Bilgisayar Sürümü Öğrenme: Yapay Zeka’nın Geleceği
Bilgisayar sürümü öğrenme (ML), makinelerin deneyimden öğrenmesini ve performansını zamanla iyileştirmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) alt alanıdır. ML algoritmaları, veri kümelerinden öğrenerek kalıpları ve ilişkileri belirler ve bu bilgileri yeni veriler üzerinde tahmin yapmak veya karar vermek için kullanır.
ML, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Örneğin, ML algoritmaları;
- E-ticaret sitelerinde ürün önerileri yapmak
- Finansal kuruluşlarda dolandırıcılığı tespit etmek
- Sağlık sektöründe hastalıkları teşhis etmek
- Üretim tesislerinde kalite kontrolü yapmak
- Otonom araçlarda navigasyon sağlamak
gibi birçok farklı amaç için kullanılmaktadır.
ML algoritmaları, çeşitli öğrenme yöntemlerine göre sınıflandırılabilir. En yaygın öğrenme yöntemleri şunlardır:
- Gözetimli öğrenme: Bu yöntemde, ML algoritması etiketlenmiş verilerle eğitilir. Etiketlenmiş veriler, her bir veri örneğinin doğru çıktısını içerir. Örneğin, bir e-ticaret sitesindeki ürün önerileri için ML algoritması, kullanıcıların geçmiş satın alma kayıtları ve ürün değerlendirmeleri gibi etiketlenmiş verilerle eğitilir.
- Gözetimsiz öğrenme: Bu yöntemde, ML algoritması etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Etiketlenmemiş veriler, doğru çıktısı bilinmeyen veri örnekleridir. Örneğin, bir finansal kuruluştaki dolandırıcılığı tespit etmek için ML algoritması, müşterilerin geçmiş işlem kayıtları gibi etiketlenmemiş verilerle eğitilir.
- Yarı gözetimli öğrenme: Bu yöntemde, ML algoritması hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Yarı gözetimli öğrenme, genellikle etiketlenmiş verilerin az olduğu durumlarda kullanılır.
ML algoritmaları, çeşitli performans ölçütlerine göre değerlendirilir. En yaygın performans ölçütleri şunlardır:
- Doğruluk: Bu ölçüt, ML algoritmasının doğru tahmin yaptığı veri örneklerinin oranını gösterir.
- Hassasiyet: Bu ölçüt, ML algoritmasının pozitif olarak sınıflandırdığı veri örneklerinin gerçekte pozitif olma oranını gösterir.
- Geri çağırma: Bu ölçüt, ML algoritmasının gerçekte pozitif olan veri örneklerinin pozitif olarak sınıflandırma oranını gösterir.
- F1 skoru: Bu ölçüt, hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalamasıdır.
ML, yapay zekanın en önemli alt alanlarından biridir ve gelecekte birçok farklı alanda devrim yaratması beklenmektedir. ML algoritmaları, daha akıllı ve daha otonom makinelerin geliştirilmesini sağlayarak insanların hayatlarını kolaylaştıracaktır.
Faydalı Siteler:
İlgili Dosyalar: