Yapay Zeka Bilimlerinden Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, yapay zeka bilimlerinin temel bir alt alanıdır ve bilgisayarlara açıkça programlanmadan kendi öğrenmelerini sağlamayı amaçlar. Verilerden örüntüleri ve ilişkileri otomatik olarak tanımayı ve bu örüntüleri yeni verilere uygulayarak tahminlerde bulunmayı veya kararlar vermeyi öğrenir.

Makine öğrenimi algoritmaları, beklenen sonuç etiketlerine sahip örnek veriler (eğitim verisi) kullanılarak eğitilir. Bu veriler, algoritmanın verilerdeki altta yatan ilişkileri ve örüntüleri yakalamasına olanak tanır.

Eğitimden sonra, makine öğrenimi modelleri yeni, görülmemiş verilere uygulanır. Bu verilerle model, eğitimi sırasında öğrendiği örüntüleri ve ilişkileri kullanarak tahminler veya kararlar verir.

Makine öğreniminin uygulamaları çok geniştir ve şunları içerir:

• Görüntü ve ses tanıma
• Doğal dil işleme
• Öngörücü analitik
• Öneri sistemleri
• Oyun yapay zekası

Makine öğrenimi, aşağıdakiler gibi çeşitli teknikleri kullanır:

• Denetimli öğrenme: Örnek verilerde hem giriş hem de çıktı etiketleri bulunur.
• Denetimsiz öğrenme: Örnek verilerde yalnızca giriş verileri bulunur ve etiketler bilinmez.
• Yarı denetimli öğrenme: Örnek veriler hem etiketli hem de etiketsiz veriler içerir.
• Takviye öğrenmesi: Model, eylemlerine göre ödüller veya cezalar alarak öğrenir.

Makine öğrenimi, yapay zeka bilimlerinde hızla büyüyen ve gelişen bir alandır ve gelecekte birçok sektörü dönüştürmesi beklenmektedir.