Makine Öğrenimi (ML)

Çekirdek Konsept

Makine Öğreniminin arkasındaki ana fikir, girdi verilerini işleyebilen ve istenen çıktıyı üretmeyi öğrenebilen algoritmaların oluşturulması ve kullanılmasıdır. Bu öğrenme süreci tipik olarak büyük veri kümelerinin algoritmaya beslenmesini içerir ve algoritma daha sonra genellikle bir kayıp fonksiyonu ile ölçülen hataları en aza indirmek veya tahminlerinin veya sınıflandırmalarının doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için dahili parametrelerini (genellikle model ağırlıkları olarak adlandırılır) ayarlar. Etkili makine öğrenimi genellikle giriş verilerini öğrenme algoritması için uygun şekilde temizlemek ve yapılandırmak için kapsamlı Veri Ön İşlemeye bağlıdır. Nihai hedef, makinelerin karmaşık sorunları çözmesini veya otonom olarak doğru tahminler yapmasını sağlamaktır; bu da genellikle en ilgili veri özelliklerini seçmek için özellik mühendisliği gibi teknikler gerektirir.

Makine Öğrenimi Türleri

Makine Öğrenimi tipik olarak, her biri farklı türde görevler ve veriler için uygun olan birkaç ana türe ayrılır:

• Gözetimli Öğrenme: Algoritma etiketli bir veri setinden öğrenir, yani her veri noktası doğru çıktı ile etiketlenir. Amaç, yeni, görünmeyen girdiler için çıktıyı tahmin etmek üzere bir eşleme fonksiyonu öğrenmektir. Yaygın görevler arasında regresyon ve görüntü sınıflandırma yer alır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme karşılaştırmasını keşfedin.
• Denetimsiz Öğrenme: Algoritma, etiketsiz verilerle çalışır ve verilerin kendi içindeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmayı amaçlar. Yaygın görevler arasında K-Means gibi kümeleme (benzer veri noktalarını gruplama) ve boyut azaltma (verileri basitleştirme) yer alır.
• Takviyeli Öğrenme (RL): Algoritma bir çevre ile etkileşime girerek öğrenir. Eylemleri için ödüller veya cezalar alır, zaman içinde kümülatif ödülü en üst düzeye çıkaran eylemleri seçmeyi öğrenir. RL genellikle robotik, oyun oynama ve navigasyon sistemlerinde kullanılır. Derin pekiştirmeli öğrenmeye genel bir bakış okuyun.
• Yarı Denetimli Öğrenme: Bu yaklaşım, eğitim için az miktarda etiketli veri ile büyük miktarda etiketsiz verinin bir kombinasyonunu kullanarak denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki boşluğu doldurur.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Makine Öğrenimi sayısız alanda inovasyonu teşvik ediyor. İşte öne çıkan birkaç örnek:

• Tıbbi Görüntü Analizi: Makine öğrenimi modelleri, radyologlara tümörlerin veya diğer patolojilerin belirlenmesi gibi anormalliklerin tespit edilmesinde yardımcı olmak için tıbbi taramaları (X-ışınları, CT'ler, MRI'lar gibi) analiz eder ve genellikle daha erken teşhis ve iyileştirilmiş hasta sonuçlarına yol açar. Bu, Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka içinde önemli bir alandır. Radyoloji Araştırmaları : Yapay Zeka, devam eden gelişmeleri vurgulamaktadır.
• Otonom Araçlar: Sürücüsüz araçlar çevreyi algılama, nesne alg ılama (yayaları, diğer araçları, trafik işaretlerini tanımlama), şeritte kalma ve navigasyon gibi görevler için büyük ölçüde makine öğrenimine güvenir. Waymo gibi şirketler bu teknolojiyi sergilemektedir. Otomotiv çözümlerinde yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin.

Diğer uygulamalar arasında öneri sistemleri (Netflix veya Amazon'daki gibi), finansal dolandırıcılık tespiti, doğal dil işleme (NLP) ve perakende envanter yönetiminin optimize edilmesi yer almaktadır.

ML ve İlgili Terimler

• AI vs. ML: Yapay Zeka (AI), tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makineler yaratmanın geniş bir alanıdır. Makine öğrenimi, özellikle verilerden öğrenen sistemlere odaklanan bir YZ alt kümesidir.
• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Derin Öğrenme (DL), büyük veri kümelerinden karmaşık desenleri öğrenmek için karmaşık, çok katmanlı sinir ağlarını (NN' ler) kullanan özel bir ML alt kümesidir. ML çeşitli algoritmalar kullanırken, DL özellikle görüntü ve metin gibi yapılandırılmamış verilerde başarılıdır.
• Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği: Veri Madenciliği, büyük veri kümelerinden kalıpların ve içgörülerin keşfedilmesini içerir. Makine öğrenimi genellikle bu kalıpları tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanır. Birbiriyle ilişkili olmakla ve benzer teknikler kullanmakla birlikte, veri madenciliği örüntü keşfini vurgularken, makine öğrenimi öğrenilen örüntülere dayalı tahmin veya karar vermeyi vurgular.

Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görüde Uygunluk

Makine Öğrenimi, modern yapay zekanın temel dayanaklarından biridir ve özellikle Bilgisayarla Görme (CV) alanında dönüştürücü bir etkiye sahiptir. Nesne Algılama, Görüntü Segmentasyonu ve poz tahmini gibi görevler, görsel bilgileri yorumlamak ve anlamak için büyük ölçüde makine öğrenimi modellerine dayanır. Gibi son teknoloji modeller Ultralytics YOLO Gerçek zamanlı uygulamalarda yüksek doğruluk ve hız elde etmek için makine öğrenimi tekniklerinden, özellikle de Derin Öğrenmeden yararlanın. Performans farklılıklarını görmek için Ultralytics YOLO model karşılaştırmalarını inceleyebilirsiniz.

Gibi çerçeveler PyTorch ( PyTorch resmi sitesini ziyaret edin) ve TensorFlow ML modellerini geliştirmek ve eğitmek için gerekli araçları sağlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerini yönetmekten ve özel modelleri eğitmekten model dağıtımına ve izlemeye(MLOps) kadar süreci kolaylaştıran entegre ortamlar sunar. Etkili model oluşturma genellikle dikkatli hiperparametre ayarı ve performans metriklerini anlamayı içerir.