Makine Öğrenimi Nedir?
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, açık talimatlar olmadan veri analizi görevlerini gerçekleştiren bir yapay zeka türüdür. Makine öğrenimi teknolojisi, büyük miktarlarda geçmiş veriyi işleyebilir, kalıpları tanımlayabilir ve önceden bilinmeyen veriler arasındaki yeni ilişkileri tahmin edebilir. Belgeler, görüntüler, sayılar ve diğer veri türleri üzerinde sınıflandırma ve tahmin görevleri gerçekleştirebilirsiniz.
Örneğin bir finans kuruluşu, sahte ve gerçek işlemleri sınıflandırmak için bir makine öğrenme sistemini eğitebilir. Sistem, yeni bir işlemin gerçek olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin etmek için bilinen verilerdeki kalıpları tanımlar.
Basit kelimelerle makine öğrenimi nedir?
Makine Öğrenimi (ML); yapay zeka (AI) ve bilgisayar biliminin bir dalı olup, yapay zeka sistemlerinin, doğruluklarını zaman içinde aşamalı olarak artırarak insanlara benzer şekilde öğrenip gelişmesini sağlamak üzere veri ve algoritmalardan yararlanan Makine Öğreniminin kısaltmasıdır.
Makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
Makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) terimleri birbirlerinin yerine kullanılıyor olsalar da aynı şey değildirler. Makine öğrenimi, yapay zekanın birçok dalından biridir. Makine öğrenimi yapay zeka olsa da tüm yapay zeka etkinlikleri makine öğrenimi olarak tanımlanamaz.
Yapay zeka, makineleri daha insana benzer kılmak için kullanılan farklı strateji ve tekniklere yönelik kapsayıcı bir terimdir. Yapay zeka, Alexa gibi akıllı asistanlardan, sohbet robotlarından ve görüntü oluşturuculardan robot süpürgelere ve otonom otomobillere kadar her şeyi kapsamaktadır.
Buna karşılık makine öğrenimi modelleri; belgeleri sınıflandırmak, görüntüleri etiketlemek veya fabrika ekipmanının bakım programını tahmin etmek gibi daha spesifik veri analizi görevleri gerçekleştirir. Makine öğrenimi teknolojisi öncelikle matematik ve istatistiklere dayanırken diğer yapay zeka türleri daha karmaşıktır.
Makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark nedir?
Derin öğrenme, insan beynini taklit etmek için yapay sinir ağlarını kullanan özel bir makine öğrenimi biçimidir. Görüntü ve konuşma tanıma gibi karmaşık görevleri ele almak için gelişmiş bir tekniktir. Derin öğrenme, üretken yapay zekadaki ilerlemelerin temelini attı.
Makine öğrenimi nasıl çalışır?
Makine öğreniminin altında yatan ana fikir, girdi ve çıktı verisi kombinasyonları arasındaki mevcut matematiksel ilişkiye dayalıdır. Makine öğrenimi modeli bu ilişkiyi önceden bilmez, ancak yeterli girdi-çıktı veri kümesi örnekleri verilip verilmediğini tahmin edebilir. Bu durum, her makine öğrenimi algoritmasının değiştirilebilir bir matematik fonksiyonu üzerine kurulduğu anlamına gelir. Altta yatan ilkeyi anlamak için aşağıdaki örneği inceleyelim:
- Algoritmaya şu girdi/çıktı (i,o) kombinasyonlarını vererek onu "eğitiriz": (2,10), (5,19) ve (9,31)
- Algoritma, girdi ve çıktı arasındaki ilişkinin o=3*i+4 olduğunu hesaplar
- Daha sonra 7 sayısını girdi olarak verip çıktıyı tahmin etmesini isteriz. Çıktının 25 olduğunu otomatik olarak belirleyebilir.
Bu temel bir ilke olsa da makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin işlemek için yeterli veri ve bilgi işlem gücüne sahip oldukları sürece tüm karmaşık veri noktalarını matematiksel olarak bağlayabileceği ilkesine odaklanır. Bu nedenle, çıktının doğruluğu sağlanan girdinin büyüklüğü ile doğrudan orantılıdır. Makine öğrenimi aşamaları aşağıda verilmiştir.
Veri ön işleme
Ham veriler temizlenir ve bir makine öğrenimi modeli eğitmek için dönüştürülür. Eksik değerleri işleme, verileri ortak bir ölçekte normalleştirme veya metin verilerini sayısal biçimlere kodlama gibi görevleri içerir. Veriler ayrıca modelin verilen kullanım örneğini işlemesini geliştirmek için artırılabilir veya değiştirilebilir. Ön işleme, modele beslenen verilerin uygun olmasını ve uygun şekilde yapılandırılmasını sağlar.
Modeli eğitmek
Önceden işlenmiş veriler, makine öğrenimi algoritmasını eğitmek için kullanılır. Algoritma, giriş ve eğitim verilerinden beklenen çıktı arasındaki matematiksel korelasyonu yinelemeli olarak belirlemeye çalışır. Model, veriler içindeki kalıpları ve ilişkileri öğrenir ve bu bilgiyi parametrelerinde özetler. Tahminleriyle eğitim verilerinde bilinen gerçek sonuçlar arasındaki farkı en aza indirmek için parametreleri ayarlar.
Modeli değerlendirmek
Amaç, modelin eğitim veri kümesinin ötesine genelleme yapabilmesini sağlamaktır. Bu amaçla, doğrulama kümesi adı verilen ayrı bir veri kümesi kullanılır. Model çıktısı farklı metrikler ve kıyaslamalar kullanılarak ölçülür. Örneğin, sepetlerde duran elma ve muz gibi meyvelerin resimlerini tanımlamak için eğitilmiş bir model düşünün. Değerlendirme, aynı meyveleri bir masaya veya birinin eline yerleştirilen meyveleri gösteren resimlerden doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlayamadığını kontrol eder.
Optimizasyon
Optimizasyon, performansını artırmak için modeli iyileştirmeyi içerir. Model türüne bağlı olarak, veri bilimcileri öğrenme süreçlerini yeniden yapılandırabilir veya mevcut verilerden yeni girdi özellikleri oluşturan özellik mühendisliği gerçekleştirebilir. Amaç; modelin doğruluğunu, verimliliğini ve yeni verilere iyi genelleme yapma yeteneğini geliştirmektir.
Makine öğreniminin faydaları nelerdir?
Veriler, iş kararlarının alınmasının arkasındaki kritik itici güçtür. Modern kuruluşlar; akıllı sensörler, müşteri portalları, sosyal medya ve uygulama günlükleri dahil olmak üzere binlerce kaynaktan veri üretir. Makine öğrenimi, veri toplama, sınıflandırma ve analiz sürecini otomatikleştirir ve optimize eder. İşletmeler büyümeyi teşvik edebilir, yeni gelir kaynaklarının kilidini açabilir ve zorlu sorunları daha hızlı çözebilir.
Makine öğreniminin faydaları şunları içerir:
Gelişmiş karar verme
Makine öğrenimi sistemleri, büyük veri hacimlerini hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilir. Dinamik ve karmaşık verilerdeki öngörülemeyen kalıpları gerçek zamanlı olarak tanımlayabilir. Kuruluşlar çalışma zamanında veri odaklı kararlar alabilir ve değişen koşullara daha etkili yanıt verebilir. İşlemleri optimize edebilir ve riskleri güvenle azaltabilir.
Rutin görevlerin otomasyonu
Makine öğrenimi algoritmaları, insan müdahalesi olmadan verileri filtreleyebilir, sıralayabilir ve sınıflandırabilir. Raporları özetleyebilir, belgeleri tarayabilir, sesi yazıya çevirebilir ve içeriği etiketleyebilir, ki bunlar insanların gerçekleştirmesi için sıkıcı ve zaman alıcı görevlerdir. Rutin ve tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi, önemli verimlilik kazanımlarına ve maliyet düşüşlerine yol açar. Ayrıca gelişmiş doğruluk ve verimlilik elde edersiniz.
İyileştirilmiş müşteri deneyimleri
Makine öğrenimi, kişiselleştirme yoluyla müşteri deneyimlerini dönüştürür. Örneğin, perakendeciler müşterilere önceki satın alımlara, göz atma geçmişine ve arama modellerine göre ürünler önerir. Eğlence sektöründe yayın servisleri, izleme önerilerini kişiselleştirir. Kişiselleştirilmiş yaklaşım, müşteri tutma ve marka sadakatini artırır.
Proaktif kaynak yönetimi
Kuruluşlar, eğilimleri ve davranışları yüksek hassasiyetle tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır. Örneğin, tahmine dayalı analiz, genel giderleri azaltmak için envanter ihtiyaçlarını tahmin edebilir ve stok seviyelerini optimize edebilir. Tahmine dayalı öngörüler, planlama ve kaynak tahsisi için çok önemlidir ve kuruluşları reaktif olmaktan ziyade daha proaktif hale getirir.
Sürekli iyileştirme
Makine öğreniminin ayırt edici bir avantajı, daha fazla veri işledikçe gelişme yeteneğidir. Makine öğrenimi sistemleri, yeni verilere uyum sağlar ve öğrenir. Performanslarını zaman içinde pratik ve alakalı kalacak şekilde ayarlar ve geliştirirler.
Makine öğrenimi kullanım örnekleri nelerdir?
Bazı önemli sektörlerdeki makine öğrenimi uygulamalarına bir göz atalım:
Üretim
Makine öğrenimi, üretim sektöründe tahmine dayalı bakımı, kalite kontrolü ve yenilikçi araştırmaları destekleyebilir. Ayrıca şirketlerin varlıklar, tedarik zinciri ve envanter yönetimi dahil olmak üzere lojistik çözümlerini iyileştirmesine yardımcı olur. Örneğin, üretim devi 3M, zımpara kağıdında inovasyon yapmak için makine öğrenimini kullanıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, 3M araştırmacılarının zımpara kağıdının şekli, boyutları ve yönünde yapılan küçük değişikliklerin aşındırıcılığı ve dayanıklılığı nasıl iyileştirdiğini analiz etmesine olanak sağlamaktadır. Bu gibi öneriler, üretim sürecinin bilgiye dayalı olarak geliştirilmesine yardımcı olur.
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri
Gün geçtikçe sayısı artan giyilebilir sensörler ve cihazlar önemli miktarda sağlık verisini ortaya çıkarmıştır. Makine öğrenimi programları bu bilgileri analiz edip teşhis ve tedavi konusunda doktorlara gerçek zamanlı olarak destek olmaktadır. Makine öğrenimi araştırmacıları kanser tümörlerini algılayan ve göz hastalıklarını teşhis eden çözümler geliştirmektedir ve bu gibi çözümler, insan sağlığı sonuçlarında önemli iyileştirmeler sağlamaktadır. Örneğin, Cambia Health Solutions hamile kadınlar için tedaviyi otomatikleştirmek ve özelleştirmek üzere makine öğrenimini kullanıyor.
Finansal hizmetler
Finansal makine öğrenimi projeleri, risk analizlerinde ve regülasyonda iyileştirmeler sağlar. Makine öğrenimi teknolojisi, yatırımcıların borsa hareketlerini analiz ederek, serbest yatırım fonlarını değerlendirerek veya finansal portföyleri ayarlayarak yeni fırsatları belirlemesine olanak tanır. Ek olarak, yüksek riskli kredi müşterilerinin belirlenmesine ve dolandırıcılık belirtileri taşıyan işlemlerin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Örneğin kişisel bir finans şirketi olan NerdWallet kredi kartları, bankacılık ve krediler gibi finansal ürünleri karşılaştırmak için makine öğrenimini kullanır.
Perakende
Perakendede müşteri hizmetlerini, stok yönetimini, yukarıya satış ve çapraz kanallı pazarlama uygulamalarını iyileştirmek için makine öğreniminden faydalanılabilir. Örneğin Amazon Fulfillment (AFT), yanlış yerleştirilmiş envanteri belirlemek için bir makine öğrenimi modeli kullanarak altyapı maliyetlerini yüzde 40 oranında azalttı. Bu model, Amazon'un, her yıl milyonlarca küresel gönderiyi işlemesine rağmen, ürünlerin müşterilere gönderim için hazır olacağı ve zamanında ulaşacağına dair verdiği sözü yerine getirmesine yardımcı olur.
Medya ve eğlence
Eğlence şirketleri kendi hedef kitlelerini daha iyi anlamak ve sürükleyici, kişiselleştirilmiş ve istek üzerine içerik sunmak için makine öğrenimine başvurmaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları, fragmanlar ve diğer reklamların tasarlanmasına, tüketicilere kişiselleştirilmiş içerik önerilerinde bulunulmasına ve hatta üretimin hızlandırılmasına yardımcı olacak şekilde dağıtılmaktadır.
Örneğin Disney medya kitaplığını arşivlemek için makine öğrenimini kullanır. Makine öğrenimi araçları, medya içeriklerini otomatik olarak etiketleyerek, açıklamalarla ilişkilendirerek ve tasnif ederek Disney yazarlarının ve animasyoncularının hızlıca Disney karakterlerini aramasına ve tanımasına olanak sağlamaktadır.
Bilgisayarlı görü
Bilgisayarlı görü, görüntüleri doğru ve verimli bir şekilde otomatik olarak tanıyan ve tanımlayan bir teknolojidir. Günümüzde bilgisayar sistemleri akıllı telefonlardan, trafik kameralarından, güvenlik sistemlerinden ve diğer cihazlardan birçok görüntü ve videoya erişebilir. Bilgisayarlı görü uygulamaları, bu verileri nesne tanımlama ve yüz tanımanın yanı sıra sınıflandırma, öneri, izleme ve algılama için doğru bir şekilde işlemek üzere makine öğrenimini kullanır.
Örneğin, CampSite yaz kampları için lider bir yazılım platformudur. Bu kamplar, ebeveynlerin çocuklarının kamp deneyimlerini takip edebilmeleri için her gün binlerce fotoğraf yüklemektedir. Kampa gönderdikleri çocuklarının fotoğraflarını bulmak, ebeveynler için zaman alıcı ve sinir bozucu bir iş haline geldi. CampSite, görüntüleri otomatik olarak tanımlamak ve çocuklarının yeni fotoğrafları yüklendiğinde ebeveynleri bilgilendirmek için makine öğrenimini kullanır.
Makine öğrenimi algoritmalarının türleri nelerdir?
Makine öğrenimi algoritmaları, beklenen çıktı ve girdi türüne bağlı olarak dört ayrı öğrenme tarzına gruplandırılabilir.
Denetimli makine öğrenimi
Veri bilimciler algoritmalara, bağıntıları değerlendirmeleri için etiketlenmiş ve tanımlı veriler sağlar. Örnek verilerde algoritmanın hem girdi hem de çıktısı belirtilir. Veri etiketleme , giriş verilerini karşılık gelen tanımlanmış çıktı değerleriyle sınıflandırır. Örneğin, milyonlarca elma ve muz görüntüsünün "elma" veya "muz" sözcüğüyle etiketlenmesi gerekecektir. Sonra makine öğrenimi uygulamaları, bir meyve görüntüsü verildiğinde meyvenin adını tahmin etmek için bu eğitim verilerini kullanabilir.
Denetimli öğrenmenin avantajları basitlik ve tasarım kolaylığıdır. Olası bir sınırlı sonuç kümesini tahmin ederken, verileri kategorilere ayırırken veya başka iki makine öğrenimi algoritmasından gelen sonuçları birleştirirken yararlı olur. Ancak, milyonlarca veri kümesinin etiketlenmesi zor olabilir.
Denetimsiz makine öğrenimi
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketsiz veriler kullanılarak eğitilir. Bu algoritmalar yeni verileri tarayarak, girdiler ve önceden belirlenmiş çıktılar arasında anlamlı bağlantılar kurarlar. Düzenleri tespit edebilir ve verileri kategorilendirebilirler. Örneğin, denetimsiz algoritmalar farklı haber sitelerindeki haber yazılarını spor, suç vb. genel kategoriler altında gruplandırabilir. Bir yazıdaki anlamı ve duyguyu anlamak için doğal dil işleme araçlarını kullanırlar. Perakendede denetimsiz öğrenme, müşteri satın alımlarındaki kalıpları bulabilir ve veri analizi sonuçları sağlayabilir. Örneğin, müşterinin tereyağı alması durumunda ekmek satın alma olasılığı yüksektir.
Denetimsiz öğrenme, düzenlerin tanınmasında, anormalliklerin saptanmasında ve verilerin otomatik olarak kategorilere ayrılmasında yararlı olur. Eğitim verisi, etiketleme gerektirmediği için kurulum süreci kolaydır. Bu algoritmalar ek modelleme için verileri otomatik olarak temizlemek ve işlemek amacıyla da kullanılabilir. Bu yöntemin sınırlamaları, kesin tahminler verememesi ve belirli veri sonuçlarını bağımsız olarak ayıramamasıdır.
Yarı denetimli öğrenme
Adından da anlaşılacağı gibi bu yöntemde denetimli ve denetimsiz öğrenme bir arada kullanılır. Teknik, küçük miktarda etiketli veri ve büyük miktarda etiketsiz veri kullanarak sistemlerin eğitilmesine bağlıdır. İlk olarak etiketli veriler kullanılarak makine öğrenimi algoritması kısmen eğitilir. Daha sonra, kısmen eğitilen algoritma, etiketsiz verileri etiketler. Bu sürece psödo-etiketleme adı verilir. Model daha sonra açıkça programlanmadan ortaya çıkan veri karışımı üzerinde yeniden eğitilir.
Bu yöntemin avantajı, büyük miktarda etiketli veri gerektirmemesidir. İnsanlar tarafından okunup etiketlenmesi çok uzun zaman alacak uzun belgeler gibi verilerle çalışılırken bu durum yararlı olur.
Pekiştirmeli öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme , algoritmanın geçmesi gereken farklı adımlara bağlı ödül değerlerine sahip bir yöntemdir. Dolayısıyla, modelin amacı mümkün olduğunca fazla ödül puanı biriktirerek nihai hedefe ulaşmaktır. Video oyunları, son on yılda pekiştirmeli öğrenmenin en çok uygulandığı alan olmuştur. Gelişmiş pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, genellikle insan rakiplerini farklı şekilde yenerek klasik ve modern oyunlarda etkileyici sonuçlar elde etmiştir.
Pekiştirmeli öğrenmedeki zorluk, gerçek dünya ortamlarının sıkça, önemli ölçüde ve sınırlı bir uyarıyla değişmesidir. Algoritmaların pratikte etkili olmasını zorlaştırabilirler. Geliştirici sapması da sonuçları etkileyebilir. Veri bilimci, ödülleri tasarlarken sonuçları etkileyebilir.
Derin öğrenme
Derin öğrenme , insan beyninde modellenen bir tür makine öğrenimi tekniğidir. Derin öğrenme algoritmaları, insan beyni tarafından kullanılana benzer bir mantık yapısıyla verileri analiz eder. Bilgiyi katmanlar halinde işlemek için yapay sinir ağlarını kullanırlar. Bir yapay sinir ağı (ANN), verileri toplu olarak işleyen yapay sinirler adı verilen yazılım düğümlerinden oluşur. Sinirlerin girdi katmanındaki veriler, çıktı katmanına gelmeden önce birden fazla "derin" gizli sinir ağı katmanından geçer. Ek gizli katmanlar, standart makine öğrenimi modellerine kıyasla çok daha yüksek kapasiteli öğrenmeyi destekler.
Sinir ağları hakkında bilgi edinin
Derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki farklar hakkında daha fazla bilgi edinin
Makine öğrenimi modelleri deterministik midir?
Bir sistemin çıktısı tahmin edilebilir nitelikteyse bu sistemin deterministik olduğu kabul edilir. Çoğu yazılım uygulaması kullanıcının eylemine tahmin edilebilir bir şekilde yanıt verir, dolayısıyla "Kullanıcı bunu yaparsa şu olacak" denilebilir. Ancak, makine öğrenimi algoritmaları deneyim ve gözlem yoluyla öğrenir. Bu nedenle, yapıları gereği olasılıkçıdırlar. Yukarıdaki ifade bu durumda şu şekilde değişir: "Kullanıcı bunu yaparsa %X olasılıkla şu meydana gelecektir."
Makine öğreniminde, determinizm yukarıda açıklanan öğrenme yöntemleri uygulanırken izlenen bir stratejidir. Denetimli, denetimsiz ve diğer eğitim yöntemlerinden herhangi biri, işletmenin arzu ettiği sonuçlara bağlı olarak deterministik yapılabilir. Araştırma sorusu, veri alımı, yapı ve depolama kararları bir deterministik stratejinin mi yoksa deterministik olmayan bir stratejinin mi izleneceğini belirler.
Deterministik ve olasılıkçı yaklaşım
Deterministik yaklaşım, toplanan verilerin doğruluğuna ve miktarına odaklıdır, dolayısıyla verimlilik belirsizlikten daha önceliklidir. Diğer taraftan, deterministik olmayan (veya olasılıkçı) süreçse şans faktörünü yönetecek şekilde tasarlanır. Yerleşik araçlar, öğrenme ve gözlem sırasında belirsizliği ölçmek, tanımlamak ve değerlendirmek için makine öğrenimi algoritmalarına entegre edilmiştir.
Kuruluşunuzda makine öğrenimini nasıl uygulayabilirsiniz?
Makine öğrenimini kullanmaya başlamak için makine öğrenimi yaşam döngüsünün uygulanması gerekir. Bu, aşağıdaki aşamaları içerir:
İş hedefi
Makine öğrenimini kullanmayı düşünen bir kuruluş, önce çözmek istediği sorunları tanımlamalıdır. Problem çözmede makine öğrenimini kullanarak kazandığınız iş değerini belirleyin. İş hedefleri için belirli başarı kriterlerini kullanarak iş değerini ölçebilir misiniz? Hedef odaklı bir yaklaşım, harcamaları haklı çıkarmanıza ve önemli paydaşları ikna etmenize yardımcı olur.
Sorun çerçeveleme
Ardından, iş problemini bir makine öğrenimi problemi olarak çerçeveleyin. Neyin gözlemlendiğini ve neyin tahmin edilmesi gerektiğini tanımlayın. Bu aşamadaki önemli bir adım, neyin tahmin edileceğini ve ilgili performans ve hata ölçümlerini nasıl optimize edeceğinizi belirlemektir.
Veri işleme
Veri işleme, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verileri kullanılabilir bir biçime dönüştürür. Özellik mühendisliği ile birlikte verileri tanımlama, toplama ve ön işleme içerir. Verilerinizden makine öğrenimi değişkenleri oluşturur, dönüştürür, çıkarır ve seçersiniz.
Model geliştirme ve dağıtma
Bu, önceki bölümde açıklandığı gibi modelinizi eğitmenin, ayarlamanın ve değerlendirmenin temel sürecidir. Bu süreç MLOps kurulmasını da içerir. Makine öğrenimi operasyonları (MLOps), makine öğrenimi (ML) iş akışlarını ve dağıtımlarını otomatikleştiren ve basitleştiren bir dizi uygulamadır. Makine Öğrenimi geliştirme ile dağıtım ve operasyonları birleştirirler. Örneğin; oluşturmayı, eğitmeyi ve hazırlama ve üretim ortamlarına dağıtmayı otomatikleştiren bir CI/CD işlem hattı oluşturursunuz.
İzleme
Model izleme sistemi, modelinizin erken algılama ve azaltma yoluyla istenen performans seviyesini korumasını sağlar. Modeli korumak ve geliştirmek için kullanıcı geri bildirimlerini toplamayı içerir, böylece zaman geçse de ilgili kalır.
Makine öğrenimi uygulamalarındaki zorluklar nelerdir?
Makine öğrenimi uygulamalarındaki zorluklar aşağıda sıralanmıştır.
Veri kalitesi
Bir makine öğrenimi modelinin performansı, eğitim için kullanılan veri kalitesine bağlıdır. Eksik değerler, tutarsız veri girişleri ve gürültü gibi sorunlar model doğruluğunu önemli ölçüde düşürebilir. Ek olarak, yeterince büyük bir veri kümesinin olmaması, modelin etkili öğrenimini engelleyebilir. Veri bütünlüğünü sağlamak ve kaliteden ödün vermeden veri toplamayı ölçeklendirmek devam eden zorluklardır.
Aşırı uyum ve yetersiz uyum
Aşırı uyum bir makine öğrenimi modelinin modeldeki yeni veriler üzerindeki performansını olumsuz yönde etkileyecek ölçüde eğitim verilerindeki ayrıntıları ve gürültüyü öğrendiğinde ortaya çıkar. Model, diğer veri kümelerine genelleşmeyen kalıpları yakalar. Ancak yetersiz uyum, bir modelin verilerin altında yatan yapıları öğrenemediği durumda meydana gelir ve bu da hem eğitim hem de test verilerinde düşük performansa neden olur. Modelin karmaşıklığını ve genelleme yeteneğini dengelemek kritik bir zorluktur.
Önyargı
Gerçek dünyadaki birçok uygulamada veriler dengesiz olabilir; yani bazı sınıflar diğerlerinden çok daha sık görülebilir. Bu dengesizlik, eğitim sürecini önyargılı hale getirebilir ve modelin çoğunluk sınıfında iyi performans gösterirken azınlık sınıfını doğru bir şekilde tahmin edememesine neden olabilir. Örneğin, geçmiş veriler belirli bir demografik gruba öncelik veriyorsa, insan kaynakları uygulamalarında kullanılan makine öğrenimi algoritmaları bu demografik gruplara öncelik vermeye devam edebilir. Verilerin yeniden örneklemesi, farklı değerlendirme ölçümleri kullanma veya anormallik algılama algoritmaları uygulama gibi teknikler sorunu bir dereceye kadar hafifletir.
Model açıklanabilirliği
Makine öğrenimi modelleri, özellikle derin öğrenme modelleri daha karmaşık hale geldikçe, kararları daha az yorumlanabilir hale gelir. Performanstan ödün vermeden modelleri daha anlaşılır hale getirmek için yöntemler geliştirmek önemli bir zorluktur. Makine öğrenimi sistemlerini dağıtmanın kullanılabilirliğini, güvenilirliğini ve etik hususlarını etkiler.
Ölçeklenebilirlik
Özellikle büyük veri kümelerini veya derin öğrenme gibi karmaşık algoritmaları içeren makine öğrenimi modelleri, önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bu modelleri eğitmek zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Hesaplama taleplerini azaltmak için algoritmaları optimize etmek, algoritma tasarımındaki zorlukları içerir. AWS bulut tabanlı hizmetler, uygun maliyetli uygulamayı uygun ölçekte destekleyebilir.
Yeni başlayanlar için makine öğrenimi eğitimi nedir?
Makine öğrenimi matematik, istatistik, kodlama ve veri teknolojilerinde güçlü bir temel gerektirir. Makine öğreniminde ilerlemek isteyenler, yapay zeka veya veri bilimi alanında yüksek lisans derecesini tamamlamayı düşünmelidir. Bu programlar tipik olarak sinir ağları, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi konuları derinlemesine işler.
Bununla birlikte, örgün eğitim tek yol değildir. Kendi hızınızda öğrenmek ve belirli becerilerde ustalaşmak için çevrim içi kurslardan yararlanabilirsiniz. AWS'de makine öğrenimi eğitimi, AWS uzmanlarının aşağıdaki gibi konularda sertifikalarını içerir:
AWS makine öğrenimi nasıl yardımcı olabilir?
AWS, makine öğrenimini her geliştiricinin, veri bilimcinin ve işletme kullanıcısının hizmetine sunar. AWS Makine Öğrenimi hizmetleri, iş ihtiyaçlarını karşılamak için yüksek performanslı, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir altyapı sağlar.
- Yeni mi başlıyorsunuz? AWS DeepRacer ve AWS DeepComposergibi uygulamalı eğitim cihazlarımızla makine öğrenimini öğrenin.
- Mevcut bir veri arşiviniz var mı? Video, görüntü ve metni destekleyen yerleşik veri etiketleme iş akışları için Amazon SageMaker Ground Truth'u kullanın.
- Mevcut makine öğrenimi sistemleriniz mi var? Ön yargıyı tespit etmek için Amazon SageMaker Clarify ve performansı izlemek ve optimize etmek için Amazon SageMaker Model Training kullanın.
- Derin öğrenmeyi uygulamak mı istiyorsunuz? Büyük derin öğrenme modellerini otomatik olarak eğitmek için Amazon SageMaker Model Training'i kullanın.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS üzerinde makine öğrenimine başlayın!