Makine Öğrenmesi(Öğrenimi) Nedir?

Bilgisayar programlamada geleneksel yaklaşımı, çözülmek istenen problemi çalışmak, problemi çözen algoritmayı yazmak, programı çalıştırdıktan sonra ortaya çıkan hataları analiz etmek ve hataları düzelttikten sonra programı kullanıcılara sunmak şeklinde özetleyebiliriz.

Geleneksel Programlama Yaklaşımı

Ancak, bazı problemler için bilinen bir algoritma yoktur. En bilinen örneklerden biri, istenmeyen epostaların ayıklanmasıdır. Burada girdi, en basit durumda bir yazı dosyası olan bir eposta iletisi, çıktı ise bu epostanın istenmeyen olup olmadığını belirten evet ya da hayır işaretidir. Algoritma ise, girdiye bağlı olarak çıktının belirlenmesidir, fakat bu problem için bilinen bir algoritma yoktur.

Makine öğrenimi yaklaşımında ise, problemi çözen algoritmayı yazmak yerine, elimizdeki veriler ile -burada verilerimiz epostalar- makine öğrenmesi algoritmasını “eğiterek” -başka bir deyişle, bilgisayarın bu iş için kendi başına bir algoritma oluşturmasını gerçekleştirerek- problemi başarılı bir şekilde çözebiliriz.

Makine Öğrenimi Yaklaşımı

Artık makine öğreniminin tanımını verebiliriz. Makine öğrenmesi, bilgisayarların örnek verileri kullanarak belirli bir problemi çözmedeki başarımlarını artıracak şekilde programlanmasıdır. Daha genel bir tanım verecek olursak, makine öğrenimi , bilgisayarları bir problemi çözmeye yönelik açıkça programlamadan öğrenme yeteneği kazandırmaktır.

Özet olarak, makine öğrenimi,

  • Algoritması bilinen ancak algoritması ya ince detaylar gerektiren ya da karmaşık kurallar içeren problemleri çok daha kısa bir şekilde başarıyla çözmeyi,
  • Algoritması bilinmeyen ya da algoritması yeteri kadar başarılı olmayan problemleri başarıyla çözmeyi sağlayabilir,
  • Büyük miktarda verilerden öngörüler yapabilir.

Bir sonraki yazıda makine öğrenmesinin çeşitlerinden bahsedeceğim. Görüşmek üzere.