Bilgisayar Öğrenme 2024-2025 Güncel

Bilgisayar Öğrenme

Bilgisayar öğrenme, bir bilgisayarın verileri analiz ederek ve bu verilerden öğrenmek suretiyle yeni bilgiler üretmesi sürecidir. Bilgisayar öğrenme, yapay zeka (AI) araştırmalarının önemli bir dalıdır ve günümüzde birçok farklı alanda kullanılmaktadır.

Bilgisayar öğrenmenin temel amacı, bir bilgisayarın yeni verilerle karşılaştığında, bu verileri kullanarak daha önce bilmediği bir görevi yerine getirmeyi öğrenebilmesidir. Örneğin, bir bilgisayarın bir resimdeki nesneleri tanımasını sağlayan bilgisayar öğrenme algoritmaları, resimlerdeki nesnelerin etiketli örneklerini kullanarak eğitilir. Bu sayede, bilgisayar yeni bir resimle karşılaştığında, bu resimdeki nesneleri etiketleyebilir.

Bilgisayar öğrenme algoritmaları, iki temel kategoriye ayrılabilir: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.

Denetimli öğrenme, bilgisayarın bir eğitici tarafından sağlanan etiketli verilerle eğitildiği öğrenme yöntemidir. Örneğin, bir bilgisayarın bir resimdeki nesneleri tanımasını sağlayan bir denetimli öğrenme algoritması, eğitici tarafından etiketlenmiş resimlerle eğitilir. Bu sayede, bilgisayar yeni bir resimle karşılaştığında, bu resmin etiketini tahmin edebilir.

Denetimli öğrenme algoritmaları, aşağıdakiler gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır:

Makine çevirisi: Bir bilgisayarın bir dilden başka bir dile çeviri yapmasına olanak tanır.
Tıbbi teşhis: Bir bilgisayarın bir hastalığa teşhis koymasına olanak tanır.
Yapay zeka asistanları: Bir bilgisayarın kullanıcının isteklerini anlamasına ve bu istekleri yerine getirmesine olanak tanır.

Denetimli öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:

En yakın komşu algoritması: Bir veriyi, en yakın komşularının sınıflarına göre sınıflandıran bir algoritmadır.
Logistic regresyon: Bir verinin sınıflandırma olasılığını tahmin eden bir algoritmadır.
Derin öğrenme: Çok katmanlı sinir ağlarını kullanan bir öğrenme yöntemidir.

Denetsiz öğrenme, bilgisayarın etiketlenmemiş verilerle eğitildiği öğrenme yöntemidir. Örneğin, bir bilgisayarın bir resimdeki nesneleri gruplandırmasını sağlayan bir denetimsiz öğrenme algoritması, etiketlenmemiş resimlerle eğitilir. Bu sayede, bilgisayar yeni bir resimle karşılaştığında, bu resmi benzer resimlerle gruplandırabilir.

Denetimli öğrenme algoritmaları, aşağıdakiler gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır:

Veri kümesi küçültme: Bir veri kümesinin boyutunu azaltmak için kullanılan bir tekniktir.
Olağandışı veri tespiti: Bir veri kümesinde bulunan olağandışı verileri tespit etmek için kullanılan bir tekniktir.
Görüntü kümesi sınıflandırma: Bir görüntü kümesinde bulunan görüntüleri sınıflandırmak için kullanılan bir tekniktir.

Denetimli öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:

Kümeleme algoritması: Bir veriyi, benzer nesneleri gruplandıran bir algoritmadır.
Asosyasyon kuralları algoritması: İki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan kuralları bulan bir algoritmadır.
Grafik algoritması: Bir grafikteki nesneler arasındaki ilişkileri analiz eden bir algoritmadır.

Bilgisayar öğrenmenin geleceği

Bilgisayar öğrenme, günümüzde birçok farklı alanda kullanılmakta ve gelecekte bu alandaki gelişmelerin devam etmesi beklenmektedir. Bilgisayar öğrenmenin geleceğiyle ilgili bazı olası gelişmeler şunlardır:

Bilgisayarların daha karmaşık görevleri yerine getirebilmesi: Bilgisayar öğrenme algoritmaları, daha karmaşık verilerle eğitilerek daha karmaşık görevleri yerine getirmeyi öğrenebilir. Örneğin, bilgisayarlar, bir resimdeki nesnelerin konumunu ve boyutunu tahmin etmeye veya bir konuşmanın anlamını anlamaya başlayabilir.
Bilgisayarların daha bağımsız kararlar verebilmesi: Bilgisayar öğrenme algoritmaları, daha fazla veriyle eğitilerek daha bağımsız kararlar vermeyi öğrenebilir. Örneğin, bilgisayarlar, bir hastanın tedavisini planlamaya veya bir müşterinin ihtiyaçlarını tahmin etmeye başlayabilir.
Bilgisayarların daha yaratıcı olabilmesi: Bilgisayar öğrenme algoritmaları, daha fazla veriyle eğitilerek daha yaratıcı olmayı öğrenebilir. Örneğin, bilgisayarlar, yeni sanat eserleri oluşturmaya veya yeni müzik parçaları bestelemeye başlayabilir.