Makine Öğrenimi (ML)

Makine Öğrenimi (ML), bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlamaya odaklanan yapay zekanın (AI ) bir alt alanıdır. Deneyim yoluyla belirli bir görevdeki performanslarını otomatik olarak artırabilen algoritmaların geliştirilmesini içerir. Bu algoritmalar kalıpları tanımlar, tahminlerde bulunur ve davranışlarını maruz kaldıkları verilere göre uyarlar. Bu yetenek, geleneksel programlama yöntemleriyle ele alınması zor veya pratik olmayan karmaşık sorunların çözülmesi için çok önemlidir.

Makine Öğreniminin Temel Kavramları

Makine öğrenimi algoritmaları, genellikle eğitim verileri, doğrulama verileri ve test verileri olarak ayrılan verilerden öğrenmek üzere tasarlanmıştır. Eğitim verileri modeli eğitmek için kullanılır, doğrulama verileri modelin hiperparametrelerinde ince ayar yapılmasına yardımcı olur ve test verileri modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirir.

Makine öğreniminde çeşitli öğrenme paradigmaları mevcuttur:

• Denetimli Öğrenme: Algoritma, her veri noktasının bilinen bir çıktı veya etiketle ilişkilendirildiği etiketli verilerden öğrenir.
• Denetimsiz Öğrenme: Algoritma, önceden tanımlanmış bir çıktı olmadan kalıpları ve yapıları tanımlayarak etiketsiz verilerden öğrenir.
• Takviyeli Öğrenme: Algoritma, eylemlerine bağlı olarak ödüller veya cezalar şeklinde geri bildirim alarak deneme yanılma yoluyla öğrenir.
• Yarı Denetimli Öğrenme: Bu, öğrenme doğruluğunu artırmak için az miktarda etiketli veri ile büyük miktarda etiketsiz veri kullanarak denetimli ve denetimsiz öğrenmenin unsurlarını birleştirir.

İlgili Terimlerden Temel Farklılıklar

Makine öğrenimi diğer yapay zeka alanlarıyla yakından ilişkili olsa da, farklı özelliklere sahiptir. Birden fazla katmana sahip sinir ağlarına (NN ) odaklanan makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenmenin (DL) aksine, makine öğrenimi daha geniş bir algoritma ve teknik yelpazesini kapsar. Bilgisayarla görme (CV) ve doğal dil işleme (NLP), makine öğreniminin sırasıyla görsel ve metinsel verileri işlemeye ve anlamaya odaklanan özel uygulamalarıdır.

Makine Öğreniminin Gerçek Dünya Uygulamaları

Makine öğrenimi, veriye dayalı karar verme ve otomasyon sağlayarak çok sayıda sektörde devrim yaratmıştır. İşte iki somut örnek:

1. Sağlık hizmetleri: Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi algoritmaları, anormallikleri tespit etmek ve kanser gibi hastalıkların teşhisine yardımcı olmak için röntgen ve MRI gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek için kullanılır. Örneğin, bir makine öğrenimi modeli binlerce tıbbi görüntü üzerinde eğitilerek tümörlerin göstergesi olan kalıpları belirleyebilir ve doktorların daha doğru ve zamanında teşhis koymasına yardımcı olabilir.
2. Tarım: Makine öğrenimi, hassas tarımda önemli bir rol oynayarak mahsul verimini ve kaynak yönetimini optimize eder. Örneğin algoritmalar, ekim, sulama ve hasat için en iyi zamanları tahmin etmek amacıyla uydu görüntüleri, hava durumu modelleri ve toprak sensörleri gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz edebilir. Bu sadece verimliliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda sürdürülebilir tarım uygulamalarını da teşvik eder. Tarımda yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.

Makine Öğreniminde Araçlar ve Teknolojiler

Çeşitli araçlar ve çerçeveler, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırır. PyTorch ve TensorFlow sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için gerekli altyapıyı sağlayan iki popüler derin öğrenme çerçevesidir. Ayrıca, OpenCV gibi kütüphaneler bilgisayarla görme görevleri için çok çeşitli işlevler sunar. Bu ve diğer araçları Ultralytics Blog'unda keşfedebilirsiniz.

Daha kullanıcı dostu bir yaklaşımla ilgilenenler için Ultralytics HUB gibi platformlar, son teknoloji ürünü Ultralytics YOLO modelleri de dahil olmak üzere makine öğrenimi modellerini eğitmek ve dağıtmak için kodsuz çözümler sunar. Bu, kapsamlı programlama uzmanlığı olmayan bireyler ve işletmeler için makine öğreniminin gücünden yararlanmayı kolaylaştırır.