Bilgisayar Model Öğrenme Nedir?
Bilgisayar model öğrenme, bilgisayarların veri kümelerinden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) alanıdır. Bu, bilgisayarların belirli bir görevi yerine getirmek için verilerden kalıpları ve ilişkileri öğrenmesini sağlar. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, fotoğrafları sınıflandırmak için kullanılacak bir model oluşturmak için binlerce fotoğraftan oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir.
Bilgisayar model öğrenme, yapay zekanın en hızlı büyüyen alanlarından biridir. Bu, hem araştırma hem de uygulamada önemli ilerlemeler kaydettiği içindir. Bilgisayar model öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil işleme, makine çevirisi ve diğer birçok alanda kullanılmaktadır.
Bilgisayar Model Öğrenme Türleri
Bilgisayar model öğrenme, iki ana kategoriye ayrılabilir: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.
Denetimli öğrenme, bilgisayarın belirli bir görevi yerine getirmek için eğitildiği bir tür model öğrenmedir. Bu, bilgisayarın eğitilmesine yönelik verilerde doğru ve yanlış cevapları içerdiği anlamına gelir. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, fotoğrafları sınıflandırmak için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde doğru ve yanlış etiketlenmiş fotoğraflar olacaktır.
Denetimli öğrenmenin iki ana alt kategorisi vardır:
- Klasik denetimli öğrenme: Bu, bilgisayarın doğru ve yanlış cevapları içeren veriler üzerinde eğitildiği en basit tür denetimli öğrenmedir. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, fotoğrafları sınıflandırmak için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde doğru ve yanlış etiketlenmiş fotoğraflar olacaktır.
- Makine öğrenimi: Bu, bilgisayarın doğru ve yanlış cevapları içermeyen veriler üzerinde eğitildiği daha karmaşık bir tür denetimli öğrenmedir. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, bir metin parçasını belirli bir kategoriye atamak için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde doğru ve yanlış etiketlenmiş metin parçaları olmayacaktır.
Denetimli öğrenmenin bazı örnekleri şunlardır:
- Fotoğrafları sınıflandırma
- Metinleri çevirme
- Sembolleri tanıma
- İstatistiksel tahminler yapma
Denetimli olmayan öğrenme, bilgisayarın veri kümesinden kalıpları ve ilişkileri öğrenmesine izin veren bir tür model öğrenmedir. Bu, bilgisayarın eğitilmesine yönelik verilerde doğru ve yanlış cevaplar içermediği anlamına gelir. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, bir fotoğraftaki nesneleri tanımlamak için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde etiketlenmiş nesneler olmayacaktır.
Denetimli olmayan öğrenmenin iki ana alt kategorisi vardır:
- Kümeleme: Bu, bilgisayarın benzer nesneleri grupladığı bir tür denetimsiz öğrenmedir. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, fotoğrafları benzer nesnelere göre gruplamak için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde etiketlenmiş nesneler olmayacaktır.
- Asosyasyon kuralları: Bu, bilgisayarın iki veya daha fazla değişken arasında ilişkileri belirlediği bir tür denetimsiz öğrenmedir. Örneğin, bir bilgisayar model öğrenme sistemi, müşterilerin satın alma alışkanlıkları hakkında bilgi edinmek için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde etiketlenmiş müşteriler olmayacaktır.
Denetimli olmayan öğrenmenin bazı örnekleri şunlardır:
- Fotoğrafları benzer nesnelere göre gruplama
- Metinleri benzer temalara göre gruplama
- Müşterilerin satın alma alışkanlıklarını belirleme
- Veri madenciliği
Bilgisayar Model Öğrenme Algoritmaları
Bilgisayar model öğrenme, çeşitli algoritmalar kullanılarak uygulanabilir. Bu algoritmalar, bilgisayarın verilerden öğrenme şeklini belirler.
Denetimli öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:
- Regresyon
- Sınıflandırma
- Destek vektör makineleri
- Yapay sinir ağları
Denetimli olmayan öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:
- Kümeleme
- Asosyasyon kuralları
- Doğal dil işleme
- Makine çevirisi
Bilgisayar Model Öğrenme Uygulamaları
Bilgisayar model öğrenme, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Bu alanlara şunlar dahildir:
- Görüntü tanıma: Bilgisayar model öğrenme, fotoğrafları, videoları ve diğer görsel verileri sınıflandırmak, tanımak ve analiz etmek için kullanılmaktadır. Örneğin, bilgisayar model öğrenme, yüzleri tanımak, nesneleri tanımlamak ve trafik işaretlerini tespit etmek için kullanılmaktadır.
- Doğal dil işleme: Bilgisayar model öğrenme, metinleri işlemek ve anlamlandırmak için kullanılmaktadır. Örneğin, bilgisayar