makine öğrenmesi

TDK'ya göre öğrenmek, sözlükte bilgi edinmek, bellemek, yetenek ve beceri kazanmak anlamına gelmektedir. İnsanlar doğdukları ilk andan itibaren öğrenme yetisini kazanmaya başlar ve bu yetinin üstüne her gün, her daim bir şeyler ekleyerek genişletmeye devam etmektedir. Günlük hayatta da bir kişinin dışarıda duyduğu bir müziği hemen tanıması veya kişilerin karşılaştığı problemler karşısında sahip olduğu bilgi ve birikimle en iyi ve doğru kararı vermesi insanoğlunun sahip olduğu öğrenme yeteneğini farkında olmadan ne kadar sıklıkla kullandığını bize göstermektedir. Bu nedenle insanlardaki bu öğrenme yetisi insanı diğer canlılardan ve makinelerden farklı ve üstün kılan en önemli özelliklerden birisidir.

Bilgisayarlara insan zekasının aktarılması prensibiyle başlatılan yapay zeka çalışmalarıyla birlikte insandaki öğrenme yeteneğinin de bilgisayarlara kazandırılma düşüncesi büyük önem arz etmiştir. Bu fikir doğrultusunda makinelerin ve bilgisayarların da insan gibi öğrenip en iyi kararı verebilme arzusu makine öğrenmesi kavramını ortaya çıkarmıştır.

Başlangıçta sadece verilen belli görevleri yapmak üzere tasarlanan bilgisayarlar, insanlığa daha çok günlük işlerinde kolaylık sağlamak ve yardımcı olmak için üretilmiştir. Geliştirmelerle birlikte bilgisayarların ve makinelerin basit belli görevleri yapmalarının yanında verilen işler hakkında istenilen verileri toplayıp depolaması sağlandı. Ancak bilgisayarlarda biriken bu veriler anlamlandırılmadıktan sonra hiçbir şey ifade etmeyip, sadece bir çöp yığınına dönüşüp kalıyordu. İnsanlar için analiz edilip anlamdırılabilen veriler ancak bir anlam ve bilgi ifade eder. Bu da ancak makine öğrenmesi kavramıyla bilgisayarların da insanlar gibi eğitilip öğretilerek belli bir seviyeye ulaştırmasını gerekli kılmıştır. Bu nedenle "Gözlemler sonucu elde edilen verileri bilgisayar yardımıyla işleyerek, bu gözlemlerin içinde yer alan örüntüler (patterns) keşfedilip tanımlanabilir mi?" sorusu makine öğrenmesinin temelini oluşturmaktadır.

Çok büyük miktardaki ve çok özellikli verileri elle işlemek mümkün olamayacağı için makine öğrenmesi ve modelleri geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi örnek veriler veya geçmiş deneyimleri kullanarak performans kriterini optimize eden bilgisayar programıdır (Alpaydın, 2004). Makine öğrenmesi yardımıyla geçmişte var olan verilere dayanarak ileriye dönük tahmin ve planlama yaparak daha doğru ve geçerli sonuçlar elde edilebilmektedir. Bu da makine öğrenmesinin büyük veri yığınları içerisinden şirket ve kişiler için faydalı ve kazançlı çıkmasını sağlayan bir sistem olduğunu göstermektedir.

makine öğrenme yöntemleri;
- denetimli öğrenme
- denetimsiz öğrenme
- yarı denetimli öğrenme
- pekiştirmeli öğrenme