Blog
Veri analizi, veri işleme, büyük veri, yapay zeka ve benzeri konular için kaynak niteliğinde olan yazılar

Yapay Öğrenme (Machine Learning) Nedir? Y-02

Makine Öğrenimi, Otomatik Öğrenme veya Yapay Öğrenme, bilgisayarların deneyimlerini temel alarak performanslarını artırmalarını sağlamanın yollarını araştıran Yapay Zeka dalıdır.

Yapay öğrenme

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Yanlış Bilinenler:

! Yapay öğrenme, büyük ölçüde Yapay Zekanın yerini alan yeni bir alandır: Özellikle bu kavram yanılgısının sebebi, son zamanlarda Yapay Öğrenme konusuna olan ilginin artması ve daha önce Yapay Zeka konusunda bilgi sahibi olmadan Yapay Öğrenme dersleri alan öğrencilerin bir etkisi gibi görünmektedir. Unutulmamalıdır ki Yapay Öğrenme, Yapay Zekada her zaman temel bir konudur: Turing 1950 yılında yayınladığı makalesinde öğrenmeyi Yapay Zekaya en olası yol olarak gösterir. Yapay Zekanın en belirgin erken başarısı, Yapay Öğrenme kullanılarak oluşturulan “Samuel'in dama oyuncusu”dur.

! Makineler öğrenemezler, sadece programcılarının yapmasını istediklerini yapabilirler: Açıkça söylemek gerekirse, programcı makineye öğrenmesini söyleyebilir! Samuel çok kötü bir dama oyuncusu oldu ama programı hızla ondan çok daha iyi olmayı öğrendi. Bu günlerde, Yapay Zekanın birçok önemli uygulaması, büyük miktarlardaki eğitim verilerine yapay öğrenme uygulanarak oluşturulmaktadır.

Sinir ağı nedir?

Sinir ağı, biyolojik nöronların temel özelliklerinden ilham alınarak oluşturulmuş bir tür hesaplama sistemidir. Bir sinir ağı, her biri bazı birimlerden (Birimlerin ayrı bir fiziksel varlığa sahip olmaları gerekmez; bir bilgisayar programının bileşenleri olarak düşünülebilirler) girdi alan ve diğerlerine çıktı gönderen birçok tekil birimden oluşur. Bir birimin çıktısı, genellikle girdilerin ağırlıklı toplamı alınarak ve bu toplam bir tür basit doğrusal olmayan (nonlinear) dönüşümden (transformation) geçirilerek hesaplanır. Birimler arasındaki bağlantılarla ilişkilendirilen ağırlıkların deneyime dayalı olarak değiştirilebilmesi ise anahtar özelliktir.

Sinir ağı nedir

Image by Aaron Olson from Pixabay

 

Yanlış Bilinenler:

! Sinir ağları yeni bir bilgisayar türüdür: Uygulamada, neredeyse tüm sinir ağları sıradan genel amaçlı kullanılan bilgisayarlara uygulanmaktadır. Sinir ağlarını verimli bir şekilde çalıştırmak için bazen nöromorfik bilgisayarlar adı verilen özel amaçlı makineler tasarlanmıştır, ancak şu ana kadar bu tür sistemler maliyet ve oluşum gecikmelerine değecek kadar bir avantaj sağlamamıştır.

! Sinir ağları beyin gibi çalışır: Aslında, gerçek nöronlar yapay sinir ağlarında kullanılan basit birimlerden çok daha karmaşıktır. Birçok farklı nöron tipi vardır ve gerçek sinirsel bağlantılar zamanla değişebilir. Beyin, nöronlar arasındaki iletişimin yanı sıra davranışı etkileyen diğer mekanizmaları da içerir.

Derin öğrenme (Deep learning) nedir?

Derin öğrenme, birçok katmanlı birimler ile sinir ağlarının eğitilmesini içeren özel bir Yapay Öğrenme (Machine Learning) şeklidir. Son yıllarda çok popüler olmuştur ve özellikle görsel nesne tanıma ve konuşma tanıma gibi görevlerde önemli gelişmeler sağlamıştır.

Yanlış Bilinenler:

! Derin öğrenme, büyük ölçüde yapay öğrenmenin yerini alan yeni bir alandır: Aslında derin öğrenme,  sinir ağları topluluğunda 20 yılı aşkın bir süredir var olmuştur. Son gelişmeler, algoritma ve modellerde göreceli olarak daha küçük gelişmeler ve daha çok büyük veri setlerinin mevcudiyeti ve çok daha güçlü bilgisayarlar sayesinde olmaktadır.

Kaynak: http://people.eecs.berkeley.edu/~russell/temp/q-and-a.html