Bilgisayarlar o kadar yaygın hale geldi ki, hayatımızın neredeyse her yönü onların kullanımı etrafında dönüyor, ancak makineler bizi şaşırtma yeteneklerini kaybetmedi. En son hayret verici teknoloji, bilgisayarların büyük miktarda veriyi analiz ederek kendilerine yeni beceriler öğretme yeteneğidir. Birçok makine öğrenimi türü, evlerimizi ve iş yerlerimizi daha güvenli, bilgiye erişimimizi kolaylaştıracak ve yaşamlarımızı daha sağlıklı hale getirmeyi vaat ediyor.

Makine öğrenme yapay zeka öncüsü olarak bilgisayarların "açıkça programlanmadan öğrenmesine" olanak sağlamak amacıyla büyük veri kümelerine gelişmiş algoritmalar uygular arthur samuel 1950'lerde açıklanmıştır. Veriler, sistem geliştiricilerin kalıpları belirlemek veya geleceği tahmin etmek gibi belirli görevleri gerçekleştirmek için seçtikleri bir öğrenme modelini eğitir. Geliştiriciler, model eşleştirmesini veya tahminlerini daha doğru hale getirmek için öğrenme modelini ayarlar.

Bir konuşmayı metne dönüştürme sistemi kullandıysanız, bir chatbot ile etkileşime girdiyseniz veya Amazon ya da Netflix tarafından yapılan bir tavsiyeye uyduysanız, ilk elden tecrübe makine öğrenimi (ML) ile. Yine de bu uygulamalar, makine öğreniminin yaşamlarımızı ve geçim kaynaklarımızı iyileştirme gücünün ve vaadinin yalnızca bir habercisidir. İşte farklı makine öğrenimi türlerine, bunları nasıl kullanabileceğimize ve her biri için geleceğin neler getireceğine bir bakış.

Denetimli Makine Öğrenimi

In denetimli makine öğrenimi, model, görseller, metin veya video gibi ham verilerin özelliklerini tanımlamak ve ayrıca verilerin bağlamını açıklamak için önceden açıklamalı etiketli veri kümeleri uygulanarak eğitilir. Model, analizlerinin ve tahminlerinin doğruluğunu artırmak için daha fazla veri aldıkça ağırlıklarını otomatik olarak ayarlar.

Modeli eğitmek için kullanılan veri kümeleri hem girdiyi hem de doğru çıktıları sağlar, bu da modelin her yinelemede istenen çıktıya daha yakın olmasını sağlar. Doğruluk algoritma tarafından belirlenir kayıp fonksiyonu, kayıp fonksiyonu düşük olduğunda yüksek tahmin doğruluğunu gösterir. Denetimli makine öğrenimindeki iki işlem türü, sınıflandırma ve regresyondur:

• Sınıflandırma veri kümesinin varlıklarını tanımlayıp etiketleyerek test verilerini kategorilere ayırır. Yaygın sınıflandırma algoritmaları, çoklu karar ağaçlarını uygulayan doğrusal sınıflandırıcıları, destek vektör makinelerini (SVM), karar ağaçlarını, k-en yakın komşuları ve rastgele ormanları içerir.
• Gerileme Bir şirketin satış gelirlerini tahmin etmek gibi gelecekteki sonuçları tahmin etmenin bir yolu olarak bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceler. En yaygın olarak kullanılan regresyon algoritmaları arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve polinom regresyon bulunmaktadır.

Denetimli makine öğrenimi, bir işletmenin satışlarını tahmin etmenin yanı sıra borsalarda dalgalanma tahmini, kalp yetmezliği riski en yüksek olan hastaları belirleyin, kanserli hücreleri sağlıklı olanlardan ayırt edin, hava durumunu tahmin edin, istenmeyen postaları tespit edin ve yüzleri tanıyın.

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Modelleri eğitmek için kullanılan veri kümeleri denetimsiz makine öğrenimi önceden etiketlenmesi gerekmez. Bu tür makine öğrenimi algoritması, insanlar tarafından herhangi bir ön işleme tabi tutulmadan verilerdeki farklılıkları ve benzerlikleri belirleyebilir. Denetimsiz makine öğreniminin üç temel işlevi kümeleme, ilişkilendirme kuralları ve boyut azaltmadır.

• kümeleme Yapılarında veya kalıplarında benzer veya farklı olan nitelikleri tanımlayarak etiketlenmemiş verileri gruplara yerleştirir. Örneğin, özel kümeleme tek tip veri içeren bir grup oluştururken, örtüşen kümeleme belirli bir veri türünün aynı anda birden çok grupta var olmasına izin verir. Diğer iki kümeleme türü, hiyerarşik kümelemeayrı veri gruplarını yinelemeli olarak tek bir kümede birleştiren ve olasılıksal kümeleme, veri noktalarını belirli bir olasılık dağılımının üyesi olma olasılığına göre gruplandırır.
• birliktelik kuralları Bir pazar sepetindeki ürünlerin birbiriyle nasıl ilişkili olduğu gibi bir dizi kural uygulayarak bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişkileri belirleyin. Bu, bir firmanın farklı ürünlerinin nasıl ilişkilendirildiğini daha iyi anlamasına olanak tanır, böylece tüketici davranışı hakkında fikir edinebilirler. Birliktelik kuralları analizine bir örnek, önsel algoritmalar, bir tüketicinin bir ürünü seçtikten hemen sonra başka bir ürünü seçme olasılığını belirleyen.
• Boyutsal küçülme bir veri kümesindeki özellik sayısını azaltarak denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarının doğruluğunu artırmaya yardımcı olur. Bu, kümeye çok fazla veri özelliğinin veya boyutun dahil edilmesinden kaynaklanan doğruluk kaybını giderir. Teknik, gereksiz veri girişlerini ayıklarken veri kümesinin bütünlüğünü korumaya çalışır. Boyut azaltma türleri şunları içerir: ana bileşen analizi fazlalıkları kaldırarak veri kümelerini sıkıştıran (PCA); tekil değer ayrışımı görüntü dosyalarından ve diğer verilerden gürültü çıkaran (SVD); Ve otomatik kodlayıcılar, orijinal veri kümesinin yeni, daha küçük bir sürümünü oluşturmak için sinir ağlarını uygulayan.

ortak denetimsiz makine öğrenimi uygulamaları siber saldırıların ne zaman ve nerede gerçekleşeceğini tahmin ediyor, üretim ortamlarında üretimi kolaylaştırıyor, motorlu araçlarda kaza önleme sistemlerini kullanıyor ve bir perakendecinin müşterileri için alışveriş deneyimini kişiselleştiriyor.

Yarı Denetimli Makine Öğrenimi

Bu tür makine öğrenimi, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verileri kullanır; bu nedenle, belirli bir uygulama için ne denetimli ne de denetimsiz öğrenmenin en iyi seçenek olmadığı durumlarda, arada bir yöntem olarak hizmet eder. Yarı denetimli makine öğrenimi algoritmalar, etiketli veya etiketsiz olmasına bağlı olarak belirli bir veri noktasına farklı yanıt verir:

• Etiketli veriler için, model ağırlıkları, denetimli yaklaşım kullanılırken olduğu gibi, ön işleme aşamasında uygulanan ek açıklamalar kullanılarak ayarlanır.
• Etiketlenmemiş veriler için model, düzeltmelerini benzer eğitim veri kümelerinde tanımladığı kalıplara dayandırır.

Yarı denetimli öğrenme, etiketli verilere ek olarak bazı etiketlenmemiş veri kümelerini kullanarak, sistemin ihtiyaç duyduğu manuel açıklama miktarını azaltır, bu da algoritmanın doğruluğunu azaltmadan maliyetleri düşürür ve geliştirme süresini kısaltır. Bu teknik, modelin veri kümesindeki nesneler arasındaki ilişki hakkında çeşitli varsayımlarda bulunur:

• süreklilik varsayımları birbirine yakın nesnelerin aynı etiketi veya grubu paylaşma olasılığının daha yüksek olduğunu ima eder; bu, denetimli öğrenmenin karar sınırları ekleyerek de yaptığı bir varsayımdır. Aradaki fark, yarı denetimli öğrenmenin düşük yoğunluklu sınırlarda pürüzsüzlük varsayımıyla karar sınırları eklemesidir.
• Küme varsayımları veri setini ayrı kümelere bölün ve aynı çıktı etiketini kümedeki tüm veri noktalarına uygulayın.
• Çeşitli varsayımlar veri kümesindeki mesafelere ve yoğunluklara dayalıdır. Gibi bir yöntem yüksek boyutlu veri dağılımlarını manifold adı verilen düşük boyutlu bir alana dönüştürür. Örneğin, üç boyutlu bir uzay, iki boyutlu bir koordinat düzlemine indirgenir, bu da modelin çok miktarda veri veya işlem gerektirmeden öğrenmesini sağlar.

Yarı denetimli öğrenme genellikle optimal yaklaşım algoritma büyük miktarda veri işlerken ve ilgili özellikleri tanımlarken zorlayıcı hale gelir. Kullanım durumları Bu kategoriye girenler arasında tıbbi görüntülerin işlenmesi, konuşma tanıma, web içeriğinin sınıflandırılması ve metin belgelerinin sınıflandırılması yer alır.

Takviye Öğrenme

The güçlendirme öğrenme makine öğrenimi tekniği, olumlu sonuçları ödüllendirmek ve olumsuz olanları cezalandırmak için deneme yanılma yöntemini kullanır. Sistem, hedef eylem veya davranışlara pozitif değerler ve diğer tüm tepkilere negatif değerler atayarak çalışır. Takviyeli öğrenme ajanı, maksimum uzun vadeli değere giden yolu bulmaya programlanmıştır. Yöntem, oyun oynama ve kişiselleştirilmiş önerilerde bulunma gibi bir ödülün belirlenebildiği her durumda uygulanabilir.

Takviyeli öğrenmenin uygulanması, değişen ortamların doğru bir haritasını koruma ihtiyacı nedeniyle bugüne kadar sınırlandırılmıştır. Modelin bilinen parametrelerindeki her değişiklik, en yüksek değere sahip seçeneği belirlemek için deneme yanılma rutinlerini çalıştırmasını gerektirir. Bunu tekrar tekrar yapmak, özellikle karmaşık gerçek dünya ortamlarında hem zaman hem de bilgi işlem açısından yoğundur. Üç tür pekiştirmeli öğrenme algoritması şunlardır: Q-öğrenme, derin Q-ağları ve durum-eylem-ödül-durum-eylem (SARSA):

• Q-öğrenme ("Q", "kalite" anlamına gelir), belirli bir eylemin hedef ödülü veya Q değerini gerçekleştirmede ne kadar yararlı olduğunu belirlemeye çalışır. buna bir denir politika dışı algoritma çünkü mevcut politikanın parçası olmayan işlemlerden öğrenir. Bir örnek, algoritmanın mevcut hiçbir ilkenin gerekli olmadığı rastgele eylemler gerçekleştirme yeteneğidir.
• Derin Q ağları vardır nöral ağlar Q-öğrenme tekniklerinin yüksek kaynak gereksinimlerinin üstesinden gelmek amacıyla derin Q-öğrenme algoritmaları tarafından eğitilmiştir. Sinir ağı, her durum-eylem çifti için Q değerine yaklaşır. Ağ, tüm potansiyel eylemler için durum girişini Q değerlerine dönüştürür.
• SARSA bir Q-öğrenme biçimi ilk eylemin ödülüne ek olarak ikinci bir eylem ekleyerek bir eylemin ödülünü hesaplayan. İkinci eylem, algoritmanın öğrendiği ilkeye dayalıdır, bu nedenle ilk durum-eylem çiftinin ödülü yeni sonuca göre sıfırlanır.

Arasında pekiştirmeli öğrenme uygulamaları sürücüsüz araçlar, endüstriyel otomasyon, finans ve hisse senedi ticareti, doğal dil işleme, sağlık tedavi planlaması, haber önerileri, çevrimiçi reklamlar için gerçek zamanlı teklif verme ve endüstriyel robotlardır.

Gelecek ne gösterir?

Çeşitli makine öğrenimi türleri ve diğer yapay zeka biçimleri, nasıl kuruluşlar veri teknolojilerinden yararlanır stratejik hedeflerine ulaşmak ve rekabet avantajı elde etmek. Bu ilerlemeler, firmaların iş süreçlerini daha fazla otomatikleştirmelerine ve iş zekası platformlarına yaptıkları yatırımdan daha büyük bir getiri elde etmelerine olanak tanır. AI yöntemlerinin sürekli iyileştirilmesinin, iş operasyonlarını daha hızlı, daha çevik ve daha verimli hale getirecek yeni makine öğrenimi türlerine yol açması bekleniyor. 

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/types-of-machine-learning-and-their-applications/