Makine öğrenimi (Machine Learning), kullanılan verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zekâ (AI) alt kümesi olarak bilinmektedir. Yapay zekâ ise insan zekâsını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen kapsamlı bir terimdir. Makine öğrenimi ve yapay zekâ genellikle bir arada ele alınmaktadır. Kimi durumlarda birbirinin yerine kullanılır ancak aynı anlama gelmezler. Tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zekâ ve tüm yapay zekâ çözümlerinin makine öğrenimi olmaması önemli bir ayrım olarak görülür. Bunun yanı sıra makine öğrenimi, kullanımı alanı ile derin öğrenme arasındaki fark açısında merak edilmektedir. RDC Partner ekibi olarak bu yazımızda, makine öğrenimi hakkında merak edilenleri sizler ile paylaşacağız.

Makineler Nasıl Öğrenir?

Makine öğrenimi, makinelerin otomatik ve periyodik olarak programlanmadıklarını uygulamak için kendini geliştirdiği uygulamalara odaklanan bir yapay zekâdır. Bu yapay zekâ sayesinde uygulamalar daha doğru karar alma, daha doğru çıkarımlar ve öngörülerde bulunma kabiliyeti kazanmıştır. Ayrıca yapay zekâ alanında görülen ilerlemelerin büyük bir bölümü makine öğrenimi ile gerçekleşmiştir. Bu alan veri bilimi için kritik bir öneme sahiptir.

Öğrenme ve geliştirme yeteneği kazanan bu sistemler, özel olarak talimat verilmeden gerçek dünyadaki problemleri çözmeye odaklanır. Makine öğrenimi algoritmaları bunu gerçekleştirmek için önemli miktarda veri içerisindeki kalıpları tanımlayabilmek üzere geliştirilir.

Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları Nelerdir?

Dijitalleşme sürecinin hızla yayıldığı günümüzde makine öğrenmesi uygulamaları hemen her alanda tercih edilebilir. Bununla birlikte online alışveriş, sosyal medya uygulamaları, bankacılık, sağlık ve eğitim sektörü başta olmak üzere birçok alanda makine öğrenmesi ile karşılaşmak mümkündür. Bununla birlikte makine öğrenmesinin kullanım alanları genel olarak aşağıdaki gibidir:

ASR (Otomatik Konuşma Tanıma)

 İnsan seslerini metne dönüştürmek için NLP teknolojisinden faydalanılarak tasarlanan ASR, sesli arama yapılabilmesini ya da konuşmaların mesaj şeklinde karşı tarafa ulaşabilmesine olanak tanır.

Müşteri Hizmetleri

Müşteri iletişimi için tasarlanan çevrimiçi konuşma robotlarıdır. Bunlar makine öğrenmesinin en çok uygulandığı alanlardandır. Bu konuşma robotları, müşteriler tarafından sıkça sorulan soruları yanıtlayabilir. Ayrıca kullanıcılara kişiselleştirilmiş tavsiyelerde de bulunabilir. E-ticaret sitelerinde yer alan mesajlaşma robotları, sanal ve sesli asistanlar makine öğrenmesi kullanımına etkili örnek olarak gösterilir.

Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Arasındaki Fark

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramları, birbirinin yerine kullanılsa da farklı özellikleri bulunmaktadır. En temel fark ise işlenen verilerin miktarı olarak görülmektedir. Makine öğrenmesinde tahmin yapmak için az miktarda veri yeterli olur. Derin öğrenmede ise tahmin edebilme yeteneğinin gelişmesi için fazla miktarda veriye ihtiyaç olur. Buna bağlı olarak makine öğrenmesinde yüksek hesap gücüne gerek duyulmaz. 

Makine öğrenmesinde algoritmaya daha fazla bilgi tüketerek doğru bir tahminde bulunmanın nasıl yapılacağının anlatılması oldukça önemlidir. Derin öğrenmede algoritma, yapay sinir ağı yapısı ile kendi veri işleme yoluyla doğru bir tahminde bulunmayı öğrenir. Kısacası her ne kadar birbirleri ile bağlantılı olsalar dahi aralarında birçok farkta mevcuttur.

RDC Partner olarak bu yazımızda, makine öğrenimi hakkında edilenleri sizler ile paylaştık. Yazılım çözümlerimizden faydalanmak, ürün ve hizmetlerimiz hakkında daha fazla bilgi sahibi olmak için sitemizi inceleyebilir ya da iletişim kanallarımız üzerinden bizimle iletişime geçebilirsiniz.

İlginizi Çekebilir: Big Data (Büyük Veri) Nedir?