ÖĞRENEN MAKİNELER

Muhammed Kâmil YAYKAN

Bilgi güçtür.
Francis Bacon

Gelişen teknolojinin son mahsullerinden biri yapay zekâ ya da bilinen kısaltmasıyla AI. Şu an doğuşuna şahitlik ettiğimiz bu teknolojik ürünün insanlığı ne derece geliştireceği veya değiştireceği ise on yıllar belki yüzyıllar sonra netleşecek. Peki, bir makine olan yapay zekâ nasıl öğreniyor? Hangi yöntemlerle çalışıyor? Ve tüm bunları nasıl kullanıyor? Sorularımız hazırsa cevapları aramaya başlıyoruz…
BİLİYOR MUSUNUZ?
• Makine öğrenimi, bir bilgisayarın veya algoritmanın, insanların müdahalesine ihtiyaç duymadan verilerden anlam çıkarmasını sağlar. Bu, makinelerin belirli örüntüleri tanıması ve sonuç çıkarabilmesi için veriye dayalı modeller oluşturduğu bir süreçtir. Bu süreç ise üç farklı şekilde işler: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme.
• Denetimli öğrenme metodunda makineye bir görev verilir. Örneğin makineden bir fotoğraftaki nesneleri tanımlaması istenir. Daha sonra makineye benzer fotoğraflar verilir ve makine eldeki verileri kullanarak doğru tahminlerde bulunma becerisini geliştirir. Bu yöntem günümüzdeki en yaygın yapay zekâ eğitim metodudur.
• Denetimsiz öğrenmede ise herhangi bir görev, etiket veya doğru cevap verilmez. Makine, buradaki boşluğu büyük miktardaki verileri analiz ederek doldurmaya çalışır ve algoritmasını bu analizler sonrasında inşa eder. Bu yöntem genellikle e-ticaret sitelerinde karşımıza çıkmaktadır.
• Pekiştirmeli öğrenme metodunda ise makine ödül-ceza yoluyla öğrenir. Karmaşık problemlere sunduğu çözümlerle ödüllendirilen veya cezalandırılan makine en yüksek ödülü yani en geniş veriyi kazanmak için doğru stratejiyi geliştirir. Bu yöntem ise otonom araçlarda ve bilgisayar oyunlarında tercih edilir.
PEKİ, NASIL ÖĞRENİR?
• Sonda söyleyeceğimizi başta zikredelim. Makine veri ile öğrenir. Ne kadar çok veri yüklerseniz makinenizin öğrenme ve öğrendiklerini işletme becerisi o denli yüksektir. Bundandır ki; bilgi, güçtür.
• Makineler öğrenme sürecinde şu adımları takip eder:
o Veri Toplama: İlk olarak, makinenin eğitilmesi için uygun veriler toplanır. Verinin kalitesi ve miktarı, öğrenme sürecinin başarısını doğrudan etkiler.
o Veri Hazırlama: Toplanan veriler işlenir ve eksik veriler tamamlanır. Bu süreç, makinenin doğru öğrenmesini sağlamak için gereklidir.
o Model Eğitimi: Makine, bir algoritma yardımıyla veriyi analiz eder ve veriye uygun bir model oluşturur. Bu model, geçmiş verilere dayanarak gelecekte tahminlerde bulunur.
o Model Değerlendirme: Modelin doğruluğu test edilerek gerektiğinde daha iyi sonuçlar alabilmek için ayarlamalar yapılır.
o Modelin İyileştirilmesi ve Kullanımı: En iyi sonucu veren model seçilir ve gerçek dünyada kullanılır.
NEDEN ÖNEMLİ?
• Makine öğrenimi; sağlıktan ekonomiye, ulaşımdan eğitime kadar pek çok alanda ciddi avantajlar sunuyor.
• Yapay zekâ destekli makineler, büyük veriyi analiz ederek insanların daha hızlı, doğru ve etkili kararlar almasına yardımcı oluyor.
• Örnek vermek gerekirse, tıp alanında kanser teşhisi gibi kritik görevlerde makineler büyük oranda doğruluk sağlıyor.
• Veya büyük metropollerde trafik düzenlemelerinde anlık yapay zekâ verilerinden yararlanılıyor. Kullandığınız haritaların size alternatif sunmalarının altında yine makine öğrenmesi yatıyor.
• Ya da dil çevirisi, görüntü işleme, ses tanıma gibi günlük hayatımıza doğrudan etki eden alanlarda da makineler bize büyük oranda destek sağlıyor.