Makine zekası teknolojileriyle sağlanan faydalar farklı sektörlerde, platformlarda ve işlevlerde hızlı bir şekilde yayılmaya devam ediyor.
Yapay zekanın çok genel bir kavram olduğunu düşünenlerden misiniz? Belki de makine zekâsı teknolojilerinden çok daha fazla yapay zekâ teknolojilerinden daha az bahsediyor olabiliriz. Makine zekâsı ile otomatik ve sorunsuz öğrenme mümkün olabilir mi?
Makine zekası teknolojileriyle sağlanan faydalar farklı sektörlerde, platformlarda ve işlevlerde hızlı bir şekilde yayılmaya devam ediyor. Otonom sistemler havadaki, karadaki ve denizdeki kapsamlı endüstriyel uygulamalarda yaygın bir şekilde kullanılıyor. Özel sektörden fazlaca talep görmemesi nedeniyle uygulamaların önemli bir kısmının resmi kurumlar tarafından kullanılması dikkat çeken detayların başında geliyor. Fakat zaman içerisinde özel sektörün uygulamalara dair daha fazla soru sormaya başlaması önemli noktalar arasında yer alıyor. Şimdi özel sektör tarafından makine zekâsı teknolojileri konusunda sıkça sorulan soruların bir kısmına değineceğiz: Makine öğrenimi nedir? Makine öğrenimine yönelik yaklaşımlar nelerdir? Makine öğreniminin pratikte kullanılabileceği alanlar nelerdir?
Makine öğrenimi nedir?
Bilgisayarlar kendi başlarına öğrenemezler; bilgisayarlara bir şeylerin öğretilmesi gerekir. İstatistiksel yöntemlerle oluşturulan temel algoritmalar kullanılmasını makine öğrenimi teknolojilerinde çığır açılmasında etkili olan konuların başında geliyor. Yapay zekanın pek fazla başarıyı yakalayamadığı 1970’li yıllardaki ilk modeller istenilen verimliliği sağlayamamıştı. O yıllar makine öğrenimi teknolojilerine olan ilginin en uç noktaya ulaştığı ve sonuçların istenilen noktaya ulaşmamasına rağmen büyük şeylerin düşünüldüğü bir zaman dilimi oldu. O zamandan 2010 yılına kadar makine öğreniminde önemli aşamalar hızlıca kat edildi fakat makine öğrenimi hak ettiği ilgiyi görmedi.
Makine öğrenimi teknolojilerinin gelişimini tetikleyen en önemli etken temelde yapay nöral ağlara öğretme veya eğitme yöntemi olan geri yayılımlı öğrenme algoritmasına yönelim oldu. Bu algoritma altyapısının optimizasyon yöntemleriyle birleştirilmesiyle hatalardan ders çıkaran sistemlerin oluşturulması sağlandı. Bu süreçte varılan en önemli nokta nöral ağlar için öğrenmenin bir optimizasyon problemi olarak yeniden tanımlanması oldu.
Nöral ağlar insan beynine ve sinir sistemine benzer bir şekilde modellenen bilgisayar sistemleridir. Bu algoritma ilk olarak 1970 yılında oluşturulmasına rağmen David Rumelhart, Geoffrey Hinton ve Ronald Williams tarafından kaleme alınan Nature makalesinin yayınlandığı 1986 yılına kadar ilgi görmedi. Yayınlanan makalede üzerinde durulan asıl nokta nöral ağların daha önce çözülemeyen problemleri çözmek için kendi kendini organize edebilme kapasitesini nasıl kullanabileceğine dikkat çekiyordu. Matematiksel anlamında oldukça detaylı olan makale bilgisayarların nasıl öğrenebileceği ve öğrenmenin neden nöral ağların omurgası olduğu konusunda önemli detaylar içeriyordu.
Makine öğreniminin hala öğrenmeye ve bu öğrenmenin algoritmaların üzerinden gerçekleştirilmeye ihtiyacı var. Daha iyi algoritmalar bilgisayarların daha hızlı öğrenmesini mümkün hale getirebilir. Ürünleri, hizmetleri veya etkileşimleri öğrenen bir makine öğrenimi teknolojisi satın alırken makine öğrenme motoru satın aldığınızı söyleyebiliriz. Bu nedenle makine öğrenimi edinirken akıllı bir motor satın almaya çabalamanız gerekir.
Makine öğrenimi teknolojilerindeki yaklaşımlar neler?
İster bir elmayı algılayan bir makine, ister makine zekâsı ile proseste karar verebilen bir altyapı oluşturuyor olun makinelerin öğrenmesinde öğrenmeyi mümkün kılan 15 adım bulunur.
İlk olarak karar ağacı öğrenme altyapısı karar ağaçlarını ve haritaların belirlenmesini sağlayan öngörüsel modelleri kullanır. İkinci olarak ilişkilendirme kuralı öğrenme altyapısı büyük veri kümelerindeki argümanlar arasında olan ilişkilerin belirlenmesine yardımcı olur. Üçüncü olarak yapay nöral ağlar ve öğrenme algoritmaları, biyolojik nöral ağlara benzer şekilde modellenmiş altyapılar bağlantı ve işlemlerin gerçekleştirilmesini destekler. Dördüncü olarak kalabalık ve pek fazla detayın bilinmediği ortamlarda derin öğrenme kullanılır. Beşinci olarak tümevarımsal mantık programlama altyapısı hipotezler için temel olarak kullanılacak mantığı kullanır. Altıncı olarak sınıflandırma ve regresyon için bir diziz gözetimli öğrenme yöntemi olan destek vektör makineleri kullanılır. Yedinci olarak istatistiki veri analizi ile yönlendirilerek benzer veya farklı ögelerin daha kolay temsil edilmesini sağlayan alt gruplar (kümeler) istatistiksel veri analizleri yardımıyla oluşturulur. Sekizinci olarak ilişkileri temsil eden olasılıksal grafik modellerinden Bayes ağları oluşturulur. Dokuzuncu olarak destekli öğrenme ile aksiyonlar belirli bir sonuca ulaşan ortamlara bağlanır. Onuncu olarak temsil öğrenme ile öğrenmenin daha iyi şekilde olması sağlanır. On birinci olarak benzerlik ve metrik öğrenme ile yeni nesnelerin benzer ve daha az benzer olması durumu belirlenir. On ikinci olarak seyrek sözlük öğrenimi temel fonksiyonların lineer kombinasyonu olarak başlangıç noktası oluşturur. On üçüncü olarak genel algoritmalar ile mutasyon ve çaprazlama gibi sorunların çözümü için yeni genler oluşturulmasına benzer şekilde buluşsal yöntem yaklaşımlarının kullanımıyla problemlere gerçek olarak çözümler bulunur. On dördüncü olarak kural tabanlı makine öğrenimi tanımlanır, öğrenme veya gelişim kuralları depolanır, bilginin değişimi veya uygulanması sağlanır. On beşinci olarak öğrenme sınıflandırma sistemleri keşif bileşeni ve öğrenme bileşeni (denetimli öğrenme, güçlendirici öğrenme veya denetlenmeyen öğrenme) içeren kural tabanlı makine öğrenimi algoritmalarından oluşur.
Makine öğrenimi nerelerde kullanılır?
Makine zekası Facebook ve API.ai tarafından kişisel alanınızı daha kapsamlı hale getirmek için kullanılıyor. Howdy, X.ai, Clara ve Kasisto makine zekasını profesyonel alanınızı esnetmede uyguluyor. Aynı zamanda araştırma, tam küme özellikleri, endüstriyel nesnelerin interneti, ses, vizyon ve veri zenginleştirme gibi ticari platformlar gelişmeye devam ediyor.
Yaşanılan gelişmelerin sağlık alanına etki edecek olması ise heyecan verici gelişmeler arasında yer alıyor. Reklam teknolojisi (AdTheorent, Dstillery, Tapad), tarım (BlueRiver, Tule, TerrAvion, perakende (InVenture, Earnes Machine, Lenddo), hukuk (Everlaw, Ravel Law, Seal Software), üretim (Zymergen, Ginkgo, Bioworks, Sight Machine), eğitim (Knewton, Udacity, Gradescope), taşıma ve lojistik (Preteckt, ClearMetal, Nauto) ve finans (Quantopian, Kensho, iSentium) gibi alanlarda pek çok şirket makine öğrenimi teknolojilerinden nasıl faydalanabileceği konusunda çalışmalar yapıyor. Makine öğrenimi organizasyonların müşteri davranışlarını incelemede ve veri bilimi alanındaki çalışmalarda temel bir araç olma yolunda hızla ilerliyor.
