Neden Machine Learning (Makine Öğrenmesi) Öğrenmeliyiz?

Popüler

En iyi 7 uygun fiyatlı akıllı saat

Akıllı saatler hepimizin ilgisini çekiyor. Yaşamın her geçen gün daha da hızlandığı çağımızda telefonu cebimizden çıkarmadan birçok işi halletmek önemli bir kolaylık. Hem de...

İyi Uykular! | Uyku takip cihazları dosyası

Uyku hayatımızın en önemli parçalarından birisidir. İyi bir uyku geçirmek, fiziksel ve mental sağlığımızı düzenler, güne enerjik başlamayı sağlar ve yaşam kalitesini arttırır. Bir...

LeEco akıllı bisiklet ile tanışın: Pedalinize Android gücü

Bisiklet severler! Toplanın! Las Vegas'ta gerçekleşen CES 2017 fuarının dikkat çeken ürünlerini ayrı ayrı incelemeye devam ediyoruz. Bu yazıda; günlük hayatında ulaşım, hobi ve...

Dünden Bugüne – Giyilebilir Teknoloji Tarihi (İnfografik)

  Sayborg içeriklerinde görsel öğelere büyük önem veriyor ve nokta atışı yapacak dikkat çekici infografikler yayınlamak için hazırlıklarını da bir süredir devam ettiriyordu. İlerleyen günlerde...
Ömer Faruk Bal
1995 İzmir doğumlu. Karikatürü ve gezmeyi pek seven internet girişimcisi. Halen İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesinde öğrenci olup Büyük Altay taraftarıdır.

Yapay zekâ (AI) hemen herkesin ilgisini çeken ve son dönemlerde oldukça hızlı büyüme gerçekleştiren bir teknoloji. Yapay zekâ denildiğinde akıllara gelen endişeler ve etik kaygılar yoğun bir şekilde tartışıladursun, bu yazıda bu konulara değinmeden işin en temel kısmına yoğunlaşacağız.

Farkında olarak veya olmayarak, hayatımızın hemen her yerinde kullanmaya başladığımız yapay zekalar temelde 3 ana prensiple çalışır.

  • Derin Öğrenme
  • Yapay Sinir Ağları
  • Makine Öğrenmesi

Aslında her prensip birbiri ile bağıntılı, olmazsa olmaz unsurlardır. Bugün cep telefonumuzdaki sanal asistanlardan, Google’ın bize sunduğu arama sonuçlarına veya Youtube’da önerilen videolara kadar birçok platform yapay zekâ yani makine öğrenmesi ile çalışır.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi temel olarak, elde ettiği veya veri tabanında bulundurduğu veriyi yorumlayarak veya sınıflandırarak çıkarım yapan yöntemler bütünüdür. Arthur Samuel tarafından 1959’da yapılan tanıma göre ise “Programlanmadan öğrenebilme yeteneği olan bilgisayar sistemleri”dir.

Makine öğrenmesi iki temel metod ile çalışır.

  • Regresyon (Veriye dayalı olarak tahmin yürütme)
  • Sınıflandırma (Eldeki verileri sınıflandırarak veri uzayını basitleştirme)

Çoğu zaman karma karışık bir dünya gibi görünen makine öğrenmesi, bu iki temel ve basit metodu kullanarak milyonlarca veri içerisinden saniyeler içerisinde sonuca varabilir.

Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesi

Neden Makine Öğrenmesi Bilinmelidir?

Ne dersek diyelim gelecek robotların ve yapay zekaların üzerine kurulacak. Makine öğrenmesini bilmek geleceği kaçırmamak adına oldukça önemli konulardan birisi. Teknolojik gelişim açısından fazlasıyla gerisinde kaldığımız dünyaya yetişmek ve ortaya ürün koymak adına makine öğrenmesi önemli bir sıçrama tahtası olabilir.

Dünya genelinde son dönemlerin en prestijli meslek alanı “veri bilimi” olarak kabul ediliyor. Bu açıdan veri bilimi üzerine yoğunlaşmak, veri analizi, big data gibi kavramlara hakimiyet iş dünyasının kilit taşları haline geldi. Tüm bu verileri çözümleyecek makinelere ve makine öğrenmesine hakimiyet de en prestijli kişisel özellikler arasında yer alıyor.

Son olarak her zaman akılları kurcalayan yapay zeka tehlikelerinden korunmak için de makine öğrenmesine hakim olmak oldukça önemli. Olası bir tehlikeli durumda hızlı çözümler üretecek mühendislerin yanında, konuya hakim bir topluluk da işleri kolaylaştıracaktır.

“Makine Öğrenmesi” Öğrenmeye Nasıl Başlamak Gerekir?

Bugün, yüz tanıma sistemlerinden sürücüsüz araçlara kadar birçok farklı alanda karşımıza çıkan makine öğrenmesini kavramak için bazı ön koşulları sağlamak gereklidir. Programlamanın olmazsa olmazlarından birisi algoritmalar ve dolayısıyla matematiktir. Makine öğrenmesini anlayabilmek ve yorumlayabilmek için bazı matematiksel bilgilere ihtiyaç duyulur. Bunların başlıcaları; doğrusal cebir, istatistik ve olasılık teorisidir. Bu konuları temel düzeyde de olsa bilmek gereklidir. Matematikten bahsetmek göz korkutmasın, elbette bir mühendis değilseniz ve karmaşık ürünler ortaya koymak gibi hedefiniz yoksa, temel düzeydeki bilgi fazlasıyla işinizi görecektir.

Makine öğrenmesi, arka planında bir kodlama yapısı barındırır. Bu sebeple bir kodlama dili bilmek ana şartlardandır. Python bu konuda önerilebilecek bir dildir. Öğrenmesi diğer dillere nazaran daha kolay oluşunun yanı sıra, sıklıkla kullanılmasından dolayı geniş bir kod kütüphanesine de sahiptir.

İnternet üzerinde çeşitli makaleler, videolar, kod kütüphaneleri ve kurslar ile makine öğrenmesine adım atmak artık oldukça kolay. Birçok üniversite eğitimlerini tüm dünyaya ücretsiz olarak açmış durumda. Makine öğrenmesini ve veri bilimini öğrenmek, geleceği yakalamak konusunda atmamız gereken ilk adım. Hemen şimdi, birkaç blog veya forum içeriği okuyarak en azından kavramın muhteviyatıyla ilgili anlamlar çıkarmaya başlamak, eğitime bir ön hazırlık olacaktır. Makine öğrenmesini kavramanın, gerek iş hayatınızda gerekse dünyaya bakış açınızda önemli gelişmeleri de beraberinde getireceğinden şüpheniz olmasın!

- Advertisement -

Benzer içerikler

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here

- Advertisement -

Son içerikler

Koronavirüsü erken teşhis edebilen akıllı yüzük

Dünyayı saran Koronavirüs salgını için birçok teşhis ürünü ortaya koyuldu. Özellikle hastalığın teşhis etmede geç kalınması, birçok hastanın hayati sorunlar yaşamasına sebep olmuştu. Test...

2020’de çıkacak heyecan verici akıllı saatler

Akıllı cihazlar hemen her alanda hayatımıza girmeye devam ederken, akıllı saatlerin popülaritesi de artıyor. Gerek çeşitlilik gerekse fiyat olarak daha ulaşılabilir olan...

Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning) Nedir?

Gözetimli öğrenme, makine öğrenmesinin bir türüdür. Bilgisayar mühendisliğinin konusu olan makine öğrenmesi, öğrenebilen veriler ile tahminler yapan bilgisayar algoritmalarını içermektedir. Günümüzde milyonlarca veri ile analiz...

Apple Watch ile Spotify kullanımı

Eğer bir Apple Watch sahibiyseniz ve Spotify deneyiminizi saatinizle de sürdürmek istiyorsanız, artık resmi Spotify uygulaması ile müzikleri duraklatıp oynatmaktan daha fazlasını...

KVKK Facebook’a 1.6 Milyon TL Ceza Verdi

Kişisel Verileri Koruma Kurulu, veri ihlali yaptığı gerekçesi ile Facebook'a 1.6 milyon TL idari para cezası verdi. Söz konusu ihlalden 280.959 Türk kullanıcının etkilendiği...