machine learning ne demek?

Machine learning, bilgisayar sistemlerinin veri analizi yapabilme yeteneğini kazanmasını sağlayan bir yapay zeka alt dalıdır. Makine öğrenmesi algoritmaları, genellikle büyük miktarda veriye dayanarak desenleri, ilişkileri ve tahminleri belirlemek ve öğrenmek için kullanılır.

Makine öğrenimi, insan müdahalesi olmadan analiz veya görevleri gerçekleştirebilen sistemlerin geliştirilmesine odaklanır. Bu işlem, algoritmaların verilere dayanarak öğrenebilmesi ve sonuçları tahmin etmesi için kullanılır. Makine öğrenimi, mevcut verilerden bilgi çıkarmak ve gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılabilir.

Supervised learning (kontrollü öğrenme), bir algoritmanın etiketlenmiş (veri noktaları ile ilişkili doğru çıktılarla eşleştirilmiş) eğitim verilerine dayanarak bir modelin belirli bir girişe nasıl cevap vereceğini öğrenmesine odaklanır.

Unsupervised learning (kontrolsüz öğrenme), etiketlenmemiş (doğru çıktılarla eşleştirilmemiş) veri setlerinden desenleri veya yapıları belirlemek için kullanılır. Bu kategorideki algoritmalar genellikle keşif ve veri kümeleme gibi görevler için kullanılır.

Reinforcement learning (pekiştirmeli öğrenme), bir modelin çevresel bir ortamda bir dizi aksiyon yaparak en yüksek ödül veya performansı elde etmeyi öğrendiği bir öğrenme şeklidir. Makine, belirli bir durumda en iyi aksiyonu seçerek ve ardından geri bildirimlere dayanarak kendini geliştirir.

Makine öğrenimi algoritması, eğitim verilerini kullanarak bir modelin parametrelerini optimize eder. Bu model daha sonra eğitim verileri dışındaki yeni verilere uygulanabilir ve doğru sonuçları tahmin etmek veya sınıflandırmak için kullanılabilir.

Makine öğrenimi birçok farklı uygulama alanında kullanılır, örneğin otomatik sürüş, ses tanıma, görüntü işleme, sağlık teşhisi ve finansal tahminler gibi. Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve teknikleriyle birlikte, bilgisayar sistemleri daha akıllı ve daha karmaşık görevleri yerine getirebilir hale gelir.