Makine Öğrenme Nedir? Bulut Teknolojileriyle Entegrasyonu

Makine öğrenme, pek çok farklı sektörde kullanılan ve veriyle öğrenen bir yapay zeka alt kümesidir. İnsan zekasını taklit ederek öğrenme şeması çıkaran bu sistemler, veri kalıpları çıkarır, algoritmalar oluşturur ve deneyimle öğrenmeye başlar. Bulguya dayalı tahminleme yapmak amacıyla geliştirilen makine öğrenme nedir, nasıl çalışır, öğrenme aşamaları nasıldır ve algoritmaları nelerdir, gibi sorulara, bu yazıda detaylı cevap bulabilirsiniz. İşte, karşınızda makine öğrenme ve bu sistemlerin Bulut teknolojisi ile entegrasyonu!

Yukarıda da bahsedildiği üzere makine öğrenimi, veri üzerinden algoritmalarla öğrenen bir yapay zeka alt kümesi olarak tanımlanır. Her ne kadar, yaklaşık iki asırdır en basit haliyle var olsa da günümüzdeki makine öğrenme yöntemleri sayesinde bilgisayarlara yüklenen bir dizi kural, makinelerin öğrenmesini ve karar almasını hızlandırmakta. Bu sayede sistemler, geçmiş verilerden öğrendiklerini yeni durumlara uygulayabilir, tahminlerde bulunabilir ve süreçleri otomatikleştirebilir.

Derin öğrenme ise makine öğreniminin bir alt alanı olarak tanımlanır ve verilerden öğrenmeyi katmanlı yapay sinir ağları aracılığıyla gerçekleştirir. İnsan beyninin çalışma mantığını taklit eden bu yapılar, verileri katman katman işleyerek karmaşık örüntüleri ve ilişkileri keşfeder. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, sesli asistanlar ve otonom araçlar gibi uygulamalarda yoğun olarak kullanılan derin öğrenme, büyük veri ve yüksek işlem gücü gerektirir; ancak klasik makine öğrenme algoritmalarının tespit edemediği karmaşık ilişkileri kolayca ortaya çıkarabilir.

Makine Öğrenimi Türleri Nelerdir?

• Denetimli Makine Öğrenimi: Girdi ve çıktı verilerinin önceden tanımlandığı, modelin bu örneklerden öğrenerek tahmin yaptığı yöntemdir.
• Yarı Denetimli Makine Öğrenimi: Verilerin bir kısmının etiketli, bir kısmının etiketsiz olduğu durumda kullanılır. Bu yöntem, sınırlı etiketli veriden maksimum öğrenme sağlar.
• Denetimsiz Makine Öğrenimi: Etiketli verilerin olmadığı durumlarda kullanılır. Algoritmalar, verideki gizli kalıpları ve ilişkileri kendiliğinden keşfeder.
• Pekiştirmeli Makine Öğrenimi: Modelin ödül-ceza sistemiyle deneyimlerden öğrenmesini sağlar. Özellikle robotik ve oyun stratejilerinde yaygın olarak kullanılır.

Makine Öğreniminin Kullanım Alanları

Aşağıdaki listede, makine öğreniminin günlük hayatımızdaki gerçek kullanım alanlarından birkaç örnek görmek mümkün.

• Finansal tahminler ve risk analizi: JPMorgan Chase’in AI destekli kredi risk tahminleri, yatırım kararlarını optimize etmek için kullanılıyor.
• Görsel tanıma ve yüz algılama sistemleri: Apple Face ID ve Clearview AI, kullanıcı kimlik doğrulama ve güvenlik kontrollerinde makine öğrenimini kullanıyor.
• Sesli asistanlar ve doğal dil işleme: Amazon Alexa, Google Assistant ve ChatGPT, kullanıcıların sorularını anlayıp yanıtlayarak günlük işleri kolaylaştırıyor.
• Öneri sistemleri: Netflix ve Spotify, kullanıcı geçmişine ve tercihlerine göre film, dizi ve müzik önerileri sunmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor.
• Otonom araçlar ve robotik sistemler: Tesla’nın otopilot sistemi ve Boston Dynamics’in robotları, sensör verilerini analiz ederek çevreyi algılıyor ve hareketlerini optimize ediyor.

Makine öğrenmesi aşamalarından en temel amaç verilerden öğrenen modeller geliştirmektir. Peki, makine öğrenmesi nasıl çalışır? Bu sorunun cevabını verebilmek için makine öğreniminin en temel iki tekniğini bilmek gerekir: Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Bir insanın öğrenme örüntülerine benzer şekilde işleyen denetimli makine öğrenimi, önceki bir etiketli veri kümesinden örnekler kullanarak öğrenmeye yardımcı olur. Denetimsiz öğrenme ise elde edilen verideki bilinmeyen kalıpların öğrenilmesine destek olur. Sadece henüz adlandırılmamış örneklere bakarak doğal bir öğrenme sürecini deneyimleyen makineler, denetimsiz öğrenme modeliyle çalışanlardır.

Her iki yöntemi de örneklendirmek, anlamak için faydalı olacaktır. Denetimli öğrenmede, makineye önceden etiketlenmiş veri setleri sunulur, demiştik. Örneğin bir e-posta sınıflandırma sistemi, spam ve spam olmayan e-postaları göstererek öğrenir. Makine, bu örneklerden yola çıkarak yeni e-postaları doğru şekilde sınıflandırmayı öğrenir. İnsan öğrenme süreçlerine benzer şekilde, geçmiş deneyimlerden çıkarım yaparak tahminler oluşturur. Denetimsiz öğrenmede ise veriler etiketlenmemiştir. Makineler, veri içindeki gizli kalıpları ve ilişkileri keşfeder. Örneğin müşteri segmentasyonu için alışveriş davranışlarını analiz eden bir sistem, benzer alışkanlıklara sahip kullanıcıları gruplar. Burada amaç, veriyi keşfetmek ve yapısal bilgiyi ortaya çıkarmaktır. Denetimsiz öğrenmede amaç, makinelerin bilinmeyen örüntüleri fark etmesini sağlamaktır.

Ayrıca pekiştirmeli öğrenme gibi gelişmiş teknikler, makinelerin deneme-yanılma yoluyla ödül ve ceza sistemlerinden öğrenmesini de mümkün kılar. Örneğin otonom araçlar, farklı senaryoları deneyerek en güvenli ve verimli sürüş stratejilerini öğrenir. Bu sayede makine öğrenimi hem tahmin hem de adaptasyon yeteneği kazanan sistemler oluşturur.

Makine Öğrenmesi Aşamaları

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme nedir, sorusunun cevabını anlamak için makine öğrenimi aşamalarını da detaylandırmak gerekir.

• Veri Toplama: Analiz için gerekli verilerin bir araya getirilmesi aşamasıdır. Veriler; sensörler, veri tabanları ve web gibi farklı kaynaklardan toplanabilir.
• Algoritma Seçimi: Veri türüne ve çözülmek istenen probleme uygun makine öğrenme algoritmasının belirlenmesi gerekir. Örneğin sınıflandırma için karar ağaçları veya lojistik regresyon seçilebilir.
• Veri Hazırlama: Eksik verilerin tamamlanması, aykırı değerlerin düzeltilmesi ve verinin model için uygun formata getirilmesi işlemidir.
• Model Eğitimi: Seçilen algoritma ile veri üzerinde modelin eğitilmesi ve öğrenme sürecinin başlatılmasıdır.
• Performans Değerlendirme: Modelin doğruluğu, hata oranı ve diğer metrikler kullanılarak performansının test edilmesi aşamasıdır.
• Hiperparametre Ayarı: Modelin hiperparametrelerinin optimize edilerek performansın artırılması ve aşırı öğrenmenin önlenmesidir.
• Model Yaygınlaştırma (Deployment): Eğitim ve test süreci tamamlandıktan sonra modelin gerçek dünya verileri üzerinde kullanılmaya başlanmasıdır.

Aşağıdaki listede ise makine öğrenme algoritmaları hakkındaki ayrıntıları görebilirsiniz.

• Sinir Ağları: Sinir ağları, insan beyninin çalışma mantığını taklit ederek çok katmanlı yapay ağlar sayesinde karmaşık verilerden öğrenme sağlar. Görüntü ve ses tanıma uygulamalarında yaygın kullanılır.
• Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi düz bir çizgi ile modelleyen temel bir algoritmadır. Bu algoritma, tahmin ve trend analizlerinde sıklıkla kullanılır.
• Lojistik Regresyon: Bu, sonuçları kategorik olan veriler için kullanılan algoritmadır. Örneğin bir e-postanın spam olup olmadığını sınıflandırmak için lojistik regresyon algoritması son derece uygun bir araçtır.
• Kümeleme: Kümeleme algoritması, denetimsiz öğrenme tekniği ile veri setlerini benzer özelliklere sahip gruplara ayırır. Bu yöntem, müşteri segmentasyonu gibi uygulamalarda kullanılır.
• Karar Ağaçları: Veriyi dallara ayırarak karar kuralları oluşturan algoritmadır. Hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılabilir.
• Rastgele Ormanlar: Birden fazla karar ağacının birleşimiyle daha doğru ve güvenilir tahminler yapan bir topluluk algoritmasıdır. Hata oranını azaltır ve overfitting riskini düşürür.

İşte, karşınızda en yaygın 10 makine öğrenmesi terimleri ve anlamları!

• Feature: Modelin öğrenmesi için kullanılan veri özellikleridir. Örneğin bir ev fiyat tahmin modelinde oda sayısı veya metrekaresi birer feature'dır.
• Learning Rate: Modelin öğrenme hızını belirleyen parametredir. Bu parametre çok yüksek olursa model dengesiz öğrenir, çok düşük olursa yavaş öğrenir.
• Hiperparametre: Model eğitimi sırasında kullanıcı tarafından belirlenen ayarlardır. Örneğin karar ağacının maksimum derinliği bir hiperparametredir.
• Aktivasyon Fonksiyonları: Sinir ağlarında nöronların çıktı üretmesini sağlayan matematiksel işlevlerdir. Örneğin ReLU veya Sigmoid.
• Train-Test-Validation Veri Setleri: Modelin eğitimi (train), doğrulaması (validation) ve test edilmesi (test) için veri setlerinin bölünmesi sürecidir.
• Batch-Size: Modelin her eğitim adımında işlediği veri sayısını ifade eder. Büyük batch daha hızlı ama daha az genel öğrenme sağlar.
• Overfit-Underfit: Overfit, modelin eğitim verisine fazla uyum sağlayıp yeni verilerde başarısız olmasıdır. Underfit ise modelin hem eğitim hem test verisinde yetersiz performans göstermesidir.
• Bias: Modelin tahminlerde sistematik olarak sapma yapmasını ifade eder. Yüksek bias genellikle underfitting ile ilişkilidir.
• Weight: Modelin öğrenme sürecinde özelliklerin önemini belirleyen katsayılardır. Eğitim sırasında optimize edilir.
• Korelasyon: İki değişken arasındaki ilişkiyi ifade eder. Pozitif, negatif veya yok şeklinde olabilir.
• Denetimli-Denetimsiz Öğrenme: Denetimli öğrenmede etiketli veri kullanılırken denetimsiz öğrenmede etiketlenmemiş veri ile kalıplar keşfedilir.

Makine öğrenmesi ne işe yarar, sorusunun yanıtını verirken modern uygulamalarda bulut entegrasyonu kritik bir rol oynar. Bulut platformları, makine öğrenimi modellerinin çalışması için gerekli esnek ve ölçeklenebilir altyapıyı sağlar. Bu altyapı, genellikle temel veri katmanı, ağ servisleri ve güvenlik katmanları üzerinde şekillenir. Örneğin:

Yeri gelmişken bu konudaki tüm detaylara erişebilmek için DNS Nedir? başlıklı yazımızı da okuyabilirsiniz.

• DNS (Domain Name System): Model ve veri servislerinin doğru IP adreslerine yönlendirilmesini sağlayarak dağıtık sistemlerde erişim ve bağlantı sürekliliğini garanti eder.
• LBaaS (Load Balancer as a Service): Makine öğrenme modellerine gelen yüksek talepleri dengeler, kaynak kullanımını optimize eder ve sistem performansını artırır.
• FWaaS (Firewall as a Service): Trafiğin güvenlik politikalarına uygun filtrelenmesini sağlar.

Bu temel altyapı üzerinde çalışan makine öğrenme algoritmaları, veri depolama ve işlem kaynaklarını bulut üzerinden hızlıca kullanabilir. Böylece büyük veri setleri üzerinde eğitim yapmak, model performansını optimize etmek ve gerçek zamanlı tahminler sunmak mümkün hale gelir. Bulut entegrasyonu hem maliyet etkinliği hem de ölçeklenebilirlik açısından makine öğrenimi projelerinin başarısı için kritik önemdedir.

Ayrıca BT Altyapı Hizmetlerinde Ülkemizdeki Regülasyon ve Maddelerden Hangileri Sizi İlgilendiriyor? başlıklı yazımız da ilginizi çekebilir.