Makine Öğrenimine Giriş: Veri Bilimi İçin Kapsamlı Bir Rehber

Makine öğrenimi, veriden öğrenme ve karar verme sürecini otomatikleştiren algoritmalar ve istatistiksel modellerle ilgilenen bir yapay zeka dalıdır. Veri bilimi ve makine öğrenimi, iş dünyasında, sağlık hizmetlerinde, finans sektöründe ve birçok diğer alanda devrim yaratmaktadır. Bu makale, makine öğrenimine yeni başlayanlar ve mevcut bilgi seviyelerini derinleştirmek isteyenler için kapsamlı ve detaylı bir rehber sunmaktadır.

1. Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, temel olarak verilerden örüntüler çıkararak ve bu örüntüleri kullanarak gelecekteki verileri tahmin etmeye veya sınıflandırmaya dayanır.

1.1 Makine Öğreniminin Temel Kavramlar

• Veri Seti (Dataset): Modelin eğitilmesi ve test edilmesi için kullanılan veri kümesidir. İyi bir veri seti, geniş ve çeşitli veri noktalarını içermelidir. Makine öğrenimi süreçlerinin ilk adımı, modelin eğitilmesi için gerekli olan verilerin toplanmasıdır. Veriler, çeşitli kaynaklardan toplanabilir, bunlar için bir kaç örnek vermek gerekirse,
• Veri Tabanları: Şirket içi veritabanlarından gelen müşteri bilgileri.
• Sensörler: Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından gelen sensör verileri.
• Web Scraping: İnternetten toplanan veriler.
• APIs: Üçüncü taraf servislerden gelen veri akışları.
• Öznitelik (Feature): Veri setindeki bireysel veri noktalarının özellikleridir. Her öznitelik, modelin öğrenmesi için önemli bir bilgi taşır.
• Etiket (Label): Tahmin edilmesi gereken çıktı değeridir. Denetimli öğrenmede kullanılır.

Algoritma ve Model kavramları bu alana yeni başlayanlar için bir miktar kafa karışıklılığı yaratabiliyor. Bu yüzden bu durumu basit örnekler ile anlatmak istiyorum.

• Algoritma: Veri üzerinde çalışan ve bir model oluşturan matematiksel prosedürdür. Yani Algoritma, bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek için izlenmesi gereken adımların dizisidir. Bir tarif gibi, algoritma size bir yemeği nasıl yapacağınızı söyler.

Örneğin : Algoritma, doğrusal regresyonu kullanarak veriler arasındaki ilişkiyi bulma adımlarıdır. Bir yemeğin tarifi gibi, algoritma size hangi malzemeleri kullanmanız ve hangi adımları izlemeniz gerektiğini söyler.

• Model: Algoritmanın veriler üzerinde uygulanması sonucunda ortaya çıkan nihai üründür. Tarifin sonucunda hazırlanan yemek gibidir. Model, algoritmanın eğitilmesiyle oluşturulan matematiksel yapıdır ve yeni veriler üzerinde tahminler yapar.

Örneğin : Doğrusal regresyon algoritmasını kullanarak bir ev fiyatı tahmin modeli oluşturduğunuzda, bu model evin özelliklerine dayanarak fiyat tahminleri yapabilir. Model, tarifin sonunda elde edilen yemektir ve ev fiyatlarını tahmin eder.

Burayı hallettik, şimdi diğer Temel Kavramları açıklamaya geçelim.

• Eğitim (Training): Modelin, verilen eğitim verisi üzerinde öğrenme sürecidir.
• Test (Testing): Modelin, yeni ve görülmemiş veri üzerinde performansının değerlendirilmesi sürecidir.
• Aşırı Öğrenme (Overfitting): Modelin, eğitim verisine çok fazla uyum sağlaması ve genelleme yapamaması durumudur.Pratikte yaygınca karşılaşılaşılabilir. Tespit edilmesi ve düzeltilmesi kritik önem taşır. Bir sonraki yazımda Aşırı öğrenme hakkında daha çok detaya gireceğim.
• Yetersiz Öğrenme (Underfitting): Modelin, ne eğitim verisine ne de yeni verilere iyi uyum sağlayamaması durumudur.

2. Makine Öğrenimi Süreci: Datumdan Çözüme Giden Yol

Datum “veri” demektir. Yüksek Lisans eğitimimde karşıma çıkan ilk şey kocaman bir “DATUM” yazısıydı ve ben bunu mutlaka bir yerde kullanmalıydım ve tercihimi buradan yana kullanıyorum.😅

Makine öğrenimi, veriden anlamlı bilgiler çıkarma ve bu bilgileri kullanarak tahminler yapma veya kararlar alma sürecidir. Bu süreç, bazı temel adımlardan oluşur ve her adım projenin başarısı için kritik bir öneme sahiptir bizim için.

3. Problem Tanımı: Başarının Temel Taşı

Makine öğrenimi sürecinin ilk ve en kritik adımı, çözülmesi gereken problemin net bir şekilde tanımlanmasıdır. Bu aşama, projenin yönünü belirler ve tüm sonraki adımların temelini oluşturur.

3.1 Hedeflerin Belirlenmesi

• Proje Hedefleri: Projenin nihai amacı nedir? Örneğin, müşteri kaybını azaltmak, satışları artırmak veya operasyonel verimliliği artırmak.
• İş Hedefleri: Makine öğrenimi projesinin iş üzerindeki etkisi nedir? Örneğin, maliyet tasarrufu, gelir artışı veya müşteri memnuniyeti.

3.2 Beklenen Çıktılar

• Model Çıktıları: Modelin üretmesi beklenen çıktılar nelerdir? Örneğin, sınıflandırma etiketleri, tahmin edilen değerler veya öneriler.
• İş Çıktıları: Modelin iş süreçlerine nasıl entegre edileceği ve hangi kararları destekleyeceği belirlenir.

3.3Başarı Kriterleri

• Performans Metrikleri: Modelin başarısını ölçmek için kullanılacak metrikler nelerdir? Örneğin, doğruluk, F1 skoru, RMSE.
• İş Metrikleri: Projenin iş hedeflerine ulaşıp ulaşmadığını değerlendirmek için kullanılacak metrikler nelerdir? Örneğin, müşteri kaybı oranı, satış artışı, maliyet tasarrufu.

3.4 Kapsam ve Sınırlamalar

• Veri Kapsamı: Kullanılacak veri kaynakları ve veri türleri nelerdir?
• Zaman Çizelgesi: Projenin tamamlanması için belirlenen zaman çizelgesi nedir?
• Kaynaklar ve Bütçe: Proje için ayrılan kaynaklar ve bütçe nedir?

3.5 Paydaşların Belirlenmesi

• İç Paydaşlar: Proje ekibi, veri bilimciler, iş analistleri ve yöneticiler.
• Dış Paydaşlar: Müşteriler, tedarikçiler ve diğer ilgili taraflar.

4. Veri Toplama

Tanımlanan probleme uygun verilerin toplanması gerekir. Veri kaynakları çeşitli olabilir:

• Veri Tabanları: Şirket içi veritabanlarından gelen müşteri bilgileri.
• Sensörler: Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından gelen sensör verileri.
• Web Scraping: İnternetten toplanan veriler.
• APIs: Üçüncü taraf servislerden gelen veri akışları.

5. Veri Ön İşleme

Ham veri genellikle gürültülü, eksik veya tutarsız olabilir. Veri ön işleme adımında:

• Eksik veriler doldurulur veya çıkarılır
• Aykırı değerler tespit edilir ve ele alınır
• Veri normalize edilir veya standartlaştırılır ve daha bir çok işlem yapılır.

6. Özellik Mühendisliği: Makine Öğreniminin Gizli Kahramanı

Makine öğrenimi dünyasında, modeller ve algoritmalar genellikle tüm ilgiyi üzerlerine çeker. Ancak deneyimli veri bilimciler, başarılı bir projenin arkasındaki gerçek kahramanın çoğu zaman özellik mühendisliği olduğunu bilir. Peki nedir bu Özellik Mühendisliği ?

Özellik mühendisliği, ham veriden anlamlı özellikler çıkarma veya mevcut özellikleri dönüştürme sürecidir. Bu süreç, makine öğrenimi modellerinin veriyi daha iyi anlamasını ve daha doğru tahminler yapmasını sağlar. Peki neden bu kadar önemli ?

• Veriyi doğru şekilde temsil etmek, modelin gerçek dünya problemlerini daha iyi anlamasına ve çözmesine yardımcı olur. Kötü öznitelikler, modelin başarısız olmasına neden olabilir.
• Model Performansını Artırır: İyi tasarlanmış özellikler, modelin veri içindeki örüntüleri daha kolay öğrenmesini sağlar.
• Veri Boyutunu Azaltır: Gereksiz özellikleri elemek, modelin daha hızlı eğitilmesini ve daha az bellek kullanmasını sağlar.
• Domain Bilgisini Entegre Eder: Alan uzmanlığını modele dahil etmenin en etkili yollarından biridir.

6.1 Özellik Mühendisliğinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

Aşırı Uyum (Overfitting) Riski: Çok fazla özellik eklemek, modelin eğitim verisine aşırı uyum sağlamasına neden olabilir.

Özellik Seçimi: Tüm oluşturulan özellikler faydalı olmayabilir. Özellik seçimi teknikleri kullanarak en etkili özellikleri belirleyin.

Domain Bilgisi: İlgili alanda uzman kişilerle işbirliği yaparak daha anlamlı özellikler oluşturun.

Sürekli İyileştirme: Özellik mühendisliği, tek seferlik bir işlem değil, sürekli iyileştirme gerektiren bir süreçtir.

Model eğitimi, makine öğrenimi sürecinin en kritik aşamalarından biridir. Bu aşamada, seçilen algoritma hazırlanan veri seti üzerinde çalıştırılır ve model, veri içindeki örüntüleri ve ilişkileri öğrenir. İşte bu sürecin daha detaylı bir açıklaması:

7. Model Seçimi

Model seçimi, makine öğrenimi projesinin başarısı için kritik öneme sahiptir. Doğru model seçimi, probleme, veri türüne, veri miktarına ve projenin hedeflerine bağlıdır. Bu başlık altında model seçimi sürecinin detaylı bir açıklaması sunacağım.

7.1 Problem Türünün Belirlenmesi

• Gözetimli Öğrenme: Etiketli veri kullanılarak yapılan öğrenme türü.

-Sınıflandırma: Veriyi önceden tanımlanmış kategorilere ayırma.

-Regresyon: Sürekli bir değer tahmini yapma.

• Gözetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş veri üzerinde çalışan öğrenme türü.

-Kümeleme: Veriyi benzer gruplara ayırma.

-Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltma.

• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajanın çevresiyle etkileşime girerek öğrenmesi.

7.2 Veri Özelliklerinin Analizi

• Veri Boyutu: Büyük veri setleri için daha karmaşık modeller (örn. derin öğrenme) kullanılabilir.
• Özellik Sayısı: Yüksek boyutlu veriler için boyut indirgeme teknikleri veya özellik seçimi gerekebilir.
• Veri Türü: Sayısal, kategorik, metin, görüntü veya zaman serisi verisi olabilir.
• Veri Kalitesi: Eksik veriler, gürültü veya aykırı değerler model seçimini etkileyebilir.

7.3 Model Karmaşıklığı vs. Veri Miktarı

• Basit Modeller: Az veri varsa veya yorumlanabilirlik önemliyse tercih edilir (Örnek : doğrusal regresyon, karar ağaçları).
• Karmaşık Modeller: Büyük veri setleri için uygundur (Örnek: derin sinir ağları, ensemble yöntemler).

7.4 Yaygın Kullanılan Modeller

Sınıflandırma için

• Lojistik Regresyon
• Karar Ağaçları
• Random Forest
• Support Vector Machines (SVM)
• Naive Bayes
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Gradient Boosting Algorithms (XGBoost, LightGBM)
• Sinir Ağları
• Regresyon için:
• Doğrusal Regresyon
• Polinomial Regresyon
• Ridge ve Lasso Regresyon
• Elastik Net
• Karar Ağacı Regresyonu
• Random Forest Regresyonu
• Gradient Boosting Regresyonu

Kümeleme için

• K-Means
• Hierarchical Clustering
• DBSCAN
• Gaussian Mixture Models
• Boyut İndirgeme için:
• Principal Component Analysis (PCA)
• t-SNE
• UMAP

7.5. Model Seçim Kriterleri

• Performans: Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1-skoru, MSE gibi metrikler.
• Hesaplama Karmaşıklığı: Eğitim ve tahmin süresi, bellek gereksinimleri.
• Yorumlanabilirlik: Modelin kararlarının açıklanabilirliği.
• Genelleştirme Yeteneği: Modelin yeni, görülmemiş verilerdeki performansı.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri setlerine uygulanabilirlik.

7.6. Ensemble ve Hibrit Yaklaşımlar

• Birden fazla modelin kombinasyonu (örn. voting, stacking).
• Farklı model türlerinin güçlü yanlarını birleştirme.

7.7. Model Seçiminde Deneysel Yaklaşım

• Birkaç potansiyel model seçip karşılaştırmalı performans analizi yapma.
• Cross-validation kullanarak model performanslarını değerlendirme.

7.8. Domain Bilgisi ve Uzman Görüşü

• Problemin doğasına uygun model seçimi için alan uzmanlarıyla işbirliği.
• Endüstri standartları ve best practice’leri göz önünde bulundurma.

7.9. Sürekli İyileştirme

• Model seçimini bir kerelik değil, iteratif bir süreç olarak ele alma.
• Yeni modeller ve teknikleri takip etme ve deneme.

8. Model Eğitimi

Model eğitimi, makine öğrenimi sürecinin kritik bir aşamasıdır. Bu aşamada, seçilen algoritma hazırlanan veri seti üzerinde çalıştırılır ve model, veri içindeki örüntüleri ve ilişkileri öğrenir. İşte bu sürecin daha detaylı bir açıklaması:

8.1 Veri Hazırlığı

• Veri Bölümleme: Veri genellikle eğitim, doğrulama ve test setlerine ayrılır (örneğin, 70% eğitim, 15% doğrulama, 15% test).
• Veri Normalizasyonu: Özellikler aynı ölçeğe getirilir (örneğin, min-max normalizasyonu veya z-score standardizasyonu).

8.2 Model Başlatma

• Parametre Başlatma: Model parametreleri (ağırlıklar ve bias’lar) rastgele veya belirli stratejilerle başlatılır.
• Hiperparametre Ayarı: Öğrenme oranı, batch size, epoch sayısı gibi hiperparametreler belirlenir.

8.3 İteratif Öğrenme Süreci

• Forward Pass: Giriş verileri model üzerinden geçirilir ve tahminler üretilir.
• Kayıp Hesaplama: Tahminler ile gerçek değerler arasındaki fark (kayıp) hesaplanır.
• Geriye Yayılım (Backpropagation): Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır ve model parametrelerine doğru geriye yayılır.
• Parametre Güncelleme: Optimizasyon algoritması (örneğin, Stochastic Gradient Descent, Adam) kullanılarak model parametreleri güncellenir.

8.4 Batch İşleme

• Mini-batch Gradient Descent: Veri, küçük batch’lere bölünür ve her batch için yukarıdaki adımlar tekrarlanır.
• Epoch: Tüm eğitim verisi üzerinden bir kez geçilmesi bir epoch’u oluşturur. Eğitim genellikle birden çok epoch boyunca devam eder.

8.5 Düzenlileştirme Teknikleri

• L1/L2 Regularization: Aşırı uyumu önlemek için model parametrelerine ceza uygulanır.
• Dropout: Sinir ağlarında, her iterasyonda rastgele nöronlar devre dışı bırakılır.
• Early Stopping: Doğrulama seti performansı düşmeye başladığında eğitim durdurulur.

8.6 Model Performans İzleme

• Eğitim ve Doğrulama Metrikleri: Her epoch sonunda eğitim ve doğrulama setlerindeki performans ölçülür (örneğin, doğruluk, kayıp).
• Öğrenme Eğrileri: Eğitim ve doğrulama performansının zamanla değişimi izlenir.

8.7 Hiperparametre Optimizasyonu

• Grid Search / Random Search: Farklı hiperparametre kombinasyonları denenir.
• Bayesian Optimization: Daha akıllı bir hiperparametre arama stratejisi uygulanır.

8.8. Transfer Öğrenme (Uygun Olduğunda)

• Önceden eğitilmiş bir modelin ağırlıkları kullanılarak eğitim başlatılır.
• Model, yeni veri setine ince ayar (fine-tuning) yapılarak adapte edilir.

8.9. Ensemble Öğrenme

• Birden fazla model eğitilir (örneğin, farklı başlangıç koşullarıyla).
• Modellerin tahminleri birleştirilerek nihai tahmin elde edilir.

9.Model Değerlendirme

Model değerlendirme, eğitilen modelin performansını ölçmek ve gerçek dünya uygulamalarında ne kadar iyi çalışacağını tahmin etmek için önemli bir aşamadır. Bu süreç, modelin güçlü ve zayıf yönlerini anlamayı, potansiyel sorunları tespit etmeyi ve gerektiğinde iyileştirmeler yapmayı sağlar.

9.1 Performans Metrikleri

Sınıflandırma Problemleri için Metrikleri:

• Doğruluk (Accuracy): Doğru tahmin edilen örneklerin oranı.
• Hassasiyet (Precision): Pozitif olarak tahmin edilenlerin gerçekten pozitif olma oranı.
• Duyarlılık (Recall veya Sensitivity): Gerçek pozitiflerin doğru tahmin edilme oranı.
• F1-Skoru: Hassasiyet ve duyarlılığın harmonik ortalaması.
• ROC Eğrisi ve AUC: Sınıflandırıcının ayrım gücünü gösteren metrik.
• Confusion Matrix: Tahminlerin detaylı dağılımını gösteren tablo.

9.1.2 Regresyon Problemleri için Metrikler:

• Ortalama Kare Hata (MSE): Tahmin hatalarının karelerinin ortalaması.
• Kök Ortalama Kare Hata (RMSE): MSE’nin kare kökü.
• Ortalama Mutlak Hata (MAE): Tahmin hatalarının mutlak değerlerinin ortalaması.
• R-kare (R²): Modelin varyansı açıklama oranı.

9.1.3 Kümeleme Problemleri için Metrikler:

• Silhouette Skoru: Kümelerin ne kadar iyi ayrıldığını ölçer.
• Calinski-Harabasz İndeksi: Küme yoğunluğunu ve ayrımını değerlendirir.

9.2 Cross-Validation

• K-Fold Cross-Validation: Veri seti k parçaya bölünür, her parça sırayla test seti olarak kullanılır.
• Stratified K-Fold: Sınıf dağılımını koruyan cross-validation.
• Leave-One-Out Cross-Validation: Her örnek bir kez test verisi olarak kullanılır.

9.3 Hata Analizi

• Hata Örneklerinin İncelenmesi: Modelin yanlış tahmin ettiği örneklerin detaylı analizi.
• Hata Dağılımı: Hataların belirli bir örüntü gösterip göstermediğinin incelenmesi.
• Özellik Önem Analizi: Hangi özelliklerin tahminlerde daha etkili olduğunun belirlenmesi.

9.4 Model Karşılaştırma

• Baseline Model: Basit bir model (örn. ortalama tahmin) ile karşılaştırma.
• Farklı Modeller: Aynı veri seti üzerinde farklı modellerin performanslarının karşılaştırılması.
• Ensemble Yöntemler: Birden fazla modelin kombinasyonunun değerlendirilmesi.

9.5 Overfitting ve Underfitting Kontrolü

• Öğrenme Eğrileri: Eğitim ve validasyon performansının epoch’lara göre değişimi.
• Bias-Variance Tradeoff: Modelin kompleksliği ile genelleme yeteneği arasındaki dengenin incelenmesi.

9.6 Robustluk Testi

• Gürültülü Veri: Modelin gürültülü veya bozuk verilere karşı dayanıklılığının test edilmesi.
• Edge Cases: Uç durumların ve nadir senaryoların test edilmesi.

9.7 Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik

• Feature Importance: Hangi özelliklerin modelin kararlarında daha etkili olduğunun analizi.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) Değerleri: Her bir özelliğin tahminlere katkısının açıklanması.
• Partial Dependence Plots: Belirli bir özelliğin model tahminlerini nasıl etkilediğinin görselleştirilmesi.

9.8 Zaman İçinde Performans

• Concept Drift: Zaman içinde veri dağılımının değişip değişmediğinin kontrolü.
• Model Güncelleme Stratejisi: Modelin ne sıklıkla yeniden eğitilmesi gerektiğinin belirlenmesi.

9.9 Etik ve Adillik Değerlendirmesi

• Bias Kontrolü: Modelin belirli gruplara karşı önyargılı olup olmadığının incelenmesi.
• Fairness Metrikleri: Modelin farklı demografik gruplar için adil sonuçlar üretip üretmediğinin değerlendirilmesi.

10. Model Optimizasyonu

Model optimizasyonu, makine öğrenimi modelinin performansını artırmak için yapılan sistematik iyileştirmeler sürecidir. Bu süreç, modelin doğruluğunu, genellenebilirliğini ve verimliliğini artırmayı hedefler. Düşünsenize kedileriniz size bu konuda yardım ediyorr !

10.1 Hiperparametre Optimizasyonu

Hiperparametreler, modelin öğrenme sürecini kontrol eden, eğitim öncesinde belirlenen parametrelerdir. Optimizasyon yöntemleri:

• Grid Search: Tüm hiperparametre kombinasyonlarını dener.
• Random Search: Hiperparametre uzayından rastgele örnekler seçer.
• Bayesian Optimizasyon: Önceki sonuçlara dayanarak akıllı seçimler yapar.

10.2 Özellik Mühendisliği ve Seçim İşlemi

• Özellik Mühendisliği: Mevcut özelliklerden yeni, anlamlı özellikler oluşturma.
• Özellik Seçimi: En önemli özellikleri belirleme ve seçme.
• Filter yöntemleri
• Wrapper yöntemleri
• Embedded yöntemler
• Boyut İndirgeme: Veri setinin boyutunu azaltma (PCA, t-SNE).

10.3 Ensemble Metodlar

Birden fazla modeli birleştirerek daha güçlü bir model oluşturma:

• Bagging: Veri alt kümelerinde eğitilmiş modelleri birleştirir.
• Boosting: Zayıf öğrenicileri sırayla eğiterek güçlü öğrenici oluşturur.
• Stacking: Farklı modellerin tahminlerini kullanarak üst-seviye model oluşturur.

10.4 Cross-Validation

Model performansını değerlendirmek ve aşırı uyumu önlemek için kullanılır:

• K-fold cross-validation
• Stratified K-fold
• Leave-one-out

10.5 Regularizasyon

Modelin karmaşıklığını kontrol ederek aşırı uyumu önler:

• L1 Regularizasyon (Lasso)
• L2 Regularizasyon (Ridge)
• Elastic Net

- Aklınızda mutlaka bulunması gerekenler

• Optimizasyon sürecini sistematik ve tekrarlanabilir şekilde yürütün.
• Veri sızıntısına dikkat edin.
• Aşırı uyum belirtilerine karşı uyanık olun.
• Basit modellerden başlayıp karmaşıklığı kademeli olarak artırın.
• Domain bilgisini kullanın.

Fark ettiyseniz bazı kavramların kısada olsa farklı bölümlerde tekrarlandığını göreceksiniz. Bunun temel sebebi, bazı kavramların akılda daha iyi yer etmesini amaçlamamdır. Zira bazı kavramlar karışabiliyor ve bu durum can sıkıcı olabiliyor.

11. Hiperparametre Ayarı

Dikkat bu bölüm sizi acıktırabilir ! Çünkü elimden geldiği kadar örneklendirerek anlatmak istedim. Belki biraz tuzu abartmış olabilirim.

Hiperparametre ayarı, makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için kullanılan bir süreçtir. Bu, adeta bir aşçının yemeğin lezzetini mükemmelleştirmek için baharatları ayarlaması gibidir.

11.1 Hiperparametreler Nedir?

Hiperparametreler, modelin öğrenme sürecini kontrol eden, önceden belirlenen değerlerdir. Bunlar, modelin kendisi tarafından öğrenilmez, bizim tarafımızdan ayarlanır.

Örnek: Düşünün ki bir kahve makinesisiniz. Kahvenin sertliği, sıcaklığı ve miktarı sizin hiperparametreleriniz. Müşterileriniz (yani verileriniz) size göre bu ayarları optimize etmeye çalışıyor!

11.2 Neden Hiperparametre Ayarı Önemli?

Doğru hiperparametreler, modelinizin performansını dramatik bir şekilde artırabilir. Yanlış ayarlanmış hiperparametreler ise modelinizi bir felakete dönüştürebilir.

Örnek: Hiperparametre ayarı yapmadan model eğitmek, gözü kapalı dart atmak gibidir. Bazen şanslı bir atış yapabilirsiniz, ama çoğunlukla hedefi ıskalarsınız!

11.3 Yaygın Hiperparametreler

Öğrenme Oranı: Modelin her iterasyonda parametrelerini ne kadar güncelleyeceğini belirler.

• Çok yüksek: Model hızlı öğrenir ama optimum noktayı aşabilir, bu da salınımlara veya ıraksamaya neden olabilir. Örnek: Gradyan inişinde, büyük adımlarla minimum noktayı sürekli aşan bir top gibi.
• Çok düşük: Model yavaş öğrenir, yerel minimumlara takılabilir veya eğitim çok uzun sürebilir. Örnek: Gradyan inişinde, çok küçük adımlarla ilerleyen ve global minimuma ulaşmakta zorlanan bir top gibi.
• Optimum: Model, hızlı ve kararlı bir şekilde öğrenir, global minimuma yakınsar. Örnek: Gradyan inişinde, uygun adım boyutuyla düzgünce global minimuma inen bir top gibi.

Ağaç Derinliği (Karar Ağaçları için): Ağacın ne kadar derin olacağını belirler.

• Çok derin: Model, her yaprağı hatırlayan ama ormanı göremeyen bir ağaç olur.
• Çok sığ: Model, sadece gövdeyi gören, dalları ve yaprakları unutan bir ağaç olur.

Nöron Sayısı (Sinir Ağları için): Ağın karmaşıklığını belirler.

• Çok fazla: Model, her detayı hatırlayan ama genelleme yapamayan bir hafız gibi olur.
• Çok az: Model, sadece ana hatları hatırlayan unutkan bir arkadaş gibi olur.

11.4 Hiperparametre Ayarlama Teknikleri

Grid Search: Tüm olası kombinasyonları dener.

• Örnek: Bir restoranda menüdeki her yemeği tatmak gibi. Lezzetli ama zaman alıcı!

Random Search: Rastgele kombinasyonları dener.

• Örnek: Gözü kapalı menüden yemek seçmek gibi. Hızlı ama şansa bağlı!

Bayesian Optimization: Önceki sonuçlara dayanarak akıllıca seçimler yapar.

• Örnek: Şef önerilerine göre yemek seçmek gibi. Hem hızlı hem de genellikle etkili!

11.5 Hiperparametre Ayarlama Süreci

Başlangıç Değerlerini Belirleme:

• Örnek: Yeni bir yemek yaparken tarifi ilk kez deniyorsunuz.

Arama Uzayını Tanımlama:

• Örnek: Yemeğe ekleyebileceğiniz baharatların listesini çıkarıyorsunuz.

Çapraz Doğrulama:

• Örnek: Yemeği farklı kişilere tattırıp geri bildirim alıyorsunuz.

En İyi Kombinasyonu Seçme:

• Örnek: En çok beğenilen tarifi not ediyorsunuz.

Final Model Eğitimi:

• Örnek: Seçilen tarifi büyük bir ziyafet için hazırlıyorsunuz.

11.6 Hiperparametre Ayarlama Tuzakları

Aşırı Ayarlama:

• Örnek: Yemeğe o kadar çok baharat katarsınız ki, artık ana malzemenin tadını alamazsınız.

Hesaplama Maliyeti:

• Örnek: Mükemmel tarifi bulmak için o kadar çok deneme yaparsınız ki, misafirler açlıktan bayılır.

- İpuçları ve Püf Noktaları

• Başlangıçta Geniş, Sonra Dar: Önce geniş bir aralıkta arama yapın, sonra en iyi bölgeye odaklanın.Örnek: Önce tüm mutfakları deneyin, sonra en sevdiğiniz mutfağın yemeklerine odaklanın.
• Domain Bilgisini Kullanın: Probleminiz hakkındaki bilginizi kullanarak akıllı seçimler yapın.Örnek: Hint yemeği yapıyorsanız, İtalyan baharatlarını denemeyin mesela.
• Otomatik Hiperparametre Ayarlama Araçları: Scikit-learn’ün GridSearchCV, RandomizedSearchCV gibi araçlarını kullanın. Örnek: Yemek yapmak için çok fonksiyonlu bir mutfak robotu kullanmak gibi.

12. Tahmin ve Yorumlama: Modelin Gerçek Dünyaya Açılması

Bu aşama, eğitilmiş ve optimize edilmiş modelinizin gerçek dünya verilerine uygulandığı ve elde edilen sonuçların anlamlı içgörülere dönüştürüldüğü kritik bir süreçtir.

12.1 Yeni Verilere Tahmin Uygulama

12.1.1 Veri Hazırlığı

• Veri Formatı: Yeni verilerin, eğitim verileriyle aynı formatta olduğundan emin olun. Örneğin, aynı özellikler ve aynı veri türleri kullanılmalıdır.
• Ön İşleme: Eğitim aşamasında uygulanan tüm ön işleme adımlarını (örneğin, normalizasyon, one-hot encoding) yeni verilere de uygulayın. Bu, modelin yeni veriler üzerinde doğru tahminler yapabilmesi için kritiktir.

12.1.2 Tahmin Süreci

• Modeli Uygulama: Modeli yeni verilere uygulayın ve tahminleri elde edin. Bu, modelin eğitildiği veri seti dışında, daha önce hiç görmediği veriler üzerinde nasıl performans gösterdiğini test eder.
• Tahminlerin Tutarlılığı: Tahminlerin mantıklı ve tutarlı olup olmadığını kontrol edin. Örneğin, bir ev fiyatı tahmin modeli, çok düşük veya çok yüksek fiyatlar tahmin ediyorsa, bu bir sorun olabilir.

12.1.3 Batch vs. Real-time Tahminler

• Batch Tahminler: Büyük veri kümeleri için periyodik olarak tahminler yapılır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde günlük satış tahminleri.
• Real-time Tahminler: Anlık gelen verilere hızlı yanıt verilir. Örneğin, bir öneri sistemi, kullanıcı bir ürün sayfasını ziyaret ettiğinde anında öneriler sunar.

12.2 Sonuçların Yorumlanması

12.2.1 Tahmin Güvenilirliği

• Güven Aralıkları: Modelin tahminlerine ne kadar güvenebileceğinizi değerlendirin. Örneğin, bir regresyon modelinde tahmin edilen değerin etrafındaki güven aralığı.
• Olasılık Skorları: Sınıflandırma problemlerinde, modelin her sınıf için verdiği olasılık skorlarını kullanarak tahminlerin güvenilirliğini değerlendirin.

12.2.2 Hata Analizi

• Yanlış Tahminlerin İncelenmesi: Modelin yanlış tahmin ettiği örnekleri inceleyin ve nedenlerini anlamaya çalışın. Bu, modelin iyileştirilmesi için önemli ipuçları sağlayabilir.
• Sistematik Hatalar: Modelin belirli bir örüntü gösterip göstermediğini kontrol edin. Örneğin, model belirli bir sınıfı sürekli olarak yanlış tahmin ediyorsa, bu bir önyargı olabilir.

12.2.3 Özellik Önem Analizi

• Özellik Önem Skorları: Hangi özelliklerin tahminlerde en etkili olduğunu belirleyin. Bu, modelin nasıl çalıştığını anlamak için önemlidir.
• SHAP Değerleri: SHAP (SHapley Additive exPlanations) değerleri, her bir özelliğin tahminlere katkısını açıklamak için kullanılır.

— Örnek Bazlı Açıklamalar

• LIME: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) gibi teknikler kullanarak bireysel tahminler için açıklamalar üretin. Örneğin, bir müşterinin neden churn riski taşıdığını açıklamak gibi diyebiliriz.

12.3 İş Kararlarına Entegrasyon

12.3.1 Karar Eşikleri Belirleme

• Eşik Değerleri: Sınıflandırma problemlerinde, hangi olasılık değerinin üzerinde pozitif sınıf kabul edileceğini belirleyin. Bu eşikleri iş hedeflerine ve risk toleransına göre ayarlayın.

12.32Maliyet-Fayda Analizi

• Maliyet ve Fayda: Yanlış pozitiflerin ve yanlış negatiflerin maliyetini değerlendirin. Örneğin, bir kredi risk modeli için yanlış pozitifler (kredi verilmeyen ama ödemelerini yapabilecek müşteriler) ve yanlış negatifler (kredi verilen ama ödemelerini yapamayacak müşteriler) arasındaki dengeyi değerlendirin.

12.3.3 A/B Testleri

• A/B Testleri: Model tahminlerinin gerçek dünya etkisini ölçmek için A/B testleri yapın. Örneğin, bir öneri sisteminin yeni versiyonunu mevcut versiyonla karşılaştırarak performansını değerlendirin.

12.3.4 İş Süreçlerine Entegrasyon

• Otomatik Karar Verme: Model tahminlerini otomatik karar verme sistemlerine entegre edin. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde, modelin önerdiği ürünler otomatik olarak kullanıcıya gösterilebilir.
• İnsan-Makine İşbirliği: Yüksek riskli kararlar için insan onayı gerektiren süreçler tasarlayın. Örneğin, bir sağlık teşhis modelinin önerdiği teşhisler, doktorlar tarafından onaylanabilir.

12.4 Sonuçların Görselleştirilmesi ve Raporlama

12.4.1 Görselleştirme Teknikleri

• Grafikler ve Panolar: Karmaşık model çıktılarını anlaşılır grafikler ve gösterge panolarına dönüştürün. Örneğin, bir satış tahmin modelinin sonuçlarını gösteren bir çizgi grafik.
• Interaktif Görselleştirmeler: Derinlemesine analiz imkanı sağlayan interaktif görselleştirmeler kullanın. Örneğin, bir müşteri segmentasyon modelinin sonuçlarını gösteren interaktif bir harita.

12.4.2 Yönetici Özetleri

• Anlaşılır Özetler: Teknik olmayan paydaşlar için anlaşılır özetler hazırlayın. Örneğin, modelin genel performansını ve iş üzerindeki potansiyel etkisini özetleyen bir rapor.
• KPI’lar: Kilit performans göstergelerini (KPI’ları) vurgulayın. Örneğin, modelin tahmin doğruluğu, müşteri memnuniyeti üzerindeki etkisi gibi.

12.5 Etik Değerlendirme

Adillik Analizi

• Adillik: Modelin farklı demografik gruplar için adil sonuçlar üretip üretmediğini kontrol edin. Örneğin, modelin cinsiyet, yaş veya etnik köken gibi faktörlere göre önyargılı olup olmadığını değerlendirin.
• Adil ML Teknikleri: Gerekirse, adil makine öğrenimi teknikleri uygulayarak modeli iyileştirin. Örneğin, adil veri örnekleme veya adil model eğitimi teknikleri.

Şeffaflık

• Şeffaflık: Model kararlarının nasıl alındığını açıklayabildiğinizden emin olun. Örneğin, modelin hangi özelliklere dayanarak belirli bir tahmin yaptığını açıklayın.
• Denetim Raporları: Gerektiğinde düzenleyici kurumlar için denetim raporları hazırlayın. Örneğin, finansal modeller için düzenleyici gereksinimlere uygun raporlar.

12.6 Sürekli İzleme ve Güncelleme

12.6.1 Model Performans İzleme

• Performans İzleme: Zaman içinde model performansını takip edin. Örneğin, modelin tahmin doğruluğunu düzenli olarak kontrol edin.
• Concept Drift: Veri dağılımındaki değişiklikler (concept drift) belirtilerini izleyin. Örneğin, modelin performansının zamanla düşüp düşmediğini kontrol edin.

12.6.2 Geri Bildirim Döngüsü

• Geri Bildirim: Gerçek sonuçları toplayın ve model tahminleriyle karşılaştırın. Örneğin, modelin tahmin ettiği müşteri memnuniyeti skorları ile gerçek müşteri geri bildirimlerini karşılaştırın.
• Model Güncelleme: Bu geri bildirimleri kullanarak modeli periyodik olarak yeniden eğitin veya ince ayar yapın. Örneğin, modelin performansını artırmak için yeni verilerle yeniden eğitin.

13. Model Dağıtım ve İzleme: Namı Değer Canlıya Çıkartmak

Makine öğrenimi projelerinin başarısı, modelin sadece geliştirilmesi ve eğitilmesiyle sınırlı değildir. Modelin üretim ortamına dağıtılması ve performansının sürekli olarak izlenmesi, projenin gerçek dünya uygulamalarında etkili olmasını sağlar. Bu aşama, modelin canlı sistemlerde nasıl çalıştığını ve zaman içinde nasıl iyileştirileceğini kapsar.

13.1 Model Dağıtımı

13.1.1 Üretim Ortamına Hazırlık

• Model Paketleme: Model, üretim ortamına dağıtılmadan önce uygun bir formatta paketlenir. Bu, genellikle bir dosya (örneğin, .pkl, .h5) veya bir API olarak yapılır.
• Bağımlılıkların Yönetimi: Modelin çalışması için gerekli olan tüm bağımlılıklar (kütüphaneler, veri işleme adımları) belirlenir ve yönetilir.

13.1.2 Dağıtım Stratejileri

• Batch Dağıtım: Model, belirli aralıklarla büyük veri kümeleri üzerinde çalıştırılır. Örneğin, günlük satış tahminleri.
• Real-time Dağıtım: Model, anlık gelen verilere hızlı yanıt verir. Örneğin, bir öneri sistemi veya sahtekarlık tespit sistemi.
• Edge Dağıtım: Model, merkezi bir sunucu yerine uç cihazlarda çalıştırılır. Örneğin, IoT cihazları veya mobil uygulamalar.

13.1.3 Dağıtım Araçları ve Platformları

• Docker ve Kubernetes: Modelin kapsayıcılar (containers) içinde dağıtılması ve yönetilmesi.
• Cloud Platformları: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML gibi bulut tabanlı hizmetler.
• CI/CD Pipelines: Sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI/CD) süreçleri ile model güncellemelerinin otomatikleştirilmesi.

13.2 Model İzleme

13.2.1 Performans İzleme

• Tahmin Doğruluğu: Modelin tahmin doğruluğu, zaman içinde izlenir ve değerlendirilir. Örneğin, sınıflandırma doğruluğu, regresyon hatası.
• Hata Oranları: Yanlış pozitif ve yanlış negatif oranları izlenir.
• Latency ve Throughput: Modelin yanıt süresi (latency) ve işleme kapasitesi (throughput) izlenir.

13.2.2 Veri İzleme

• Veri Kalitesi: Üretim ortamında kullanılan verilerin kalitesi izlenir. Eksik veriler, aykırı değerler ve veri dağılımındaki değişiklikler kontrol edilir.
• Concept Drift: Veri dağılımındaki değişiklikler (concept drift) izlenir. Modelin performansının zamanla düşüp düşmediği kontrol edilir.

13.2.3 Kullanıcı Geri Bildirimi

• Geri Bildirim Toplama: Kullanıcı geri bildirimleri toplanır ve analiz edilir. Örneğin, müşteri memnuniyeti anketleri, kullanıcı yorumları.
• Geri Bildirim Entegrasyonu: Geri bildirimler, modelin iyileştirilmesi için kullanılır.

13.3 Model Güncelleme ve Yeniden Eğitim

13.3.1 Güncelleme Stratejileri

• Periyodik Güncellemeler: Model, belirli aralıklarla yeniden eğitilir ve güncellenir. Örneğin, aylık veya çeyreklik güncellemeler.
• Olay Tabanlı Güncellemeler: Model, belirli olaylar veya performans düşüşleri tespit edildiğinde güncellenir. Örneğin, concept drift tespit edildiğinde.

13.3.2 Yeniden Eğitim Süreci

• Veri Toplama: Yeni veriler toplanır ve mevcut veri setine eklenir.
• Model Eğitimi: Model, yeni veri seti üzerinde yeniden eğitilir.
• Model Değerlendirme: Yeni model, test veri seti üzerinde değerlendirilir ve performansı ölçülür.
• Model Dağıtımı: Yeni model, üretim ortamına dağıtılır ve eski modelle değiştirilir.

13.4 Sürekli İyileştirme ve Geri Besleme Döngüsü

13.4.1 Döngüsel Süreç

• Geri Besleme: Her adımda elde edilen bilgiler, önceki adımlara geri besleme sağlar. Bu, modelin sürekli olarak iyileştirilmesini ve optimize edilmesini sağlar.
• İteratif Yaklaşım: Makine öğrenimi süreci, doğrusal olmaktan ziyade iteratif bir yaklaşımla ele alınır. Her iterasyon, modelin performansını ve genelleme yeteneğini artırmayı hedefler.

13.4.2 Sürekli İyileştirme

• Performans Analizi: Modelin performansı düzenli olarak analiz edilir ve iyileştirme fırsatları belirlenir.
• Yeni Teknikler ve Algoritmalar: Yeni makine öğrenimi teknikleri ve algoritmaları takip edilir ve gerektiğinde mevcut modele entegre edilir.
• Otomatikleştirme: Model izleme, güncelleme ve yeniden eğitim süreçleri mümkün olduğunca otomatikleştirilir.

Sonuç

Makine öğrenimi, veri biliminin temel taşlarından biri olarak, günümüz teknoloji dünyasında giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu makalede, makine öğrenimi sürecinin temel adımlarını, problem tanımından model dağıtımına kadar detaylı bir şekilde inceledik.

Gördüğümüz gibi, başarılı bir makine öğrenimi projesi sadece algoritmaları uygulamaktan ibaret değildir. Doğru problem tanımı, kaliteli veri toplama, etkili özellik mühendisliği, dikkatli model seçimi ve ayarı, titiz değerlendirme ve sürekli izleme gibi birçok kritik adımı içerir. Her adım, bir sonrakinin başarısını etkiler ve tüm süreç döngüsel bir yapıya sahiptir.

Makine öğreniminin geleceği, daha akıllı algoritmalar, daha büyük veri setleri ve daha güçlü hesaplama kaynaklarıyla şekillenecektir. Ancak, etik konular, model yorumlanabilirliği ve adil yapay zeka gibi konular da giderek daha fazla önem kazanacaktır.

Unutmayın ki, makine öğrenimi bir yolculuktur. Her proje yeni öğrenme fırsatları sunar ve sürekli iyileştirme gerektirir. Bu makalenin sizin makine öğrenimi yolculuğunuzda değerli bir rehber olmasını umuyoruz. Kendinizi sürekli geliştirmeye, yeni teknikler öğrenmeye ve etik prensipleri göz önünde bulundurmaya devam edin.

Umuyorum ki sizler için faydalı bir makale olmuştur. Bir sonraki makalem “Aşırı Öğrenme” ile ilgili olacak. Orada görüşmek üzere!