Ana Sayfa 114 0

Düşünmeyi Öğretmek, Makine Öğrenmesi

Okuma Süresi3 Dakika

“Aynı hatayı ikinci kez yapamazsınız, ikinci kez yaptığınız hata değil tercihtir.”

Steven Denn.

 

Tecrübeler insanların gelecek planlamalarını yapmalarında her zaman en güvenilir kaynak olmuştur. Önceden deneyip başaramadığınız bir şeyi tekrar yapmaya kalkışınca artık ilk halinizden eser yoktur. Öğrenmiş ve ne yapacağını bilir bir şekilde işe başlarsınız. Eğer tecrübelerinizi iyi analiz etmiş ve kararınıza yansıtmışsanız başarılı olma ihtimaliniz ilk durumdakine göre çok daha fazladır. Biz insanlar için bu düşünce eylemleri çok yabancı gelmiyor. Beynimiz sayesinde olaylar arasında bağlantılar kurup davranışlarımızı şekillendirebiliyoruz. Peki bir makine bütün bunları yapabilir mi ?

 

Makineler insan hayatına gireli çok oldu. ATM’lerden otomatlara, petrol istasyonlarındaki araba yıkama bölümlerinden saç kurutma makinesine kadar makineler her yerde. Fakat küçük bir sorun var. Ne kadar güçlü bir makine ortaya koyarsak koyalım biz ona ne yapmasını söylediysek makine onu uygular. Bulaşık makinesinin bulaşık yıkamak gibi bir görevi olduğundan haberi bile yoktur. O sadece düğmelerine basıldığında çeşitli çarkları döndürmekle yükümlüdür. Araba, direksiyonu ne tarafa çevrilirse o tarafa gider. Yani makineler çalışmak için kesin bir yönergeye ihtiyaç duyar. En azından yakın zamana kadar durum böyleydi. Fakat artık makineler de kendi kararlarını kendileri verebilecek, bir karar mekanizması oluşturabilecek biçime bürünmeye başladılar.

 

Makineler Nasıl Öğrenir ?

İnsanlar birbirleriyle dil vasıtasıyla iletişim kurarlar. Bilgi aktarımı da bu şekilde sağlanır. Fakat iş makinelere öğretmeye gelince insanlarda olduğu gibi esnek davranılamıyor. Makineye onun anladığı dilden konuşmak gerekiyor. Makine öğrenmesinin temelinde birçok bilgisayar bilimi alt dalında olduğu gibi algoritma yatar. Burada bahsedilen algoritma bir diş fırçalama algoritmasından çok daha kapsamlıdır. Sonuçta burada gözetilen amaç bir cihaza belirli bir veri ile karar aldırmak.

 

Makine öğrenmesine verilebilecek en basit örnek bilgisayara karşı oynanan oyunlardır. Satranç oyununu göz önüne alırsak bilgisayar oynanan yüzlerce oyunu veri olarak kullanabilir ve çeşitli stratejiler oluşturabilir. Farklı bir kullanıcıya karşı oynadığında ise önceki verilerini kullanarak yapacağı hamlelere kaynak sağlayabilir. Oynanan oyun sayısının artmasıyla veri miktarı da artacağından ne kadar çok oyun oynanırsa o kadar isabetli kararlar alınabilir.

 

 

Yapay Zeka ile Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark

Makine Öğrenmesi veri bilimi ile yakından ilişkilidir. Önceki verilerin sınıflandırılması, işlenip bir sonraki verinin tahmin edilmesi gibi işler Makine Öğrenmesi ile ilgilidir. Makine Öğrenmesi belirli veriler ile bir sonuç oluşturmaya çalışan Yapay Zeka disiplinidir. Yapay Zekanın kapsamında;

  • Konuşma Tanımlama (Speech Recognition)
  • Öğrenme
  • Planlama
  • Problem Çözme

gibi temel çalışma alanları bulunur. Makine Öğrenmesi, bu alanlarda kendi yöntemleriyle çözüm üretmeye çalışır.

 

Samet Şahin {Samet Şahin}

Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencisi - Nesne Yönelimli Programlama, Mobil Uygulama Geliştirme alanlarında çalışmakta - Java ve Linux tutkunu.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Solve : *
23 × 29 =