Yapay zekadaki (AI) makine öğrenimi modelleri, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açık programlama gerektirmeden tahminlerde veya yargılarda bulunmasını sağlar. Makine öğrenimi modelleri, hızla değişen teknoloji dünyasında çığır açan gelişmelerin arkasındaki ilham kaynağıdır. Geleneksel programlama başarısız olduğunda, bize karmaşık sorunlara dinamik bir çözüm sunar.
Makine öğrenimi modelleri yapay zekanın kalbi ve ruhudur. Bu blogda makine öğrenimi modelleri, bunların birçok farklı türü, gerçek dünyadaki uygulamaları ve özel ihtiyaçlarınız için en iyi modeli nasıl seçeceğiniz hakkında bilgi edineceğiz.
Makine Öğrenimi Modeli Nedir?
Makine öğrenimi modeli, bilgisayarların karar vermek veya tahminlerde bulunmak için kullandığı bir programdır. Örneklerden ve geçmiş verilerden öğrenerek olayları bağımsız olarak çözer.
Bir bilgisayara kedi ve köpek resimlerini tanımayı öğrettiğinizi düşünün. Ona bir sürü kedi ve köpek fotoğrafı gösterip hangilerinin kedi hangilerinin köpek olduğunu söylüyorsunuz. Bilgisayar bu örneklerden öğrenir ve kediler ile köpekler arasındaki farkları tanımaya başlar.
Yeterince öğrendikten sonra, ona yeni bir fotoğraf gösterebilirsiniz ve o size bunun bir kedi mi yoksa köpek mi olduğunu söyleyecektir. Bunu, eğitim görüntülerinden öğrendiklerini kullanarak başarır.
Makine Öğrenimi modelleri bir bilgisayarın beyni olarak hizmet eder. Bilgisayara bilgi verildiğinde bir şeyleri tahmin etmesine, sıralamasına veya karar vermesine yardımcı olan matematiksel veya algoritmik bir çerçevedir. Model eski bilgilere bakarak daha akıllı hale gelir ve daha sonra bu bilgiyi daha önce görmediği yeni şeyler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanabilir.
Makine Öğrenimi Algoritması Nedir?
Bir Makine Öğrenimi (ML) algoritması, bir makine öğrenimi modelinin kalıpları anlamak ve verilere dayalı tahminler veya yargılarda bulunmak için kullandığı matematiksel ve istatistiksel kurallar ve prosedürler topluluğudur.
Makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarların bilgilerden bir şeyler öğrenmesine, kalıplar bulmasına ve tahminler veya seçimler yapmasına yardımcı olur. Bu algoritmalar, makine öğrenimi modellerinin temelini oluşturur. Bu modeller, önemli bilgileri ortaya çıkarmak ve verilerden öğrendiklerine dayanarak görevleri otomatik olarak gerçekleştirmek için sektörler arasında çeşitli iş türlerinde kullanılmaktadır.
ML Algoritması ve ML Modeli Arasındaki Fark
Makine öğrenimi yolculuğunuza başlarken makine öğrenimi algoritması ile makine öğrenimi modeli arasındaki farkı anlamak kritik önem taşır.
Makine öğrenimi algoritması, makine öğrenimi sisteminizin yol gösterici ilkelerine ve matematiksel prosedürlerine benzer. Girdi verilerinizi işleyen, dönüştüren ve en önemlisi onlardan öğrenen bir hesaplama motoru olarak işlev görür.
Öte yandan, bir makine öğrenimi modeli, belirli bir veri kümesine bir makine öğrenimi algoritması uygulandıktan sonra ortaya çıkan gerçek bir sonuç veya temsildir. Algoritma tarafından söz konusu veri kümesinden toplanan bilgi veya örüntüleri içerir. Başka bir deyişle, öğrenme sürecinin nihai sonucudur.
Bir makine öğrenimi algoritmasını, öğrenme sürecini yönlendiren bir yemek kitabı veya talimat koleksiyonu olarak düşünün. Bu, size bir yemeği nasıl hazırlayacağınızı anlatan bir yemek kitabına sahip olmaya benzer. Öte yandan bir makine öğrenimi modeli, bu formülü takip etmenin sonucudur. Bitmiş yemeğe benzer.
Makine Öğrenimi Modellerinin Türleri
Makine öğrenimi, genel olarak üç kategoriye ayrılan çok çeşitli model ve algoritmaları içerir: denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme. Bu kategorilerin her birinde çeşitli alt kategoriler ve özel modeller vardır. İşte popüler makine öğrenimi modellerinin farklı türlerine hızlı bir genel bakış:
01. Denetimli Makine Öğrenimi Modelleri
Denetimli öğrenme modeli, eğitmek için etiketli verileri kullanan farklı makine öğrenimi modellerinin belirli bir kategorisidir. Algoritma, girdi verilerini bilinen hedef etiketlerle eşleştirerek denetimli öğrenmede tahminler veya yargılar üretmeyi öğrenir. Bu modeller, giriş özelliklerine dayalı olarak bir sonucun tahmin edilmesini gerektiren görevler için kullanılır. Aşağıda birkaç popüler denetimli makine öğrenimi modeli yer almaktadır:
- Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon modeli, regresyon görevlerinde sürekli bir sayısal çıktıyı tahmin eder. Sürekli bir sayısal çıktıyı tahmin etmeniz gerektiğinde, doğrusal regresyon modellerini kullanabilirsiniz. Girdi değişkenleriniz ile hedef değişken arasındaki en uygun doğrusal bağlantıyı tanımlar.
- Lojistik Regresyon: Lojistik regresyon, çıktı olarak ikili (evet/hayır) bir seçim içeren ikili sınıflandırma görevleri için kullanılır. Giriş niteliklerinize dayanarak, ikili bir sonucun olasılığını hesaplar.
- Karar Ağaçları: Karar ağaçları hem sınıflandırma hem de regresyon modelleri için kullanılır. Her bir düğümün bir özelliğe dayalı bir kararı yansıttığı ve yaprakların nihai bir sınıf etiketini veya sayısal değeri temsil ettiği ağaç benzeri bir yapı oluştururlar.
- Rastgele Orman: Rastgele orman, aşırı uyumu azaltırken tahmin doğruluğunu artırmak için çok sayıda karar ağacını karıştıran bir topluluk öğrenme stratejisidir. Çok sayıda karar ağacını entegre eden bir topluluk öğrenme yöntemidir.
- Destek Vektör Makineleri (SVM): DVM, özellik alanı sınıflarını bölmek için optimum hiper düzlemi bulan sınıflandırma için sofistike bir algoritmadır. İkili ve çok sınıflı verileri sınıflandırabilir.
- K-En Yakın Komşular (K-NN): K-NN temel ama mükemmel bir sınıflandırma ve regresyon algoritmasıdır. Veri noktanızın sınıfını veya değerini, eğitim verilerindeki k-en yakın komşularının çoğunluk sınıfına veya ortalama değerine göre belirler.
- Naive Bayes: Naive Bayes, Bayes teoremine dayanan olasılıksal bir sınıflandırma algoritmasıdır. Spam algılama ve duygu analizi gibi metin kategorizasyon görevlerini yerine getirir.
- Sinir Ağları: Konvolüsyonel sinir ağları (CNN’ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) gibi derin öğrenme modelleri son derece uyarlanabilir denetimli modellerdir. Bu makine öğrenimi modellerini görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi çeşitli denetimli öğrenme görevleri için kullanabilirsiniz.
02. Denetimsiz Makine Öğrenimi Modelleri
Denetimsiz öğrenme, algoritmanın etiketli çıktı üretmeden verilerdeki kalıpları ve yapıları araştırdığı bir tür makine öğrenmesidir. Bu yöntemler, belirli etiketleri tahmin etmek yerine verilerdeki doğal kalıpları veya korelasyonları bulmaya çalışır. İşte bir dizi yaygın denetimsiz makine öğrenimi modeli:
- K-Means Kümeleme: K-ortalamalar, verileri benzerliklere göre kümelere ayıran popüler bir kümeleme yöntemidir. Veri noktalarını yinelemeli olarak en yakın küme merkezine atayarak kümeler içindeki varyansı azaltmaya çalışır.
- Hiyerarşik Kümeleme: Hiyerarşik kümeleme, ağaç benzeri bir küme yapısı olan bir dendrogram oluşturur. Veri noktaları arasındaki hiyerarşik ilişkileri tasvir edebilir.
- Gauss Karışım Modelleri (GMM’ler): GMM’ler verileri temsil etmek için farklı Gauss dağılımlarını birleştirir. Kümeleme ve yoğunluk tahmininde sıklıkla kullanılırlar.
03. Takviyeli Makine Öğrenme Modelleri
Takviyeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşime girerek karar vermeyi öğrendiği makine öğreniminin bir alt kümesidir. Temsilci, ödüller veya cezalar şeklinde girdi alarak zaman içinde kümülatif ödülleri optimize eden bir politika öğrenir. İşte popüler pekiştirmeli öğrenme modelleri ve algoritmalarına bazı örnekler:
- Q-Öğrenme: Q-Öğrenme, aracıların en iyi eylem-seçim politikasını öğrenmelerine yardımcı olan yaygın bir modelsiz takviye öğrenme algoritmasıdır. Her durum-eylem çifti için beklenen kümülatif ödülleri saklayan bir Q-tablosu tutar.
- Derin Q-Ağları (DQN): DQN, Q değerlerine yaklaşmak için derin sinir ağlarını kullanan bir Q-öğrenme uzantısıdır. Karmaşık görevlerin çözümünde etkili olduğu kanıtlanmıştır.
- SARSA (Durum-Eylem-Ödül-Durum-Eylem): SARSA, Q-öğrenme gibi, model içermeyen bir takviye öğrenme algoritmasıdır. Durum-eylem çiftleri için Q değerlerini tahmin ederek ve politika değişikliklerini kullanarak en iyi politikayı belirler.
Makine Öğrenimi Modellerinin Uygulamaları
Makine öğrenimi (ML) modelleri, verileri değerlendirme, tahminler üretme ve işlemleri otomatikleştirme kapasiteleri nedeniyle çeşitli işletmelerde ve alanlarda çok sayıda uygulamaya sahiptir. İşte makine öğrenimi modellerinin nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler:
01. Görüntü Tanıma ve Bilgisayarla Görme
- Nesne Algılama: Makine öğrenimi modelleri görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanıyabilir ve bulabilir; bu da sürücüsüz araçlarda, gözetimde ve sağlık hizmetlerinde yararlıdır.
- Yüz Tanıma: Güvenlik sistemlerinde ve mobil cihazlarda yaygın olarak kullanılan bireylerin yüzlerini tanıma ve onaylama.
02. Doğal Dil İşleme (NLP)
- Duygu Analizi: Duygu analizi, metin verilerinin tonunu (olumlu, olumsuz veya nötr) bulma sürecidir. Bu genellikle sosyal medyayı izlemek ve müşteri yorumlarını analiz etmek için kullanılır.
- Dil Çevirisi: Google Translate gibi araçlarda görüldüğü gibi, metni bir dilden diğerine çevirme.
- Metin Oluşturma: Bir kişi yazmış gibi görünen metin oluşturma. Bu, sohbet robotları, içerik üretimi ve sanal yardımcılar için kullanışlıdır.
03. Öneri Sistemleri
- İçerik Önerileri: Müşterilere önceki davranışlarına ve tercihlerine göre ürün, film, müzik veya makale önerme (ör. Netflix, Amazon).
- Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Kullanıcılara ilgi alanlarına göre hedeflenmiş reklamlar ve içerikler sunmak.
04. Sağlık Hizmetleri
- Hastalık Teşhisi: Tıbbi resimler (örn. X-ışınları, MRI’lar) ve hasta verilerini kullanarak tıp uzmanlarına hastalık teşhisi konusunda yardımcı olmak.
- İlaç Keşfi: Olası ilaç adaylarını ve bunların belirli hastalıkların tedavisindeki yararlılığını tahmin etmek ilaç keşfi olarak bilinir.
05. Finans
- Kredi Puanlaması: Kredi kabulüne karar vermek için bir kişinin veya kuruluşun kredibilitesinin değerlendirilmesi.
- Algoritmik Ticaret: Piyasa verilerine dayanarak, gerçek zamanlı olarak ticaret hakkında kararlar vermek.
06. Makine Öğrenimi Modelleri ile Dolandırıcılık Tespiti
- Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespiti: Önceki verileri ve harcama modellerini kullanarak hileli işlemlerin tanımlanması.
07. Otonom Araçlar
- Kendi Kendine Giden Arabalar: Makine öğrenimi modelleri, nasıl sürüleceğine karar vermek için sensör verilerini analiz ederek verimlilik ve güvenlik sağlar.
08. Makine Öğrenimi Modelleri ile Eğitim
- Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Öğretim içeriğinin her öğrencinin gereksinimlerine ve yeteneklerine özel olarak hazırlanması.
09. Çevresel İzleme
- İklim modellemesi: İklim değişikliğini analiz etme ve hava durumu modellerini tahmin etme.
10. Makine Öğrenimi Modelleri ile Güvenlik
- İzinsiz Giriş Tespiti: Siber saldırıları tespit etmek ve durdurmak için olağandışı ağ davranışlarını tespit etme.
QuestionPro ile Makine Öğrenimi Modellerini Geliştirme
QuestionPro, işletmelerin hedef kitlelerinden önemli geri bildirimler, içgörüler ve veriler toplamak için anketler tasarlamasına, dağıtmasına ve analiz etmesine yardımcı olan bir anket yazılımı platformudur. Platform, makine öğrenimi modellerinin çeşitli şekillerde oluşturulmasına ve geliştirilmesine yardımcı olabilir:
Veri Toplama
Katılımcılardan yapılandırılmış veri toplamak üzere anketler oluşturmak ve dağıtmak için QuestionPro’yu kullanabilirsiniz. Bu veriler makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir.
Örneğin, duyarlılık analizi, öneri sistemleri veya müşteri segmentasyonu modellerini eğitmek için müşteri yorumlarını, ürün derecelendirmelerini veya kullanıcı tercihlerini toplayabilirsiniz.
Tasarım Özellikleri
Makine öğrenimi modelleri, tahminler veya sınıflandırmalar oluşturmak için ilgili özelliklere (değişkenlere) ihtiyaç duyar. Anket verileri sıklıkla makine öğreniminde kullanılabilecek önemli bilgiler içerir. Modelleme çalışmanız için gerekli olan belirli nitelikleri veya özellikleri yakalayan anketler geliştirmek için QuestionPro’yu kullanabilirsiniz.
Örneğin, bir müşteri memnuniyeti anketinde yaş, cinsiyet, coğrafya ve satın alma geçmişi gibi verileri toplayabilir ve bunları tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanabilirsiniz.
A/B Testi
Çeşitli model ayarlamalarının veya müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek üzere A/B testleri tasarlamak ve çalıştırmak için QuestionPro’yu kullanabilirsiniz. Bu bilgiler ML modellerinin iyileştirilmesi ve optimize edilmesinde oldukça faydalı olabilir.
Sürekli İyileştirme
Kuruluşlar, anketler yaparak ve düzenli olarak yeni veriler toplayarak makine öğrenimi modellerini sürekli olarak güncelleyebilir ve geliştirebilir. Yeni veriler elde edildikçe, doğruluk ve alaka düzeyini korurken güncel kalmak için modeller yeniden eğitilebilir.
Kişiselleştirme ve segmentasyon
Anket verilerini kullanarak hedef kitlenizi seçimlerine, eylemlerine veya demografik özelliklerine göre kategorilere ayırabilirsiniz. Makine öğrenimi odaklı öneri sistemleri ve hedefli reklamcılık daha sonra kullanıcı deneyimini veya pazarlama faaliyetlerini kişiselleştirmek için bu segmentleri kullanabilir ve böylece etkinliklerini artırabilir.
Araştırmalarınızı hızlandırmaya ve veriye dayalı kararlar almaya hazır mısınız? Daha akıllı veriler toplamak, analiz etmek ve bunlara göre hareket etmek için şimdi başlayın.
