olasılıklarını değiştirmek için yararlı olan tahmin sistemlerinde büyük ölçüde kullanılmıştır.
• Görüntü tanıma : Yüz algılama ve görüntü algılama şu anda çok popüler ve makine öğrenimi bunu mümkün kıldı.
• Konuşma Tanıma : Görüntü tanımaya benzer şekilde konuşma tanımadır. Makine öğreniminde yaygın olarak uygulanmaktadır.
• Tıbbi teşhisler : Sağlık teknolojisinde kanserli dokuları tespit etmek için makine öğrenimi uygulanmıştır.
• Finans endüstrisi ve ticaret : Makine Öğrenimi, şirketler tarafından kredi kontrolleri ve sahtekarlıkları tespit etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Makine öğrenimi veya ML, veri analitiğinin ayrılmaz bir parçasıdır. Araştırmacıların, mühendislerin, veri bilimcilerin ve analistlerin güvenilir bilgileri tahmin etmelerine ve sunmalarına yardımcı olan karmaşık algoritmalar ve modeller oluşturmak için kullanılır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi'ni dünyanın en iyi üniversitelerinden - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Gelişmiş Sertifika Programından çevrimiçi öğrenin .

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili kurslarımızı keşfedin

Makine Öğreniminin Tarihi

'Makine Öğrenimi' 1959'da yapay zeka ve bilgisayar oyunlarında öncü ve uzman olan Arthur Samuel tarafından ortaya atılan bir terimdi. Bilgisayarların programlanmadan öğrenmesini sağlayan süreç olarak tanımladı.

1940'larda, ENIAC (Elektronik Sayısal Entegratör ve Bilgisayar) olarak bilinen, elle çalıştırılabilen ilk bilgisayar sistemi icat edildi. İnsan öğrenmesini ve düşünmesini simüle edebilecek bir makine yapma fikrinin başlangıcıydı.

İstatistikler nedeniyle, makine öğrenimi 1990'larda popüler hale geldi ve AI'da veri odaklı bir yaklaşıma doğru ilerleyen olasılıksal yaklaşımlara yol açtı. Bu, bilim insanlarının devasa veri kümelerinden öğrenmek için analiz yeteneklerine sahip akıllı sistemler hakkında düşünmesinin, tasarlamasının ve inşa etmesinin yolunu açtı.

Makine Öğreniminin Sınıflandırılması

Makine öğrenimi uygulamaları, bir öğrenme sisteminde mevcut olan öğrenme “sinyaline” veya “yanıtına” dayalı olarak üç farklı kategoriye ayrılabilir. Bunlar aşağıdaki gibidir: -

1. Denetimli öğrenme

Bir algoritma, sınıflar veya etiketler gibi dize etiketlerinden veya sayısal değerlerden oluşan örnek verileri ve ilişkili hedef yanıtları kullandığında ve daha sonra yeni örnekler verildiğinde doğru yanıtı nasıl tahmin edeceğini öğrendiğinde, denetimli öğrenme olarak bilinir. Öğrencinin öğretmenin sunduğu iyi örnekleri ezberlediği, öğretmen gözetiminde insan öğrenmesine benzer bir yaklaşımdır. Öğrenci daha sonra bu hedef örneklerden genel kuralları çıkarır.

2. Denetimsiz öğrenme

Denetimsiz öğrenme, bir algoritmanın herhangi bir ilişkili yanıt olmaksızın basit örneklerden öğrenmesi ve veri kalıplarının belirlenmesini yalnızca algoritma üzerinde bırakmasıdır. Bu algoritma genellikle verileri, bir sınıfı temsil eden yeni özellikler veya ilişkilendirilmemiş değerler koleksiyonu gibi tamamen farklı bir şeye yeniden yapılandırır.

Bunlar, veri analistlerine verilerin anlamı hakkında fikir vermede çok faydalıdır ve denetimli makine öğrenimi algoritmalarını geliştirmek için değerli ipuçları sunar. İnsanların, iki nesne arasındaki benzerliği gözlemleyerek belirli şeylerin veya örneklerin aynı kategoriden olduğunu belirlemeyi öğrenmesine benzer. Web'de gezinirken karşılaştığınız öneri sistemleri ve reklamlar, pazarlama otomasyonudur ve bu tür denetimsiz otomatik öğrenmeye dayalıdır.

3. Pekiştirmeli öğrenme

Herhangi bir etiketi olmayan örneklerle bir algoritma sunulduğunda, bir tür denetimsiz öğrenme olarak sınıflandırılabilir. Ancak, bir örneğe algoritmanın önerdiği çözüme göre olumlu veya olumsuz geri bildirim eşlik ettiğinde, pekiştirmeli öğrenmedir. Bu öğrenme kategorisi, karar vermek ve sonuçlarına katlanmak için algoritmanın gerekli olduğu uygulamalarla bağlantılıdır.

İnsanlarda deneme yanılma yöntemine benzer. Algoritmalar, deneme yanılma yöntemiyle, belirli eylem biçimlerinin diğerleri kadar başarılı olma olasılığının olmadığını öğrenir. Takviyeli öğrenme söz konusu olduğunda verilebilecek en iyi örneklerden biri, bilgisayarların bağımsız olarak video oyunları oynamayı öğrenmesidir. Uygulama, oyuncunun bir labirentte sıkışıp kalması ve aynı zamanda bir düşmandan kaçması gibi belirli durumların veya durumların algoritma örneklerini verir.

4. Yarı denetimli öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, bazı eksik hedef çıktılarla birlikte tamamlanmamış bir eğitim sinyalinin sağlandığı zamandır. Bu ilkenin istisnai durumlarından biri, hedeflerin eksik olduğu kısım dışında, problem örneklerinin tamamının öğrenme zamanında belirlendiği Transdüksiyon olarak adlandırılır.

Yazılım Geliştirme ile ilgili Popüler Makalelerimizi okuyun

Makine Öğrenimi nasıl çalışır?

Aşağıda, makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlama adımları verilmiştir:

• Veri Toplama: İlk olarak, işlemeye uygun herhangi bir biçimde geçmiş veriler toplanır. Verinin kalitesi arttıkça modelleme için daha uygun hale gelir.
• Veri İşleme: Çoğu durumda veriler ham biçimde toplanır ve önceden işlenmesi gerekir. Bir evin fiyatının özelliğin ortalama değeri ile değiştirilebilmesi gibi, sayısal nitelikler için birkaç eksik değer olabilir. Ancak, kategorik özellikler için eksik değerler, en yüksek moda sahip özellik ile değiştirilebilir. Bu, kullanılan filtrelerin türüne bağlıdır.
• Girdi verilerini bölün: Girdi verileri eğitim, çapraz doğrulama ve test setlerine bölünmelidir. Setler arasındaki oranın 6:2:2 olması gerekir.
• Model oluşturma : Modeller eğitim seti üzerinde uygun teknik ve algoritmalarla oluşturulmalıdır.
• Kavramsallaştırılmış modelin test edilmesi: Kavramsallaştırılmış model, eğitim süresi boyunca modele beslenmeyen verilerle test edilir ve F1 puanı, geri çağırma ve kesinlik gibi metrikler yardımıyla performansının değerlendirilmesi yapılır.

Çözüm

Makine öğrenimi becerileri, artık hayatımızın ayrılmaz bir parçası olan AI'nın artan popülaritesi ve ilerlemesi nedeniyle iş piyasasında şu anda talep edilen en iyi beceriler arasındadır.

Makine öğreniminde birinci sınıf bir kursa kaydolmak, şüphesiz size büyük bir kariyer artışı sağlayacaktır. Bazı kazançlı seçenekler arıyorsanız, upGrad'ı seçebilirsiniz . Aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda diğer kazançlı kurs dışında, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede Gelişmiş Sertifika Programı, makine öğrenimi alanında derinlemesine eğitim almanıza yardımcı olacak mükemmel bir kurstur.

Bu kursun önemli noktaları şunlardır:

• Çalışan Profesyoneller için Tasarlandı
• Çoklu Sektör Projeleri, Ödevler ve Vaka Çalışmaları
• IIIT Bangalore'den Gelişmiş Sertifika
• Kişiselleştirilmiş Kariyer Mentorluk Seansları
• Özel İş fırsatları Portalı