Yapay Zeka (YZ), hayatımızın önemli bir parçası haline geldi; otonom araçlardan Siri ve Alexa gibi sanal asistanlara kadar birçok alanda karşımıza çıkıyor. Ancak bu uygulamaların çoğunun arkasında Makine Öğrenmesi (ML: Machine Learning) bulunuyor. Makine Öğrenmesi, bir bilgisayarın verilerden öğrenme, örüntüleri (desenleri) tanıma ve her görev için özel olarak programlanmadan zamanla performansını geliştirme yeteneğini ifade eder. Bu yetenek, makinelerin verileri işleyerek adapte olmasını, kararlar almasını ve hatta gelecekteki sonuçları tahmin etmesini sağlar. Makine Öğrenmesini anlamak, YZ’nın nasıl çalıştığını kavramak ve çevremizdeki dünyayı nasıl dönüştürdüğünü görmek için önemlidir.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine Öğrenmesi, bilgisayarların algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak belirli görevleri yerine getirmelerini sağlar. Her adımı tanımlı talimatlar vermek yerine, bir makine öğrenme sistemi büyük miktarda veriyle beslenir ve bu verilerdeki desenleri, ilişkileri veya eğilimleri tanımak üzere “eğitilir”. Bu eğitim, makinenin yeni, görülmemiş verilerle karşılaştığında öngörülerde bulunmasına veya kararlar almasına imkan tanır ve zamanla doğruluğunu artırır.
Geleneksel programlamada, bilgisayarın bir görevi nasıl tamamlayacağını adım adım belirten kodlar yazılır. Buna karşın, Makine Öğrenmesi, bilgisayarın geniş veri setlerine maruz kalmasıyla kendi başına öğrenmesine imkan tanır. Bu, bir çocuğa her ayrıntıyı açıklamak yerine, ona birçok resim ve örnek göstererek nesneleri tanımayı öğretmeye benzer.
Makine Öğrenmesi Türleri
Makine Öğrenmesi genel olarak üç ana türe ayrılabilir: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Her biri, verilerin yapısına ve istenen sonuca bağlı olarak farklı şekilde çalışır.
1. Denetimli Öğrenme (supervised learning): En yaygın Makine Öğrenmesi türüdür. Denetimli öğrenmede, bilgisayar etiketlenmiş verilerle eğitilir hem girdiler hem bunlara karşılık gelen doğru çıktılar sisteme yüklenir. Sistem, tahminlerini gerçek sonuçlarla karşılaştırarak ve kendini ayarlayarak öğrenir. Örneğin, resim tanıma alanında, sisteme kediler ve köpeklerin resimleri gösterilir ve hangi resmin hangi hayvan olduğunu belirten etiketler verilir. Zamanla, sistem, yeni resimlerdeki kedileri ve köpekleri tanımayı öğrenir.
Yerel ve kültürel farklılıkların önemli olduğu alanlarda denetimli öğrenmede kullanılacak veri setleri büyük önem taşımaktadır. Amerika kaynaklı psikolojik testlerin/ölçeklerin uyarlama çalışması sonrasında ülkemizde kullanılması gibi yabancı kaynaklı makine öğrenme kullanan sistemler yerel verilerle kullanım öncesi test edilmelidir. Sağlık alanında kullanılan bir makine öğrenme algoritması, ilgili ülkenin yerel sağlık verilerine dayalı olmalıdır. Genetik yapılar, yaşam tarzı ve çevresel faktörler ülkeden ülkeye farklılık gösterebilir.
2. Denetimsiz Öğrenme (unsupervised learning): Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerle çalışır. Bilgisayar, verilerde ne arayacağını bilmediği için, desenleri ve yapıları kendi başına bulmalıdır. Denetimsiz öğrenmenin yaygın bir uygulaması, verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayıran kümeleme algoritmalarıdır. Örneğin, pazarlama alanında denetimsiz öğrenme, satın alma davranışlarına göre müşterileri farklı gruplara ayırmaya yardımcı olabilir.
3. Pekiştirmeli Öğrenme (reinforcement learning): Pekiştirmeli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenmeden biraz farklıdır. Bu yaklaşımda, bilgisayar deneme yanılma yoluyla öğrenir. Sistem bir ortamda eylemler gerçekleştirir ve aldığı geri bildirimlere (ödül veya ceza) bağlı olarak davranışlarını ayarlar. Bu yöntem, oyun oynayan Yapay Zeka uygulamalarında, robotikte ve otonom sistemlerde yaygın olarak kullanılır; sistem zamanla başarılarından ve hatalarından öğrenir.
Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka: Fark Nedir?
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi birbirine yakın kavramlar olsa da aralarında önemli farklar vardır. YZ, genellikle insan zekasını gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturmayı amaçlayan daha geniş bir kavramdır. Bu görevler arasında mantık yürütme, problem çözme, algılama ve dil anlama yer alır.
Makine Öğrenmesi ise, YZ’nın bir alt alanıdır ve bilgisayarların veri temelinde öğrenmesine ve kararlar almasına imkan tanıyan algoritmaların geliştirilmesine odaklanır. YZ, Makine Öğrenmesi olmadan da var olabilir; örneğin, kural tabanlı YZ sistemleri veri öğrenmesine ihtiyaç duymadan çalışabilir. Ancak, Makine Öğrenmesi, YZ’nın yeteneklerini büyük ölçüde geliştirir.
Başka bir deyişle, YZ daha geniş bir hedef iken, Makine Öğrenmesi bu hedefe ulaşmanın temel yöntemlerinden biridir. Makine Öğrenmesi modeli ne kadar iyi olursa, YZ sistemi de o kadar “zeki” görünür.
Makine Öğrenmesinin Gerçek Dünya Uygulamaları
Makine Öğrenmesi, birçok sektörde köklü değişiklikler yaparak, yaşama ve çalışma biçimimizi dönüştürmektedir. En yaygın uygulamalardan bazıları şunlardır:
1. Sağlık: Tıpta Makine Öğrenmesi, büyük miktarda hasta verisini analiz ederek doktorların hastalıkları daha doğru teşhis etmesine ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmesine yardımcı olur. Algoritmalar, hasta sonuçlarını tahmin eder, tıbbi görüntülemede anormallikleri tespit eder ve hatta yeni ilaç tedavileri önerir.
2. Finans: Makine Öğrenmesi, finansal kurumlarda dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek, ticaret stratejilerini otomatikleştirmek ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için önemli bir rol oynar. Dolandırıcılık tespitinde, ML modelleri, gerçek zamanlı olarak işlem verilerini analiz eder ve sahtekarlık belirtisi olabilecek olağandışı desenleri tanımlar.
3. E-ticaret: Kullanıcılara önceki satın alma veya gezinme geçmişlerine dayalı ürün önerilerinde bulunan öneri motorları, Makine Öğrenmesiyle çalışır. Bu, alışveriş deneyimini kişiselleştirerek müşteri memnuniyetini artırır.
4. Otonom Araçlar: Makine Öğrenmesi, otonom araçların ana bileşenidir. Bu araçlar, sensör verilerini yorumlamak, yayalar veya diğer araçlar gibi nesneleri tanımak ve yolda ilerlerken gerçek zamanlı kararlar almak için ML kullanır.
5. Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, Makine Öğrenmesinin başarılı olduğu bir diğer alandır. Bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar. Uygulamalar arasında Siri gibi sanal asistanlar, sohbet robotu ve çeviri hizmetleri yer alır. ChatGPT vb. uygulamaların aynı soruya erişim sağlanan ülkeye göre farklı cevaplar verdiği ifade edilmektedir.
Makine Öğrenmesinin Geleceği
Makine Öğrenmesi algoritmaları daha kapsamlı hale geldikçe, daha büyük verimlilik, daha yüksek doğruluk ve daha karmaşık problemleri çözme yeteneğine sahip olması beklenmektedir. Ulaşım sistemlerinden kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerine kadar, Makine Öğrenmesinin potansiyel uygulamaları geniş ve kapsamlıdır.
Sonuç
Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka devrimine yön veren birçok yeniliğin merkezinde yer alır. Makinelerin verilerden öğrenme ve zamanla gelişme yeteneği, birçok alanda problem çözme yaklaşımımızı değiştirmektedir. Sağlıktan finansa kadar, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka sistemlerinin günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldiği bir geleceği şekillendirmede kritik bir rol oynamaktadır. Yabancı menşeli sistemlerin kullanımında uyarlama ihtiyacının olabileceği göz ardı edilmemelidir.