İçerik
- Makine Öğrenmesi Nedir?
- Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
- Makine Öğrenmesi Neden Bu Kadar Önemli?
- İnsan önyargıları
- Gelecek Nedir?
- özet
Kaynak: Agsandrew / Dreamstime.com
Paket servisi:
Makine öğrenmesi çok büyük bir potansiyele sahiptir, ancak yararlı olması için uygun şekilde uygulanması gerekir.
Makine öğrenmesi, verilerden öğrenip tahmin yapabilen özel bir algoritma türüdür. Çeşitli kaynaklardan daha fazla veri topladığımız için, makine öğrenmesi öngörüleri daha uygun bir şekilde yapabilir. Ancak, dikkatlice incelenmesi gereken tuzaklar da vardır.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Konuya derinlemesine girmeden önce, makine öğrenmenin gerçekte ne olduğunu bilmek son derece önemlidir. Hesaplama yoluyla öğrenmeye ve verilen verinin kalıplarını tanıyarak odaklanan bir yapay zeka dalıdır. Artık birçok karmaşık algoritmanın yardımıyla kendi başlarına kararlar verebilecek makineler oluşturmak için kullanılıyor.
Makine öğrenme algoritmalarını kullanarak, makineler gerçek dünyayı keşfederek bilgi edinme, farklı şeyleri tanıma, edindikleri bilgilerle ilgili sorular sorabilme ve daha fazlasını yapabileceklerdir. Bu yetenekler, makinenin düşünmesini, anlamasını ve benzer şekilde çevresini öğrenmesini, her konseptin arkasındaki mantığı bulmasını, tahmin etmesini ve ardından buna göre bir tahmin yapmasını sağlar.
Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?
Bu konsept aslında çok yeni değil. Makine öğrenimi, verilen veri havuzundan öğrenebilecek ve buna dayalı tahminlerde bulunabilecek bir dizi algoritmadan başka bir şey değildir. Veriler ve tahminin doğruluğu el ele gider, bu nedenle daha fazla veriyle daha doğru bir tahmin elde ederiz.
Dolayısıyla, çalışmasını yönetmek için önceden tanımlanmış herhangi bir kural gerektirmemektedir. Bu konsept sürekli çalışır. Daha iyi sonuçlar elde etmek için bir veri kümesine otomatik olarak birçok farklı türde karmaşık algoritma uygular. Bu sürekli ve yinelemeli döngü, çevreyi dikkatlice analiz etmekte, belli bir problem için doğru çözümü öngörmekte ve sonuçta doğru kararı vermekte yardımcı olmaktadır.
Makine Öğrenmesi Neden Bu Kadar Önemli?
Bunun cevabı, bu kavramı başarılı kılmanın ana nedenleri olan birkaç faktöre dayanmaktadır. Şu faktörlere bir göz atalım:
Moore’un yasalarına göre hesaplama teknikleri de giderek ilerliyor. IBM, NVIDIA ve diğerleri gibi farklı şirketler, hesaplama yöntemlerini geliştirmek için çeşitli yenilikler geliştiriyorlar. Bu gelişmeler verilerin daha iyi işlenmesi için hesaplama teknikleri oluşturulmasına yardımcı olmaktadır.
Algoritmalara birkaç yaklaşım, tekil veri noktalarına ve sürecin anlaşılmasına bağlı olarak kara kutu olarak adlandırılır. Tipik olarak, kara kutu, yalnızca alınan girdi ve sağlanan çıktı açısından görüntülenebilen bir sistem veya algoritmadır. Bu algoritmalar veya sistemler, içsel çalışmaların veya bunların arkasındaki mantığın bir görünümünü sunmadığından yalnızca opaklık (siyah) sunar. Bunların bir organizasyon için teknik ve kültürel sorunlar yarattığı bilinmektedir.
Verilerin önemli bir değişimden geçtiğinde kara kutu yaklaşımı düşük performans gösterirse, o zaman anlayış eksikliği nedeniyle, sistem risk altında olabilir. Modelin neden başarısız olduğunu açıklamak çok zor ve organizasyonların büyümesini önemli ölçüde geri çekebilir.
Programlamaya ilişkin teknik borçlar, en iyi genel çözümden ziyade, kısa vadede uygulanması kolay olan kodun sıklıkla tercih edildiği durumlara atıfta bulunur. Programlama için genellikle çok zayıf bir yaklaşımdır ve bu kod daha sonra borç olarak adlandırılan daha derin sorunları geliştirmeye devam edebilir.
Bu sistemler, doğada kendi kendine optimizasyon yapmadıkları için zaman içinde teknik borç biriktirebilirler. Teknik borçlar, boru hatları, dolaşma, açıklanmayan müşteriler, gizli geri bildirim döngüleri, kullanılmayan veri bağımlılıkları, vb. Gibi birçok farklı yolla kendini gösterebilir. Bu, algoritmaları bu borçları azaltacak şekilde planlamak için matematikçiler ve mühendisleri dengede tutmak suretiyle çözülebilir. (Makine öğrenmesini uygulayan profesyoneller hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Veri Bilimcileri: Teknoloji Dünyasının Yeni Rock Yıldızları.)
İnsan önyargıları
Algoritma seçimi insanlar tarafından yapılır ve böylece önyargılı olabilir. Bu, uygunsuz bir algoritmanın seçildiği bir duruma yol açabilir.
Örneğin, üyeleri aynı okuldan mezun olan bir takım aynı algoritma kümesini seçme eğiliminde olacaktır. Bu nedenle, ekibinize farklı türlerdeki algoritmik çeşitliliği enjekte etmek veya birçok farklı algoritmayı birlikte kullanmak en iyisidir.
Gelecek Nedir?
Dünyamız yavaş yavaş yeni ve gelişen teknolojilerin yardımıyla kendisini dönüştürüyor. Makine öğrenimi, karar alma sürecinde yeterli yardım sağlayarak sürüş hedefinize yönlendirmenize yardımcı olacaktır. Sadece bir şirketin maliyetlerini azaltmada yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda tüm anketleri ve verileri dikkate alarak bir işletmenin kalitesini iyileştirmenin doğru yolunu gösterecektir. Gelecekte daha iyi bir çözüm sunmanın umut verici özelliklerini göstermektedir.
özet
Makine öğrenmesi çok fazla dikkat çeken bir kavramdır ve büyük olasılıkla tüm yutturmacaya kadar yaşayacaktır. Çok dönüşümlüdür, bu nedenle herhangi bir iş için herhangi bir iş akışı üzerinde çalışma yeteneğine sahiptir. Bu hizmeti doğru şekilde entegre eden herhangi bir kuruluş, önemli faydalar görecektir. Bununla birlikte, madalyonun her iki tarafını da doğru bir şekilde entegre etmek için bilmek çok önemlidir.