ml ne demek?

Makine Öğrenmesi (ML) Hakkında Bilgi

Makine Öğrenmesi (Makine Öğrenmesi), bilgisayarların açıkça programlanmadan deneyim yoluyla öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) dalıdır. Temel olarak, algoritmaların verilerden öğrenerek, bu verilere dayalı tahminler yapmasına veya kararlar almasına olanak tanır.

Nasıl Çalışır?

ML algoritmaları, büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. Bu eğitim sürecinde, algoritma verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımlar. Daha sonra, bu öğrenilen kalıpları kullanarak yeni, görünmeyen veriler hakkında tahminlerde bulunur veya kararlar alır.

Temel Kavramlar:

Algoritma: (Algoritma) Makine öğrenmesi modelini oluşturmak için kullanılan matematiksel bir yöntemdir.
Veri: (Veri) Algoritmanın eğitildiği ve öğrendiği ham bilgilerdir.
Model: (Model) Algoritmanın eğitim sonucunda oluşturduğu, verilerdeki kalıpları temsil eden yapıdır.
Öğrenme: (Öğrenme) Algoritmanın veri üzerinde çalışarak modelin performansını iyileştirme sürecidir.
Tahmin: (Tahmin) Modelin yeni veriler hakkında yaptığı çıkarımdır.

ML Türleri:

Denetimli Öğrenme: (Denetimli Öğrenme) Etiketlenmiş verilerle eğitilen, giriş ve çıkış arasındaki ilişkiyi öğrenmeyi amaçlayan bir ML türüdür. Örnekler: Sınıflandırma, regresyon.
Denetimsiz Öğrenme: (Denetimsiz Öğrenme) Etiketlenmemiş verilerle eğitilen, verilerdeki gizli yapıları ve kalıpları keşfetmeyi amaçlayan bir ML türüdür. Örnekler: Kümeleme, boyut azaltma.
Pekiştirmeli Öğrenme: (Pekiştirmeli Öğrenme) Bir ajanın, ödül ve ceza yoluyla bir ortamda nasıl davranması gerektiğini öğrenmesini sağlayan bir ML türüdür.

Uygulama Alanları:

ML, birçok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaktadır:

Sağlık: (Sağlık) Hastalık teşhisi, ilaç geliştirme, kişiselleştirilmiş tedavi.
Finans: (Finans) Dolandırıcılık tespiti, kredi risk değerlendirmesi, algoritmik ticaret.
Pazarlama: (Pazarlama) Müşteri segmentasyonu, hedefli reklamcılık, öneri sistemleri.
Ulaşım: (Ulaşım) Otonom sürüş, trafik tahmini, rota optimizasyonu.
Doğal Dil İşleme (NLP): (Doğal Dil İşleme) Metin analizi, çeviri, chatbot'lar.

Avantajları:

Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarma yeteneği
Karmaşık problemleri çözme potansiyeli
Otomasyon ve verimlilik artışı
Adaptasyon yeteneği

Dezavantajları:

Yüksek miktarda veri gereksinimi
Modelin karmaşıklığı ve yorumlanabilirliği
Veri kalitesi ve önyargı sorunları
Yüksek hesaplama gücü ihtiyacı