Makine Öğrenmesi (ML) algoritmaları nedir?

Makine öğrenmesi (ML) algoritmaları, bilgisayarlara, verilerden öğrenme ve tahmin yapma yeteneği kazandıran matematiksel ve istatistiksel yöntemlerdir. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt alanıdır ve bilgisayarlara belirli görevleri programlama gereği duymadan yerine getirmeleri için gereken bilgi ve beceriyi sağlar.

MAKİNE ÖĞRENMESİ (ML) ALGORİTMALARI NEDİR?

1. Temel Tanım

Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerden öğrenme ve bu öğrenme süreçlerini kullanarak tahminlerde bulunma veya kararlar verme yeteneğine sahip yazılım parçalarıdır. Bu algoritmalar, geçmiş veriler üzerinde eğitim alarak, yeni ve bilinmeyen verilerle başa çıkabilme yeteneği geliştirirler.

2. Algoritma Türleri

Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle üç ana kategoriye ayrılır:

 Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu tür algoritmalar, etiketlenmiş verilerle eğitilir. Yani, veriler hem girdiler (özellikler) hem de bu girdilere karşılık gelen çıktılar (etiketler) içerir. Algoritma, bu verilerden öğrenerek, yeni, etiketlenmemiş veriler için tahminlerde bulunabilir. Örnekler:

 Regresyon: Sürekli bir değeri tahmin eder (örneğin, ev fiyatları tahmini). Örnek algoritmalar: Lineer Regresyon, Ridge Regresyon.

Sınıflandırma: Verileri belirli kategorilere ayırır (örneğin, e-posta spam filtreleme). Örnek algoritmalar: Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları.

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bu tür algoritmalar, etiketlenmemiş verilerle çalışır ve verilerdeki yapı ve desenleri öğrenmeye çalışır. Genellikle veri keşfi ve özetleme amaçlı kullanılır. Örnekler:

 Kümeleme: Verileri gruplara ayırır (örneğin, müşteri segmentasyonu). Örnek algoritmalar: K-Ortalamalar (K-Means), Hiyerarşik Kümeleme.

Boyut Azaltma: Verinin boyutunu azaltır, veriyi daha anlamlı hale getirir. Örnek algoritmalar: Ana Bileşenler Analizi (PCA), T-SNE.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bu tür algoritmalar, bir ajanın çevresiyle etkileşimde bulunarak öğrenmesini sağlar. Ajan, çeşitli eylemler yapar ve bu eylemlerden ödüller veya cezalar alır. Amacı, ödülleri maksimize etmek için en iyi stratejiyi öğrenmektir. Örnekler:

Q-Learning: Ajanın hangi eylemleri yapacağına karar vermesine yardımcı olan bir değer tabanlı algoritmadır.

Deep Q-Networks (DQN): Derin öğrenme ile pekiştirmeli öğrenmeyi birleştirir.

3. Algoritmaların İşleyişi

Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle şu adımları içerir:

 Veri Toplama: Verilerin toplanması ve uygun bir formatta düzenlenmesi.

Öznitelik Seçimi ve Özellik Mühendisliği: Verilerden anlamlı özniteliklerin (özelliklerin) seçilmesi ve hazırlanması.

Model Seçimi: Veriye en uygun olan algoritmanın seçilmesi.

Eğitim: Algoritmanın verilerle eğitilmesi, modelin öğrenme süreci.

Değerlendirme: Modelin performansının değerlendirilmesi, genellikle doğruluk, hassasiyet, hatalar gibi metriklerle.

Tahmin: Eğitimli modelin yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunması.

4. Uygulama Alanları

Makine öğrenmesi algoritmaları, çeşitli uygulama alanlarında kullanılır:

 Sağlık: Hastalık teşhisi, kişiselleştirilmiş tedavi planları.

Finans: Kredi skorlama, piyasa tahminleri.

E-ticaret: Ürün öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu.

Otomotiv: Otonom sürüş sistemleri, trafik tahminleri.

Sosyal Medya: İçerik önerileri, spam tespiti.