Makine Öğrenmesi ve Kullanıldığı Alanlar
“Machine Learning” yani “Makine öğrenimi” son zamanlarda adını sıkça duyduğumuz terimler arasına girmiş durumda. Teknolojinin ilerlemesiyle gelişen makine, robot sektöründe çok önemli olan “Makine öğrenimi” kavramı en zor basamaklardan biridir.
Makine öğrenmesi esas olarak 1959 yılında bilgisayar biliminin yapay zekada sayısal öğrenme ve model tanıma çalışmalarından geliştirilmiş bir alt dalıdır. Makine öğrenmesi yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistemdir. Bu tür algoritmalar statik program talimatlarını harfiyen takip etmek yerine örnek girişlerden veri tabanlı tahminleri ve kararları gerçekleştirebilmek amacıyla bir model inşa ederek çalışırlar.
Yapay Zeka ve OpenAI hakkında Daha Fazla Tavsiyemiz Var!
Makine Öğrenmesi Türleri Nelerdir?
Makine öğrenmesine ait başlıca kavramların listesi açıklamalarıyla birlikte aşağıdaki gibidir:
Denetimli Öğrenme: Veriler etkileşimli sistemlerden alınarak belirli bir düzende organize edilmesidir.
Denetimsiz Öğrenme: Sınıf bilgisi barındırmayan verilerin içerisindeki gruplar irdelenmesidir.
Yarı Denetimli Öğrenme: Bu kavram tam olarak yukarıdaki iki kavramın arasında yer alır ve etiketlenmemiş büyük miktarda bir veri ile etiketlenmiş küçük miktarda bir verinin beraber kullanılmasıdır.
Takviyeli Öğrenme: Öğreticinin, sistemin ürettiği sonuç için doğru ya da yanlış olarak bir değerlendirmesidir.
Yoğun Öğrenme: Hiyerarşik öğrenme olarak da bilinir. Bu öğrenme yöntemi derin grafiklerde birçok doğrusal ve doğrusal olmayan dönüşümlerden ve çoklu işlem katmanlarından oluşturulmuş verilerde, üst düzey soyutlamalar kullanılarak elde edilen model girişimlerine dayalı bir dizi algoritmalarla geliştirilmiş makine öğrenmesidir.
Yapay Zeka Arayışıyla Birlikte Ortaya Çıktı
Makine Öğrenimi (Yapay Zeka) Hakkında Bilmeniz Gereken Tüm Bilgiler!
Bir bilimsel çaba olarak makine öğrenmesi tarihsel olarak yapay zeka arayışından ortaya çıkmıştır. Geçmişte yapılan bazı akademik araştırmalar makinelerin belirli bir aşamadan sonra verileri öğrenmek zorunda olduğunu gösterdi ve böylelikle araştırmacılarda bu konu üzerinde ortaya çıkan problemlere çeşitli sembolik yöntemlerle yaklaşımda bulunabilmek amacıyla çalışmalarını gerçekleştirdiler. Özellikle otomatik tıbbi tanı sistemlerinde de olasılıksal mantık tekniği kullanıldı.
Makine öğrenmesi ayrı bir alan olarak 1990 yıllarında yeniden gelişmeye başladı. Alan değişiminin hedefi ise pratik yaşamdaki çözülebilir sorunların ele alınmasında yapay zekanın yakalanılabilmesinden geçiyor. Makine öğrenmesi ve veri madenciliği sık sık aynı yöntemleri kullanırlar ve bu yöntemler önemli ölçüde örtüşmektedir. Bu yöntemler genel hatlarıyla aşağıdaki şekildeki gibi ayırt edilebilir:
Makine öğrenmesi bilinen özelliklere dayanarak öğrenilen verilerden yapılan tahminler üzerine odaklanır.
Veri madenciliği ise verilerdeki (geçmiş) bilinmeyen özelliklerin keşfedilmesine odaklanır. Bu veritabanlarında bilgi keşfi analizinin bir adımıdır.
Bu iki alan birçok yönden örtüşmektedir. Veri madenciliği birçok makine öğrenmesi metodunu kullanır fakat çoğunlukla mantıksal olarak farklı hedefleri vardır. Diğer bir yandan makine öğrenmesi de denetimsiz öğrenme ya da öğrenici doğruluğunu geliştirmek için ön işleme adımı gibi veri madenciliği metotlarını kullanır.
Günümüzde üretim sektöründe işlev gösteren en iyi üreticiler en başarılı malzemeyi sunan firmalarla alışveriş içerisinde oluyorlar. En yeni ve en iyi teknolojilerle üretim yapan bu üreticiler artık ürünlerinin imal aşamasında her zamankinden daha fazla sensör kullanarak teknolojiyi olabildiğince yaygın şekilde kullanıyorlar. Aynı zamanda üretimin internet ağları üzerinden gerçekleştirilebilmesi de teknolojinin ne denli yoğun bir biçimde kullanıldığının en önemli kanıtlarından biri. Bu teknolojiler artık üretimde yeni bir dönüşüm oluşturmakta ve yüksek teknolojiyle gelen üretim zihniyeti artık üretim şirketlerinin başarıyı yakalayabilmeleri için gerekli olan yeni bir vizyon.
Bu aşamada gerçekleşen ilk değişim ürünlerden hizmetlere doğru olmakta. Yapılan bir tahmine göre kablosuz bağlantılı ürünlerin sayısı (Akıllı telefonlar ve bilgisayarlar hariç) 2020 yılına kadar 5 milyardan 21 milyara kadar artış gösterecek. Teknoloji bu derecede yaygınlaşıyorken sistemlerin işleyişi de yavaş yavaş insanlar tarafından kontrol edilmesi güç bir duruma geliyor. Veri elde edip elde edilen verilerin değerlendirilip sonuçların ortaya konması insan eliyle gerçekleştiğinde çok uzunca bir zaman alıyor. Bu durumun gelecekte daha yaygın bir alandan ortaya çıkacağı düşünüldüğünde büyük sıkıntılar ortaya çıkabilecek gibi görünüyor.
Makine Öğrenimi Gelişmeye Devam Ediyor. Geride Kalma!
Makine öğrenmesiyle geliştirilen sistemler detaylı veri analizleri ve istatistiksel analizler gibi birçok bilgiyi bir araya getirerek bu bilgileri belirli yöntemlerle problemlerin çözümünde kullanacak. Artık makinelerin kullanıldığı sistemler yeni problemlerle karşılaşıldığında analiz ettikleri verilerin ışığında çözümü kendiliğinden ortaya koyabilecekler.
Makine öğrenmesi teknolojik alanlardaki bütün gelişmeler için çok önemli bir kavram. Makine öğrenmesi üzerine düzenlenen çeşitli konferanslar da bulunuyor ve bu konferanslar üretim teknolojisi, otomasyon, otomotiv ve telekomünikasyon gibi farklı endüstri sektörlerinden gelen kullanıcıların ve araştırmacıların tümüne hitap eder nitelikte. Bu alanda geçtiğimiz yılda (1-2 Ekim 2015 tarihlerinde) makine öğrenmesi üzerine düzenlenen ilk konferans olma özelliğini taşıyan ML4CPS 2015 (Machine Learning for Cyber Physical Systems) oldukça önemli bir örnek oldu. Katılımcıların bu konferansta aşağıdakilerle sınırlı olmamakla birlikte birçok konu hakkında bilgi edinme şansları olmuştur. Makine öğrenmesi üzerine düzenlenen ilk konferansta ele alınan konular aşağıdaki gibidir:
Siber fiziksel sistemler için makine öğrenmesi algoritmaları
Gerçek zamanlı etkin algoritmalar, sınıflandırılmış öğrenme yaklaşımları, online öğrenme ve ön işleme
Siber fiziksel sistemler için öğrenilebilir biçimsel modelleme
Sensör tümleştirme metotları, dağınık sistemlerde veri toplama ve veri entegrasyonu
Durum görüntüleme, pratik bakım, görüntü işleme, teşhis, optimizasyon ve kendini tamir uygulamaları
