{"id":6229,"date":"2024-03-15T08:58:29","date_gmt":"2024-03-15T08:58:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/?p=6229"},"modified":"2024-03-15T09:09:11","modified_gmt":"2024-03-15T09:09:11","slug":"makine-ogrenmesi-machine-learning-nedir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/makine-ogrenmesi-machine-learning-nedir\/","title":{"rendered":"Makine \u00d6\u011frenmesi (Machine Learning) Nedir?"},"content":{"rendered":"

Makine \u00f6\u011frenmesi<\/strong>, bir sistem veya algoritman\u0131n veri \u00fczerinden \u00f6\u011frenme yetene\u011fine sahip olma yetene\u011fini ifade eder. Bu, bir bilgisayar program\u0131n\u0131n belirli bir g\u00f6revi performans\u0131n\u0131, veri kullanarak optimize etme yetene\u011fi anlam\u0131na gelir. Makine \u00f6\u011frenmesi, bu \u00f6\u011frenme yetene\u011fi sayesinde belirli bir g\u00f6revi ger\u00e7ekle\u015ftirme kabiliyetini art\u0131rabilir.<\/p>\n

Makine \u00f6\u011frenmesinin temelinde, bir bilgisayar program\u0131n\u0131n belirli bir g\u00f6revi performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in veri kullanarak \u00f6\u011frenmesi yatar. Bu \u00f6\u011frenme s\u00fcreci, algoritman\u0131n veri setleri \u00fczerinde belirli desenleri tan\u0131yarak kararlar almas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

\"Makine<\/p>\n

Yapay Zeka ile \u0130li\u015fkisi:<\/strong><\/h2>\n

Makine \u00f6\u011frenmesi ve yapay zeka birbirine yak\u0131ndan ba\u011fl\u0131 ancak farkl\u0131 kavramlard\u0131r. \u0130li\u015fkilerini anlamak i\u00e7in \u015fu noktalar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurabiliriz:<\/p>\n

    \n
  1. Makine \u00d6\u011frenmesi, Yapay Zeka’n\u0131n Bir Par\u00e7as\u0131d\u0131r:<\/strong> Yapay zeka, bilgisayar sistemlerine insan benzeri zeka yetenekleri kazand\u0131rmay\u0131 hedefleyen geni\u015f bir disiplindir. Makine \u00f6\u011frenmesi ise, yapay zekan\u0131n bir par\u00e7as\u0131 olarak, bilgisayar sistemlerine \u00f6\u011frenme yetene\u011fi kazand\u0131rmak amac\u0131yla kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
  2. Veri Tabanl\u0131 \u00d6\u011frenme Yetene\u011fi:<\/strong> Veri tabanl\u0131 \u00f6\u011frenme yetene\u011fine odaklan\u0131r. Algoritmalar, b\u00fcy\u00fck miktarda veri \u00fczerinden \u00f6\u011frenir ve bu \u00f6\u011frenme s\u00fcreci sayesinde belirli g\u00f6revleri daha iyi ger\u00e7ekle\u015ftirebilir hale gelir.<\/li>\n
  3. Deneyimleyerek Geli\u015fme:<\/strong> Deneyimleyerek geli\u015fme yetene\u011fine sahiptir. Algoritmalar, veri setleri \u00fczerinde tekrarlanan deneyimlerle desenleri ve ili\u015fkileri tan\u0131maya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/li>\n
  4. Yapay Zeka Geni\u015f Bir Alan\u0131 Kapsar:<\/strong> Yapay zeka, dil i\u015fleme, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, karar verme, planlama gibi bir\u00e7ok alt alan\u0131 i\u00e7erir. Makine \u00f6\u011frenmesi, bu alt alanlarda yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n temelini olu\u015fturabilir.<\/li>\n
  5. Yapay Zeka Projelerinde Kullan\u0131l\u0131r:<\/strong> Yapay zeka projeleri genellikle makine \u00f6\u011frenmesi tekniklerini i\u00e7erir. \u00d6rne\u011fin, bir konu\u015fma tan\u0131ma sistemini geli\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/li>\n
  6. Yapay Zeka ve Di\u011fer Teknolojilerle B\u00fct\u00fcnle\u015febilir:<\/strong> Makine \u00f6\u011frenmesi, yapay zeka projelerinde kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 gibi, di\u011fer teknoloilerle de b\u00fct\u00fcnle\u015febilir. \u00d6rne\u011fin, do\u011fal dil i\u015fleme, robotik, otonom ara\u00e7lar gibi alanlarda yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenmesi bir arada kullan\u0131labilir.<\/li>\n<\/ol>\n

    Makine \u00d6\u011frenmesinin \u00c7al\u0131\u015fma Prensibi<\/strong><\/h2>\n

    Bilgisayar sistemlerinin deneyimlerinden \u00f6\u011frenerek, karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in tasarlanan bir yapay zeka dal\u0131d\u0131r. \u00c7al\u0131\u015fma prensibi, veri \u00fczerinden \u00f6\u011frenme yetene\u011fine dayan\u0131r ve genel olarak \u015fu temel ad\u0131mlar \u00fczerine kurulmu\u015ftur:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      Veri Toplama ve Haz\u0131rl\u0131k<\/strong><\/h3>\n

      \u0130lk ad\u0131m, makine \u00f6\u011frenmesi modelinin e\u011fitilece\u011fi veya test edilece\u011fi veri setlerini toplamak ve bu verileri i\u015flemeye uygun hale getirmektir.<\/li>\n

    2. \n

      Model Se\u00e7imi ve E\u011fitimi<\/strong><\/h3>\n

      Veri setleri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015facak uygun bir model se\u00e7ilir. Bu model, \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini ger\u00e7ekle\u015ftirecek algoritmalar\u0131 i\u00e7erir. Model, veri seti \u00fczerinde e\u011fitilir, yani \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini ba\u015flat\u0131r. Model, veri setindeki desenleri ve ili\u015fkileri anlamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/li>\n

    3. \n

      Test ve Do\u011frulama<\/strong><\/h3>\n

      E\u011fitim s\u00fcrecinin ard\u0131ndan model, ayr\u0131 bir veri seti \u00fczerinde test edilir. Bu ad\u0131m, modelin \u00f6\u011frendiklerini genelleme yetene\u011fini de\u011ferlendirir.<\/li>\n

    4. \n

      Optimizasyon ve Hiperparametre Ayar\u0131<\/strong><\/h3>\n

      Modelin performans\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in hiperparametreler ayarlan\u0131r. Bu ad\u0131m, modelin daha iyi sonu\u00e7lar elde etmesi i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/li>\n

    5. \n

      Uygulama ve S\u00fcrekli \u0130yile\u015ftirme<\/strong><\/h3>\n

      Model ba\u015far\u0131yla e\u011fitildikten ve test edildikten sonra, ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda kullan\u0131lmaya haz\u0131r hale gelir. Modelin performans\u0131 s\u00fcrekli olarak izlenir ve yeni verilerle beslenerek iyile\u015ftirme s\u00fcrecine devam edilir.<\/li>\n<\/ol>\n

      \"Makine<\/strong><\/p>\n

      Algoritmalar\u0131n Temel \u00c7al\u0131\u015fma Mekanizmalar\u0131 ve \u00d6\u011frenme S\u00fcreci<\/strong><\/h2>\n

      Algoritmalar\u0131n temel \u00e7al\u0131\u015fma mekanizmalar\u0131 ve \u00f6\u011frenme s\u00fcreci, makine \u00f6\u011frenmesinin \u00e7e\u015fitli t\u00fcrlerine ve algoritmalar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak farkl\u0131l\u0131k g\u00f6sterebilir.<\/p>\n

      Genel olarak \u00fc\u00e7 temel t\u00fcrde s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131l\u0131r: g\u00f6zetimli \u00f6\u011frenme, g\u00f6zetimsiz \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme. Her bir t\u00fcr, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme paradigma ve uygulama alanlar\u0131na sahiptir.<\/p>\n

        \n
      1. G\u00f6zetimli \u00d6\u011frenme (Supervised Learning):<\/strong> G\u00f6zetimli \u00f6\u011frenme, belirli bir g\u00f6revi ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in etiketli veri setleri kullan\u0131r.<\/li>\n
      2. G\u00f6zetimsiz \u00d6\u011frenme (Unsupervised Learning):<\/strong> G\u00f6zetimsiz \u00f6\u011frenme, etiketlenmemi\u015f veri setleri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/li>\n
      3. Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme (Reinforcement Learning):<\/strong> Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, bir ajan\u0131n belirli bir ortamda \u00e7e\u015fitli eylemler yaparak \u00f6d\u00fcller ve cezalar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/li>\n<\/ol>\n

        Bunlar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, yar\u0131 g\u00f6zetimli \u00f6\u011frenme, takviyeli \u00f6\u011frenme ve transfer \u00f6\u011frenme gibi di\u011fer makine \u00f6\u011frenmesi t\u00fcrleri de bulunmaktad\u0131r.<\/p>\n

        Makine \u00d6\u011frenmesinin Kullan\u0131m Alanlar\u0131<\/strong><\/h2>\n

        Bir\u00e7ok farkl\u0131 sekt\u00f6rde ve uygulama alan\u0131nda geni\u015f bir kullan\u0131m potansiyeline sahiptir. Baz\u0131 temel kullan\u0131m alanlar\u0131:<\/p>\n

          \n
        1. Finans:<\/strong> Kredi de\u011ferlendirmesi, sahtekarl\u0131k tespiti, portf\u00f6y y\u00f6netimi gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        2. Sa\u011fl\u0131k:<\/strong> Hastal\u0131k te\u015fhisi, tedavi planlamas\u0131, genetik analiz gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        3. Perakende:<\/strong> Talep tahmini, m\u00fc\u015fteri segmentasyonu, fiyatland\u0131rma stratejileri gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        4. Ula\u015f\u0131m:<\/strong> Rota optimizasyonu, trafik y\u00f6netimi, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz ara\u00e7lar gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        5. Geli\u015fmi\u015f \u00dcretim:<\/strong> Kalite kontrol\u00fc, bak\u0131m tahmini, verimlilik art\u0131rma gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        6. Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP):<\/strong> Konu\u015fma tan\u0131ma, \u00e7eviri hizmetleri, metin analizi gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        7. G\u00fcvenlik:<\/strong> Siber g\u00fcvenlik, biyometrik tan\u0131ma gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
        8. Enerji:<\/strong> Enerji verimlili\u011fi, tahmin ve planlama gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n<\/ol>\n

          Makine \u00d6\u011frenmesi Pop\u00fcler Algoritmalar\u0131 ve Kullan\u0131lan Diller<\/strong><\/h2>\n

          Makine \u00f6\u011frenimi i\u00e7in pop\u00fcler algoritmalar ve kullan\u0131lan diller \u015funlard\u0131r:<\/p>\n

            \n
          1. Destek Vekt\u00f6r Makineleri (SVM):<\/strong> S\u0131n\u0131fland\u0131rma ve regresyon problemleri i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
          2. Karar A\u011fa\u00e7lar\u0131 ve Rastgele Ormanlar:<\/strong> S\u0131n\u0131fland\u0131rma ve regresyon problemleri i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
          3. K-En Yak\u0131n Kom\u015fu (KNN):<\/strong> S\u0131n\u0131fland\u0131rma ve regresyon problemleri i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
          4. K-Means K\u00fcmeleme:<\/strong> Veri noktalar\u0131n\u0131 belirli say\u0131da k\u00fcme veya gruplara ay\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
          5. Yapay Sinir A\u011flar\u0131 (YSA):<\/strong> B\u00fcy\u00fck veri setleri \u00fczerinde karma\u015f\u0131k \u00f6r\u00fcnt\u00fcler tespit etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n<\/ol>\n

            Makine \u00f6\u011frenimi i\u00e7in kullan\u0131lan diller ise geni\u015f bir yelpazeye sahiptir, ancak baz\u0131lar\u0131 di\u011ferlerine g\u00f6re daha yayg\u0131nd\u0131r:<\/p>\n

              \n
            1. Python:<\/strong> Makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka alan\u0131nda en pop\u00fcler dildir.<\/li>\n
            2. R:<\/strong> \u0130statistiksel hesaplamalar ve grafikler i\u00e7in pop\u00fclerdir.<\/li>\n
            3. Julia:<\/strong> H\u0131zl\u0131 hesaplamalar i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/li>\n
            4. Java:<\/strong> B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli uygulamalar ve end\u00fcstriyel sistemler i\u00e7in tercih edilir.<\/li>\n
            5. C\/C++:<\/strong> Performans gereksinimleri olan uygulamalar i\u00e7in tercih edilir.<\/li>\n<\/ol>\n

              \"Makine<\/p>\n

              Yapay Zek\u00e2 ve Makine \u00d6\u011frenmesi Aras\u0131ndaki \u0130li\u015fki<\/strong><\/h2>\n

              Yapay zek\u00e2 ve makine \u00f6\u011frenmesi birbirine s\u0131k\u0131 \u015fekilde ba\u011fl\u0131 iki kavramd\u0131r, ancak aralar\u0131nda baz\u0131 temel farklar ve ili\u015fkiler vard\u0131r.<\/p>\n

              Yapay zek\u00e2, makinelerin zeki davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 modelleme kavram\u0131n\u0131 ifade ederken, makine \u00f6\u011frenimi, verilerden \u00f6\u011frenme yetene\u011fiyle bu zeki davran\u0131\u015flar\u0131n ger\u00e7ekle\u015ftirilmesini sa\u011flayan bir alt kategori olarak kabul edilir.<\/p>\n

              Sonu\u00e7<\/h2>\n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n
              \n

              Sonu\u00e7 olarak, makine \u00f6\u011frenmesi, bilgisayar sistemlerinin veri \u00fczerinden \u00f6\u011frenme yetene\u011fi kazanarak belirli g\u00f6revleri ger\u00e7ekle\u015ftirebilme kabiliyetini art\u0131ran bir yapay zeka dal\u0131d\u0131r. Bu yaz\u0131da, makine \u00f6\u011frenmesinin temelleri, yapay zeka ile ili\u015fkisi, \u00e7al\u0131\u015fma prensibi, kullan\u0131m alanlar\u0131, pop\u00fcler algoritmalar\u0131 ve kullan\u0131lan dilleri ele ald\u0131k. Ayr\u0131ca, yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenmesi aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi a\u00e7\u0131klad\u0131k. Makine \u00f6\u011frenmesi, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde bir\u00e7ok sekt\u00f6rde ve uygulama alan\u0131nda geni\u015f bir kullan\u0131m potansiyeline sahiptir ve bu alanda s\u00fcrekli olarak geli\u015fmekte olan bir aland\u0131r.<\/p>\n

              Di\u011fer blog i\u00e7eriklerimize g\u00f6z atmak isterseniz t\u0131klayabilirsiniz.<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              Makine \u00f6\u011frenmesi, bir sistem veya algoritman\u0131n veri \u00fczerinden \u00f6\u011frenme yetene\u011fine sahip olma yetene\u011fini ifade eder. Bu, bir bilgisayar program\u0131n\u0131n belirli bir g\u00f6revi performans\u0131n\u0131, veri kullanarak optimize etme yetene\u011fi anlam\u0131na gelir. Makine \u00f6\u011frenmesi, bu \u00f6\u011frenme yetene\u011fi sayesinde belirli bir g\u00f6revi ger\u00e7ekle\u015ftirme kabiliyetini art\u0131rabilir. Makine \u00f6\u011frenmesinin temelinde, bir bilgisayar program\u0131n\u0131n belirli bir g\u00f6revi performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in veri […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6232,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[51],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6229"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6229"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6229\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6242,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6229\/revisions\/6242"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6232"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6229"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6229"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turkticaret.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6229"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}