makine öğrenmesi
makine öğrenmesi

Makine Öğrenmesi Nedir?

Teknolojinin gelişmesi ile çoğu görevi robotlar ve yapay zeka üstlenmiş durumda. Bu durum bilim kurgu filmlerinden dolayı bizi biraz korkutsa da hayatımızı önemli ölçüde kolaylaştırıyor. Makinelere verebileceğimiz görevlerse gün geçtikçe artıyor ve artacak. Endüstri 4.0 devrimiyle adını sıkça duyduğumuz Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ise bu teorinin en büyük dayanaklarından biri.

Hepimiz Duyuyoruz Fakat Nedir Bu Makine Öğrenmesi?

Bu soruya tam cevap vermeden önce biraz algoritma bilgisine sahip olmamız gerek. Bir bilgisayar programı için kod yazacağımız zaman öncelikle bir akış şeması (Flowchart) çizmemiz işlerimizi önemli ölçüde kolaylaştırır. Bu sayede programın ne yapması gerektiği, hangi veri girişine nasıl bir işlem uygulayacağını belirlemiş oluruz. Ardından kodu yazarız. Fakat oluşturduğumuz program sadece bizim önceden öngörüp planladığımız şekilde verileri işler ve ona göre bir çıktı verir. Yani kısacası programın bir mantığı yoktur ve sadece ona önceden söylenen işi yapar. Programın kendini geliştirmesi gibi bir ihtimal yoktur.

clanguage
clanguage

İşte Makine Öğrenmesi burada devreye giriyor. Makine Öğrenmesinin ana fikri belirli bir kod yazmadan algoritmaya veriler vererek algoritmanın kendi mantığını geliştirmesidir. Çok korkutucu duruyor değil mi? Şu an dünyada buna örnek verilebilecek en güzel algoritma Google’ın geliştirdiği AlphaGo adlı algoritmadır. Bu program Go oyununda dünyanın en iyi Go oyuncusu olarak görülen Lee Sedol’u 4-1 yenerek bir ilke imza atmıştır. Bunun yıllar önce Deepblue isimli bir program tarihin en iyi satranç oyuncusu olan Kasparov’u yenmişti. Ancak bu iki örnek arasında çok büyük 2 fark var. Birincisi Go satranca göre çok daha zor ve çok daha fazla ihtimalli bir oyundur. Profesyonel bir oyuncu 100-150 hamle sonrasını düşünmek zorundadır. Google’ın algoritmasını test etmek için Go oyununu seçmesinin temel nedenlerinden biri de budur. İkinci fark ise Deepblue programı satranç oyununu oynamak için kodlanmış bir programdı. AlphaGo’nun temeli ise öğrenmedir. Kendi kendine oyunlar oynayarak kendini geliştirmiş ve dünya şampiyonunu yenmiştir. Şu an çoğu profesyonel oyuncu AlphaGo’nun hamlelerini inceleyip kendini geliştiriyor. Eğer AlphaGo ilginizi çektiyse Netflix adlı platformda konuyla ilgili bir belgesel bulunmakta.

alphago
alphago

İyi Güzel Fakat Bu Makineler Bunu Nasıl Yapıyor?

Makine öğrenmesi için kullanılan 3 farklı yöntem var. Bunlar gözetimli (Supervised), gözetimsiz (Unsupervised) ve Takviyeli (Reinforcement) öğrenmedir. Gözetimli öğrenmeden başlamak gerekirse bu yöntemde algoritmaya girdi ve çıktılardan oluşan bir veri kümesi yollanır ve bu verilerden algoritmaya bir fonksiyon oluşturması söylenir. Bir örnekle açıklamak gerekirse girdi olarak yemek yapılırken kullanılan malzemeler ve çıktı olarak onların yemeğin tadındaki etkileri verilir. Algoritma bu verilerle güzel bir yemek tarifi için kendi içerisinde bir fonksiyon oluşturur.

İkincisi olan gözetimsiz öğrenmede ise algoritmaya çıktısı olmayan girdiler verilir ve algoritmanın bunu sınıflayıp  bir fonksiyon oluşturması beklenir. Buna örnek olarak ise bir önceki yöntemdeki örneğimizi biraz değiştirerek şöyle anlatabilirim. Algoritmaya bazı yemek malzemeleri verilir ancak yemeğin tadını etkilediği söylenmez. Algoritmadan bu girdilerden yemek malzemelerini sınıflandırması beklenir.

Üçüncü yöntemde ise çevreden tepki alıp algoritmanın kendisini ona göre geliştirmesi beklenir. Örneğin yemek yaparken yemeği fazla pişirmenin yemeği yaktığını anlayarak ona göre en ideal pişirme süresini bulması beklenir.

machinelearning
machinelearning

Bu şekilde tam olarak öğrenme sayılmasa dahi yapay zeka için çok önemli bir adımdır. Ne de olsa Roma bir günde inşa edilmedi değil mi? Gün geçtikçe teknolojinin bu kadar gelişmesi bende çok büyük bir heyecan ve merak uyandırıyor. Acaba bundan 50 sene sonra nerede neleri tartışıyor olacağız ve bu teknolojik gelişmelerin ne kadarına tanıklık edebileceğiz?

Sizlerin de görüşleri benim için çok önemli. Fikirlerinizi ve sorularınızı yorum olarak yazarsanız çok mutlu olurum. Sorularınıza ise bildiğim ve dilim döndüğü kadarıyla cevap vermek isterim.

Helal!
Helal! Bayıldım! Haha! Vay be! Üzüldüm! Kızdım
613

2 YORUMLAR

  1. Yapay zeka, durmak bilmeyen teknoloji gelişimi hakkında düşünmeye iten, detaylı ve öğretici bir yazı olmuş. Kalemine sağlık kardeşim.

BİR CEVAP BIRAK

Lütfen yorumunuzu girin
Lütfen isminizi girin