Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir?

Yazılımların, açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede kullanılan bir algoritmadır. Bu tür algoritmalar statik program talimatlarını harfiyen takip etmek yerine örnek girişlerden tahmin ve karar alma amacıyla bir model inşa ederek çalışırlar. 

Makine Öğrenimine Ait Yaklaşımlar:

1. Denetimli öğrenme,

2. Denetimsiz öğrenme,

3. Yarı denetimli öğrenme,

4. Takviyeli öğrenme,

5. Yoğun öğrenme.

Makine öğrenimi tarihsel olarak yapay zeka arayışından ortaya çıkmıştır. Günümüzde makine öğrenimi; otomotiv endüstrisi, bilimsel araştırmalar, üniversiteler ve sosyal ağ teknolojileri vb bir çok sektörde kullanılmaktadır.

Makine öğreniminin başlıca uygulama alanları

1. Bilgisayarlı görme,

2. Doğal dil işlemi,

3. Tıbbi tanım,

4. Beyin makine ara yüzleri,

5. Kredi kartı denetimi,

6. Borsa çözümlemesi,

7. DNA dizilerinin sınıflandırılması,

8. Konuşma ve el yazısı tanımı,

9. Oyun oynama,

10. Yazılım mühendisliği,

11. Uyarlamalı web siteleri ve robot gezisidir.

Makine Öğreniminin Faydaları

1. Ortalama bir insanın yapamayacağı kadar hızlı bir şekilde çeşitli hesaplamalar yapar.

2. Gereksiz iş gücünü ortadan kaldırır ve maliyeti düşürür. 

3. Dünyadan güncel verileri toplamanıza ve saklamanıza yardımcı olur.

4. Verileri görsel hale getirmemize ve analiz edebileceğimiz bir forma biçimlendirmemize yardımcı olur. 

Makine öğrenimi farkında olmadığımız kadar hayatımızın içindedir. Google’ın ses ve yüz tanıma sistemi, Netflix, Amazon’un öneri mekanizmaları, Apple’ın Siri’si, otomatik e-posta, sohbet botları bunlardan sadece birkaçıdır. Makine öğrenimi bize gösteriyor ki gelecek birçok açıdan zaten burada. Günümüzde şirketler için inovasyon, verimlilik ve bütünlük sağlayan bir yöntem olarak makine öğrenimi oldukça popüler bir hale gelmiştir.