Makine Öğrenimi nedir ve Yapay Zeka’dan ne farkı vardır

Makine Öğrenimi (Machine Learning), kendi başına öğrenen bir makine anlamına gelir ve otomatik veri analizi yöntemidir. Bilgisayarların verileri analiz etmesini ve bu verilerden otomatik olarak modeller oluşturmasını sağlayan bilimdir. Makine, verileri besleyebilir ve kendisini daha kesin tahminler yapmaya ve buna göre hareket etmeye adapte edebilir.

Makine Öğrenimi nedir?

Makine Öğrenimi (Machine Learning) hep zaman var olmuştur. Basit kalıp tanıma algoritmalarını hatırlıyor musunuz? Bu algoritmalar makine öğreniminin temelini oluşturuyordu. Günümüz dünyasında, daha güvenilir ve hassas sonuçlar üretebilen daha karmaşık veri analiz algoritmalarını kolayca bulabilirsiniz.

Bir kere programlandıktan sonra, bu karmaşık algoritmalar başka herhangi bir programlama gerektirmez. Onlara sağlanan verilere dayanarak kendilerini uyarlayabilir ve öğretebilirler. Kendinden tahrikli bir otomobil düşünün, kaputun altına yerleştirilen makine öğrenme algoritmaları, aracın kendi başına öğrenmesini ve karar vermesini sağlar. Araba daha çok, daha hassas ve doğru kararlar alacaktır.

Ayrıca, kullanımlarının bir diğer önemli alanı veri güvenliği ve kötü amaçlı yazılım tespitidir. Modern antivirüs çözümleri, farklı kullanıcıların kullanımından öğrenme eğilimi gösterir ve büyük güvenlik boşluklarını kapatabilecek daha sürdürülebilir yazılımlar yaratma eğilimindedir. Hileli işlemler, bu algoritmalar ve bazı gerçek dünya verilerinin yardımıyla tespit edilebilir ve gösterilebilir.

Forbes’den gelen, Machine Leaning algoritmalarının başlıca kullanım alanlarını tartışan bu ilginç yazıya göz atabilirsiniz.

‘Makine Öğrenimi’ nasıl öğrenilir?

Bilgisayar ve teknoloji uzmanlarına göre, Makine Öğrenimi en çok arzu edilen alan olacaktır. Başlamak için çok temel bilgisayar bilimlerine aşina olmalısınız. Temel bilgisayar bilimi, dünyanın dört bir yanındaki okulların çoğunun ilk yılında öğretilir. Ancak bilgisayar bilimleri alanlarını değiştiriyorsanız veya üniversitede bilgisayar okumuyorsanız, bazı temel bilgisayar programlamalarını kontrol etmeniz gerekecektir. Harvard’ın CS50’sini her zaman önerilmektedir. EDx’de çevrimiçi bir ders olarak ücretsiz olarak sunulmaktadır ve ücretli bir sertifikayı da seçebilirsiniz.

Temel kurallara sahip olduğunuzda statik, hesap ve diğer bazı matematik alanlarında ilerlemeniz gerekir. Şimdi gerçek makine öğrenme algoritmalarını öğrenmenin zamanı geldi. Darshan Hedge’den bu makaleyi okumanızı tavsiye ederim. NVIDIA’nın Makine Öğrenme Mühendisi ve şu anda Otto ile birlikte çalışıyor. Bu makalede, başarılı bir Makine Öğrenme Mühendisi olmak için adım adım süreç tartışılmaktadır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

Makine Öğrenimi genellikle yapay zeka ile karıştırılır ancak Makine Öğrenimi’nin Yapay Zekanın alt kümesidir diyebiliriz. Yapay Zeka, bilgisayarları ve makineyi görevleri kendileri yapmaya yönlendiren daha geniş bir kavramdır. Ve Makine Öğrenimi, algoritmaları verilen verilere uyarlamaya yöneliktir.

Microsoft Azure Makine Öğrenimi

Azure, Microsoft tarafından sunulan, hareket halindeyken güçlü makine öğrenme uygulamaları oluşturmanıza ve bunları dağıtmanıza olanak tanıyan bir bulut hizmetidir. Her şey fütüristik durumları raporlamak için tahmini analiz kullanan uygulamalar yaratmakla ilgilidir. Verilerden yola çıkarak, uygulamalar yaklaşmakta olan hataları ve zor durumları öngörebilir. Burada kullanılan karmaşık algoritmalar Xbox, Cortana ve diğer Microsoft ürünlerine de ait. Bir Microsoft Azure Makine Öğrenme Stüdyosu için ücretsiz kayıt olabilir veya bir sürü özellik içeren aylık 9.99 $ paketini tercih edebilirsiniz.

Makine Öğrenimi üzerinde çalışmak çok ilginç bir alandır. Veriyi seviyorsanız, Makine Öğrenimini kesinlikle seveceksiniz. Bu yazının çeşitli yerlerinde bağlantı kurduğum tüm makaleleri gözden geçirin. Kesinlikle sizi etkilemekte ve sizi bu ilginç bilim hakkında daha fazla okumaya motive edeceklerdir.


Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir