Makine öğrenmesi, yapay zekâ alanının bir alt disiplini olarak, bilgisayar sistemlerinin verilerden örüntü ve bilgi edinerek kendini otomatik biçimde geliştirmesine olanak tanır. Makine öğrenmesi algoritmaları, büyük veri kümelerini analiz ederek bu verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri belirler; bu bilgiyi kullanarak geleceğe yönelik öngörülerde bulunur, kararlar verir ve problemlere çözüm üretir. Deneyim ve veriye dayalı olarak öğrenen bu sistemler, insan müdahalesi olmaksızın kendini geliştirme yetisine sahiptir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve topluluk öğrenmesi gibi farklı teknikler aracılığıyla çok çeşitli uygulama alanlarında kullanılmaktadır.

^{Tahmin Algoritması Adımları (Yapay zeka ile oluşturulmuştur.)}

Makine Öğrenmesinde Tahmin Algoritmalarının Kategorileri

Makine öğrenmesi algoritmaları, kullanım amaçlarına göre dört ana kategoriye ayrılmaktadır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme algoritmaları.

Denetimli Makina Öğrenmesi

Denetimli makine öğrenmesi, geliştiricinin belirli bir denetim mekanizmasına sahip olduğu algoritma türüdür. Bu kapsamda geliştirici, eğitim verilerini etiketler; algoritmanın uyması gereken kuralları ve sınırları tanımlar. Böylelikle algoritmalar, geçmişte öğrenilen örneklerden hareketle yeni verilere yönelik tahminlerde bulunabilir.

Denetimsiz Makina Öğrenmesi

Denetimsiz makine öğrenmesi, verilerin sınıflandırılmadığı veya etiketlenmediği durumlarda tercih edilir. Bu yöntem, sistemlerin etiketlenmemiş verilerde gizli kalmış yapıları keşfetmesine ve bunları açıklayacak işlevler üretmesine odaklanır.

Yarı Denetimli Makina Öğrenmesi

Yarı denetimli makine öğrenmesi algoritmaları, denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarının bir kombinasyonu olarak tanımlanabilir. Bu yöntemde eğitim verilerinin tamamı etiketlenmiş değildir; algoritmanın başlangıçta izleyeceği tüm kurallar da tam olarak tanımlanmaz.

Pekiştirmeli Öğrenme Algoritmaları

Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, keşif (exploration) adı verilen bir teknik aracılığıyla makinenin çevresiyle etkileşime girerek eylemler üretmesine ve bu eylemlerin sonuçlarını gözlemlemesine dayanır. Elde edilen sonuçlar, sonraki eylemler üzerinde belirleyici olur. Süreç, algoritma optimum stratejiyi bulana dek devam eder.

Makine Öğrenmesinde Temel Algoritmalar

Makine öğrenmesi kategorilerinin her biri altında, farklı görevlerin yerine getirilmesini sağlayan çeşitli özel algoritmalar yer alır. Bu algoritmalar birbirinden bağımsız çalışabileceği gibi, diğer algoritmalarla eşgüdüm içinde de kullanılabilir. Makine öğrenmesinin temel düzeyde anlaşılabilmesi için bilinmesi gereken başlıca beş algoritma aşağıda özetlenmiştir:

Regresyon
Sınıflandırma
Topluluk Öğrenmesi
İlişkilendirme
Kümeleme

Regresyon Algoritmaları

Regresyon algoritmaları, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz etmek ve değişkenler arasındaki olası ilişkileri ortaya koymak amacıyla kullanılan denetimli algoritmalardır. Hem temel düzeyde hem de karmaşık problemlerin çözümünde etkin biçimde kullanılabilirler. Yaygın regresyon algoritmaları şunlardır:

Doğrusal Regresyon
Lojistik Regresyon
Ridge Regresyon
Lasso Regresyon
Polinom Regresyon

^{Regresyon grafikleri (Yapay zeka ile oluşturulmuştur.)}

Sınıflandırma Algoritmaları

Sınıflandırma algoritmalarından biri olan k-en yakın komşu (k-nearest neighbor, k-NN) algoritması, hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu algoritma, yeni bir örneğin sınıfını veya değerini belirlerken eğitim veri kümesindeki en yakın k komşusuna dayanır. K parametresi, kullanıcı tarafından belirlenir ve kaç komşunun dikkate alınacağını ifade eder. Sınıflandırmada, k-NN algoritması çoğunluk oyu prensibini uygular; yeni örnek, k komşusundan en çok hangi sınıfa aitse o sınıfa dâhil edilir. Regresyonda ise k komşusunun ortalaması üzerinden tahmin yapılır. Ancak, büyük veri kümeleri ve yüksek boyutlu veri setlerinde hesaplama maliyetinin artabileceği unutulmamalıdır. Bu nedenle, k değeri ve veri ön işleme aşamaları dikkatle seçilmelidir.

^{k-NN algoritması (Yapay zeka ile oluşturulmuştur.)}

Karar Ağacı Algoritması

Karar ağacı algoritmaları, denetimli öğrenme kapsamında hem regresyon hem de sınıflandırma problemlerinde kullanılmaktadır. Karar ağaçları, bir veri kümesini her seferinde ikiye ayırarak özniteliklere göre dallara ayrılan hiyerarşik bir yapı sunar. Eğitim aşamasında verilerden en uygun öznitelik kök düğüm olarak seçilir; sonraki her dal için bu işlem tekrarlanır. Karar ağaçları, bilgi yönetimi, seyahat planlaması, otel doluluk tahmini, ürün öneri sistemleri ve olasılık analizleri gibi çeşitli alanlarda yaygın şekilde uygulanmaktadır.

^{Karar Ağacı Algoritması (Yapay zeka ile oluşturulmuştur.)}

Naive Bayes Algoritması

Naive Bayes algoritması, koşullu olasılık kuralına dayalı olarak bir öğenin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını hesaplayan güçlü bir denetimli öğrenme yöntemidir. Bayes teoremini veri üzerine uygulayarak her özellik çiftinin koşullu bağımsız olduğunu varsayar. Bu basitleştirilmiş varsayım, çoğu gerçek dünyadaki durumda birebir geçerli olmasa da genellikle başarılı sonuçlar verir. Naive Bayes algoritması, özellikle metin sınıflandırma ve spam filtreleme gibi doğal dil işleme alanlarında yaygın olarak tercih edilmektedir.

Bayes teoremi şu şekilde ifade edilir:

$P(C_j | x) \frac{P(x|C_j)P(C_j)}{p(x)} = \frac{p(x|C_j)P(C_j)}{ \displaystyle\sum_{k}^{}p(x|C_k)P(C_k) }$

Burada:

P(C_j∣x): x örneğinin C_j sınıfına ait olma olasılığıdır.
p(x∣C_j): C_j sınıfına ait bir örneğin x olma olasılığıdır.
P(C_j): C_j sınıfının ön olasılığıdır.
p(x): herhangi bir örneğin x olma olasılığıdır.

Destek Vektör Makinesi (SVM) Algoritması

Destek Vektör Makineleri, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan önemli algoritmalardan biridir. SVM algoritmaları, verileri en iyi şekilde ayıracak bir hiper düzlem oluşturmayı amaçlar. Bu hiper düzlem, sınıflar arasında maksimum marjinal mesafeyi koruyacak şekilde tasarlanır. Doğrusal olmayan durumlarda, çekirdek fonksiyonları aracılığıyla veriler daha yüksek boyutlu uzaylara taşınarak sınıflandırma gerçekleştirilir. SVM algoritmaları, yüksek boyutlu veri kümelerinde etkinliği ve aşırı öğrenmeye (overfitting) karşı dayanıklılığı nedeniyle tercih edilmektedir. Ancak büyük veri kümelerinde hesaplama süresi uzayabilir ve hiper parametrelerin doğru şekilde seçilmesi kritik önem taşır.

^{Destek Vektör Makinesi Algoritması (Yapay zeka ile oluşturulmuştur.)}

Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgiyi analiz etme ve işleme biçimini taklit eden bilgi işlem sistemleridir. Sinir ağları, bir veya birden fazla katmandan oluşur. Girdi verileri önce giriş katmanına aktarılır, ardından bir veya daha fazla gizli katmandan geçer. Her katmanda verilere ağırlıklar uygulanır ve işlem sonucu bir sonraki katmana iletilir. Nihai çıktılar ise çıkış katmanı tarafından üretilir.

Eğitim süreci, tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki farkı en aza indirmek amacıyla ağırlıkların tekrar tekrar güncellendiği bir geri yayılım (backpropagation) mekanizmasına dayanır. Ağ, yeterli düzeyde eğitildikten sonra, yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak üzere kullanılabilir.

^{Yapay sinir ağları katmanları (Yapay zeka ile oluşturulmuştur.)}

Makine Öğrenmesi İle Tahmin Algoritmaları