Makine öğrenimine giriş: nasıl başlayacağınız ve bilmeniz gerekenler

Günümüzde bilgi ve veri hacimleri hızla artıyor. Bu veriler, değerli bilgiler elde etme ve anlamlı kararlar alma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu verileri kullanmak için gizli kalıpları çıkarabilecek ve gelecekteki olayları tahmin edebilecek araçlara ihtiyaç vardır. Makine öğrenimi (ML) bu noktada devreye giriyor. Özü, verilerden otomatik olarak bilgi çıkarabilen ve sorunları çözebilen veya buna dayalı sonuçları tahmin edebilen algoritmalar ve modeller oluşturmaktır. Bu makalede, makine öğreniminin temellerini inceleyeceğiz.

Makine öğrenimine giriş

Makine öğrenimi, verilerden öğrenebilen, tahminlerde bulunabilen ve programlama yapmadan karar verebilen algoritmalar ve modeller geliştirmekle ilgilenen bir yapay zeka (AI) alanıdır.

Makine öğreniminin ilkeleri

Makine öğrenimi, çalışmasını sağlayan bir dizi ilkeye dayanır:

• Veri. Makine öğreniminin temelinde veri kullanımı yatar. Eğitim verileri, modele girdi özellikleri ve bunlara karşılık gelen doğru yanıtlar hakkında bilgi sağlar. Veriler ne kadar çeşitli, niteliksel ve temsili olursa, model o kadar iyi öğrenebilir, kalıpları tanıyabilir ve yeni veriler üzerinde doğru tahminler yapabilir.
• Model. Girdi verilerini çıktı verilerine dönüştüren bir algoritma veya matematiksel fonksiyondur. Model, probleme ve veri türüne bağlı olarak seçilir. Doğrusal, karar ağacı, sinir ağı vb. olabilir. Makine öğreniminin temel hedeflerinden biri, öğrenme sürecinde daha önce uygulanmamış yeni veriler için doğru tahminler üretebilen modeller oluşturmaktır.
• Eğitim. Eğitim süreci, modelin eğitim verilerine uydurulmasından oluşur. Model verileri analiz eder, kalıpları tanımlar ve modelin tahminleri ile doğru cevaplar arasındaki hatayı en aza indirmek için iç parametrelerini ayarlar. Öğrenme bir öğretmenle (doğru cevaplarla), öğretmensiz (doğru cevaplar olmadan) veya takviye ile (ödüller veya cezalarla) gerçekleşebilir. Açık programlama yerine, modeller verilerden bilgi türetir ve performans elde etmek için parametrelerini ayarlar.
• Otomasyon. Makine öğrenimi, süreçleri otomatikleştirmeyi ve açık insan müdahalesine gerek kalmadan veri odaklı kararlar almayı amaçlamaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık görevleri büyük bir hız ve doğrulukla gerçekleştirebilir.
• Değerlendirme ve test. Modeli eğittikten sonra, yeni veriler üzerindeki performansını değerlendirmek gerekir. Bu, modelin eğitim sırasında görmediği bir test veri kümesi kullanılarak yapılır. Değerlendirme doğruluk, tamlık, F1-ölçümü ve modelin diğer özelliklerini ölçen metrikler kullanılarak yapılır. Bu, modelin nasıl performans gösterdiğini değerlendirmemize ve daha fazla iyileştirme gerekip gerekmediğini belirlememize olanak tanır.
• Genelleme. Makine öğrenimindeki bir model, daha önce bilinmeyen yeni veriler üzerinde doğru tahminlerde bulunabilmeli veya kararlar verebilmelidir. Bu özelliğe genelleme denir. İyi bir model bilgiyi genelleştirebilir, ortak kalıpları belirleyebilir ve bunları yeni durumlara uygulayabilir.
• Kurallaştırma ve karmaşıklık yönetimi. Bir model karmaşık hale geldiğinde, modelin eğitim verilerine iyi uyum sağladığı ancak yeni verilere zayıf genelleme yaptığı aşırı uyum riski ortaya çıkar. Modellerin karmaşıklığını kontrol etmek için L1 ve L2 düzenlileştirme gibi düzenlileştirme yöntemleri kullanılır.

ML, AI ve DL arasındaki farklar

Makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenme birbirleriyle yakından ilişkili olmakla birlikte farklı özelliklere sahiptir:

Yapay zeka (Artificial Intelligence) normalde insanlarla ilişkilendirilen zihinsel yetenekler gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı sistemler oluşturmayı amaçlayan daha geniş bir teknoloji ve teknik yelpazesini kapsar. Makine öğrenimi, yapay zekada kullanılan tekniklerden biridir.

Makine öğrenimi (Machine Learning), bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenmesine ve tahminler veya kararlar almasına olanak tanıyan algoritmaları ve yöntemleri içeren bir alandır. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir.

Derin öğrenme (Deep Learning), verilerden üst düzey özellikler çıkarmak için çok sayıda katmana sahip yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Genellikle örüntü tanıma, doğal dil işleme ve otomatik karar verme gibi görevlere uygulanır.

Makine öğrenimi kullanım örnekleri

Makine öğreniminin çeşitli sektörlerde olduğu kadar günlük hayatta da uygulamaları vardır. Birkaç örneğe bakalım.

Örneğin, günlük yaşamda herkes sesli komutları tanımak ve anlamak için makine öğrenimini kullanan Siri, Google Assistant sesli asistanlarına aşinadır. Ayrıca, günümüzde birçok akıllı telefon, fotoğraflarda otomatik yüz tanıma özelliğine sahiptir; bu da fotoğrafları insanlara göre düzenlemenize ve sınıflandırmanıza ve bu verilere dayanarak eğlenceli videolar oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca YouTube, Netflix, Spotify gibi çevrimiçi platformlarda film, müzik, kitap vb. konularda kişiselleştirilmiş öneriler sunan tavsiye sistemleri de makine öğreniminin bir örneğidir.

Makine öğrenimi, örneğin COVID, beyin lezyonları, kanser ve diğer patolojiler dahil olmak üzere tıbbi görüntülere ve hatta ses verilerine dayalı hastalıkların teşhisinde giderek artan bir şekilde sağlık sektöründe yer almaktadır. Ayrıca giyilebilir cihazlar ve sensörler kullanılarak gerçek zamanlı hasta izleme ve prognoz için de kullanılmaktadır. Makine öğrenimi, yeni ilaçların geliştirilmesine ve potansiyel ilaç bileşiklerinin araştırılmasına büyük katkı sağlamaktadır.

Makine öğrenimiyle neredeyse her gün karşılaştığımız bir alan da finans. Piyasa eğilimlerini tahmin etmek ve yatırım kararları almak için finansal verileri analiz etmek, müşteri davranışlarındaki anormalliklere ve geçmiş verilere dayalı olarak hileli işlemleri tespit etmek, ayrıca kredi puanlaması yapmak ve müşterilerin finansal geçmişlerine ve diğer faktörlere dayalı olarak ödeme güçlerini değerlendirmek.

Makine öğrenimi, otonom araçların geliştirilmesinde kilit bir bileşendir ve çevreyi analiz etmelerini ve sensör verilerine dayalı kararlar almalarını sağlar.

Makine öğrenimi ayrıca endüstride üretim süreçlerini optimize etmek, ekipman arızalarını tahmin etmek ve ürün kalitesini artırmak için de kullanılmaktadır.

Makine öğrenimi türleri

Makine öğrenimi nasıl bir şeydir? Çoğu görev iki tür makine öğrenimine ayrılabilir: denetimli öğrenme (supervised learning) ve denetimsiz öğrenme (unsupervised learning). Bu yöntemlerde "öğretmen", kuralları belirleyen ve algoritmayı kontrol eden bir programcı olabilir, ancak bu zorunlu değildir. Makine öğrenimi bağlamında, "öğretmen" bilgi işleme sürecine herhangi bir insan müdahalesi olabilir. Her iki durumda da algoritmaya analiz etmesi ve içinde örüntüler bulması gereken ham veriler verilir. Bir öğretmenle öğrenme ile öğretmensiz öğrenme arasındaki temel fark, test edilmesi veya doğrulanması gereken hipotezlerin varlığı veya yokluğudur. Ayrıca modelin belirli bir ortamda bazı ödülleri veya birikmiş faydayı en üst düzeye çıkarmak amacıyla kararlar almak ve eylemler gerçekleştirmek üzere eğitildiği üçüncü bir tür olan takviyeli öğrenme de vardır. Şimdi bu türlere daha yakından bakalım.

Bir öğretmen ile öğrenmek

Öğretmenle öğrenme, modelin etiketli veriler üzerinde eğitildiği, her veri örneğinin karşılık gelen bir hedef değişkene veya etikete sahip olduğu bir makine öğrenimi türüdür. Model, girdi verileri ile bunlara karşılık gelen çıktı etiketleri arasındaki bağımlılıkları ve ortak örüntüleri bulmaya çalışır. Öğretmenli öğrenme algoritmalarına örnek olarak doğrusal regresyon, destek vektör yöntemi, rastgele ormanlar ve sinir ağları verilebilir.

Görev örnekleri:

• Sınıflandırma – bir nesnenin belirli bir sınıfa ait olup olmadığını belirleme. Örneğin, e-postaların spam olarak sınıflandırılması.
• Regresyon – sürekli bir hedef değişkenin tahmin edilmesi. Örneğin, bir mülkün özelliklerine göre fiyatının tahmin edilmesi.

Güçlendirilmiş öğrenme

Takviyeli öğrenme, modelin çevreyle etkileşime girerek ve ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alarak öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Model bağımsız olarak kararlar alır ve aldığı ödüle göre davranışını ayarlar. Robotikte, oyunlarda ve otonom sistemlerin kontrolünde aktif olarak kullanılmaktadır.

Görev örnekleri:

• Robot kontrolü - bir robota hedeflerine ulaşmak için çevrede belirli eylemleri gerçekleştirmeyi öğretmek.
• Oyunlar - Mümkün olan en yüksek puanı elde etmek için acenteye satranç veya video oyunları gibi oyunlar oynamayı öğretmek.

Makine öğrenimi için gerekli beceriler ve eğitim

Makine öğrenimi, algoritmaları ve yöntemleri derinlemesine anlamanın yanı sıra bunları pratikte uygulama becerisi gerektirir. Programlamayı anlamak, özellikle bu alanda yaygın olarak kullanılan Python veya R gibi programlama dillerinde makine öğrenimi ile çalışmanın ayrılmaz bir parçasıdır. İstatistik ve matematiksel analiz bilgisi, verilerin analiz edilmesine, uygun modellerin seçilmesine ve performanslarının değerlendirilmesine yardımcı olur. Makine Öğrenimi uzmanı olarak çalışmak için gereken temel beceriler.

1. Programlama
Makine öğrenimi ile çalışmak için en önemli becerilerden biri programlamadır. Programlama, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamanıza ve uygulamanıza olanak tanır. Makine öğreniminde en popüler iki programlama dili Python ve R'dir. Python, NumPy, Pandas ve TensorFlow gibi makine öğrenimi modellerini geliştirmeyi ve denemeyi kolaylaştıran çok çeşitli kütüphanelere ve araçlara sahiptir. R, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için güçlü bir araçtır. Python ve R ile ilgili bilgi ve deneyim, makine öğrenimi ile çalışmak için önemli becerilerdir.

2. İstatistikler
İstatistik, verilerin analiz edilmesine, modellerin değerlendirilmesine ve istatistiksel olarak sağlam sonuçların çıkarılmasına yardımcı olur. Olasılık dağılımları, istatistiksel testler ve regresyon analizi gibi temel istatistiksel kavramların bilinmesi, verilerin ve aralarındaki ilişkilerin daha derinlemesine anlaşılmasını sağlar.

3. Cebir ve matematiksel analiz
Doğrusal cebir, matrisler, vektörler ve bunlar üzerindeki işlemler birçok makine öğrenimi algoritması ve modelinde kullanılır. Cebir bilgisi, skaler çarpım, özdeğerler ve vektörler gibi temel kavramları anlamanızı ve bunlarla çalışmanızı sağlar. Matematiksel analiz, model optimizasyonu ve gradyan iniş tabanlı öğrenmede faydalı olabilecek diferansiyel ve integral hesabı içerir.

4. Olasılık teorisi
Olasılık teorisi, makine öğreniminde temel bir araçtır. Olasılık teorisinin temel kavramları ve yöntemleri hakkında bilgi sahibi olmak, olasılıksal modeller oluşturmaya, olayların olasılıklarını tahmin etmeye ve olasılık dağılımlarıyla çalışmaya yardımcı olur. Makine öğreniminde stokastik süreçleri ve Bayesian yaklaşımını anlamak için gereklidir.

5. Doğal dil işleme ve bilgisayarla görme
Doğal Dil İşleme (NLP), haberler, incelemeler, sosyal medya vb. metinsel bilgilerin analiz edilmesi ve işlenmesiyle ilgilenen bir makine öğrenimi alanıdır. NLP, tokenizasyon, lemmatizasyon, sınıflandırma, ton analizi ve makine çevirisi için algoritmalar ve yöntemler hakkında bilgi gerektirir. Bu beceriler doğal dili analiz etmenizi ve anlamanızı sağlar.

6. Bilgisayar görüşü
Bilgisayarla görme, görüntüler ve videolar gibi görsel verilerin analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen bir alandır. Bilgisayarla görme, görüntü işleme, örüntü tanıma, görüntü segmentasyonu ve sınıflandırma konularında beceri gerektirir. Evrişimli sinir ağları ve görüntü işleme yöntemleri gibi bilgisayarla görme algoritmaları ve teknikleri hakkında bilgi sahibi olmak, kişinin görsel verilerle ilgili çeşitli görevleri çözmesine olanak tanır.

Ayrıca ML öğrenmek için kesinlikle İngilizce bilmeniz gerektiğini unutmayın. Birçok kurs ve materyal yalnızca İngilizce olarak mevcuttur, ML öğrenmede çok yardımcı olacaktır.

Makine öğrenimi alanı, zaman içinde ortaya çıkan yeni yöntemler ve algoritmalarla hızla gelişmektedir. Sürekli eğitim, en son trendleri, yeni algoritmaları ve araçları takip etmenize ve en iyi uygulamaları öğrenmenize yardımcı olur. Kendi kendine eğitim ise, makine öğrenimi konusundaki anlayışınızı ve bilgi derinliğinizi genişletmek için kendi başınıza keşfetme ve deneme fırsatı sağlar. Profesyoneller ancak sürekli eğitim ve kendi kendini eğitme yoluyla değişen ortama uyum sağlayabilir, gelişmiş yöntem ve teknolojileri uygulayabilir ve kariyerlerinde yeni zirvelere ulaşabilirler.

Makine öğrenimi: nereden başlamalı

Makine öğrenimi yolculuğunuza başlamak zor olabilir, ancak doğru yaklaşım ve mevcut kaynaklarla zorlukların üstesinden gelebilir ve başarıya ulaşabilirsiniz. Programlama ve istatistiğin temellerini öğrenin, kendi kendine öğrenme kaynaklarını keşfedin ve öğrendiklerinizi projeler yaparak uygulamaya koymaktan korkmayın. Bu, büyümenize ve makine öğrenimi dünyasına girmenize yardımcı olacaktır.

Makine öğrenimi alanında gelişmenize yardımcı olacak başlıca kursları, kitapları ve web sitelerini inceleyelim.

Makine Öğrenimi için Kitaplar

• Makine Öğrenimi için Matematik Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal ve Cheng Soon Ong tarafından;
• Veri Analizi için Python. Yeni Başlayanlar İçin Python İstatistikleri ve Büyük Veri Analizi Dahil Eksiksiz Bir Kılavuz ИЛИ Python for Data Analysis by Wes McKinney;
• Andriy Burkov'dan Yüz Sayfalık Makine Öğrenimi Kitabı;
• Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi: Sade İngilizce Bir Giriş - Oliver Theobald;
• Peter Harrington tarafından yazılan Machine Learning in Action.

Veri Analitiği üzerine 100 ücretsiz kitaptan bir seçki.

Makine Öğrenimi için Kurslar

• Denetimli Makine Öğrenimi: Regresyon ve Sınıflandırma | Coursera.org
• Makine Öğreniminin Temelleri: Örnek Olay Yaklaşımı | Coursera.org
• 2022 Veri Bilimini Tamamlayın & Makine Öğrenimi Eğitim Kampı | Udemy
• TensorFlow API'leri ile Makine Öğrenimi Hızlı Kursu | Google
• Makine Öğrenimine Giriş | Udacity
• Python ile Makine Öğrenimi | IBM
• Herkes için Makine Öğrenimi | Coursera.org
• Makine Öğrenimine Giriş | Kaggle
• Yapay Zekaya Giriş | SkillUp
• Veri Bilimi: Makine Öğrenimi | edX

Makine Öğrenimi siteleri

• Kaggle uygun makine öğrenimi projeleri bulabileceğiniz bir platformdur. Kaggle'da verilerle çalışabilir, görevleri çözebilir ve deneyim kazanabilirsiniz. Ayrıca Kaggle, 100.000 dolar ödüllü makine öğrenimi yarışmalarına ev sahipliği yapmaktadır.
• GitHub kod barındırmak ve diğer topluluk üyelerinin projelerini keşfetmek ve bunlardan ilham almak için bir platformdur. Yeni bir şeyler öğrenmek, faydalı kaynaklar bulmak ve gelecekteki projeler için ilham almak için bir yerdir.

Makine öğrenimi alanında mesleki gelişim ve kariyer

Makine Öğrenimi, bilgi teknolojilerinde en çok talep gören ve en hızlı büyüyen alanlardan biridir. Veri ve bilgi işlem gücü kapasitesinin artmasıyla birlikte makine öğrenimi birçok sektörün ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Bir makine öğrenimi uzmanını ne tür bir iş bekliyor?

Veri bilimci (Data Scientist)
Veri bilimciler verileri analiz eder ve yorumlar, değerli içgörüler elde etmek için makine öğrenimi modelleri geliştirir ve uygular. Veriye dayalı tahmin, sınıflandırma, kümeleme ve optimizasyon görevleri üzerinde çalışırlar. Veri bilimcisi olarak başarılı bir kariyer, istatistik, makine öğrenimi algoritmaları ve programlama hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmayı gerektirir.

Veri Analisti (Data Analyst)
Veri analistleri bilgileri inceler, araştırma yapar ve veriye dayalı karar vermeyi desteklemek için raporlar ve görselleştirmeler oluşturur. Verileri analiz etmek, eğilimleri ve kalıpları belirlemek için istatistiksel yöntemler ve araçlar kullanırlar. SQL, istatistik ve veri görselleştirme becerilerini geliştirmek, veri analisti olarak başarılı bir kariyerin anahtarıdır.

Makine Öğrenimi Mühendisi (Machine Learning Engineer)
Makine öğrenimi mühendisleri makine öğrenimi modelleri tasarlar ve oluşturur, verileri işlemek ve modelleri gerçek dünya ortamlarında uygulamak için altyapı oluşturur. Büyük miktarda veri ile çalışır, modelleri optimize eder ve sistemleri ölçeklendirirler. Makine öğrenimi mühendisi olarak başarılı bir kariyer için programlama, algoritmalar ve veri altyapısı konularında beceri sahibi olmak gerekir.

Makine öğrenimi alanında araştırmacı (Machine Learning Researcher)
Yeni algoritmalar ve yöntemler geliştirir, deneyler yapar ve araştırma makalelerini yayınlarlar. Makine öğreniminin ve karmaşık problem çözmenin gelişimine katkıda bulunurlar. Makine öğrenimi araştırmacısı olarak başarılı bir kariyer, makine öğreniminin matematiksel temellerini ve algoritmalarını derinlemesine anlamanın yanı sıra bilimsel topluluğa aktif katılım gerektirir.

Makine öğrenimi alanında başarılı bir kariyer inşa etmek, sürekli öğrenme ve gelişim gerektirir. İşte bu süreçte size yardımcı olacak bazı ipuçları:

• Sürekli Öğrenme. Makine öğrenimi sürekli gelişen bir alandır. Bilgilerinizi güncellemeye ve yeni teknikler ve araçlar öğrenmeye hazır olun. Becerilerinizi sürekli olarak geliştirin ve makine öğrenimindeki en son trendleri takip edin.
• Projelere katılım. Gerçek projelere katılım, bilgilerinizi pratikte uygulamanıza ve pratik deneyim geliştirmenize olanak tanıyacaktır. Projeler programlama, veri analizi ve ekip çalışması becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.
• Ağ oluşturma. Diğer makine öğrenimi uzmanlarıyla iletişime geçin. Bilgi, deneyim ve fikirlerinizi paylaşmak için konferanslara, buluşmalara ve forumlara katılın. Networking, yeteneklerinizi genişletmenize ve yeni bakış açıları kazanmanıza yardımcı olacaktır.
• Portföy Oluşturma. Makine öğrenimi alanındaki projelerinizi, araştırmalarınızı ve başarılarınızı içeren bir portföy oluşturun. Bu, becerilerinizi ve başarılarınızı potansiyel işverenlere veya müşterilere sergilemenize yardımcı olacaktır.
• Makine öğrenimi alanında profesyonel gelişim ve kariyer, azim ve kendinizi geliştirmek için sürekli bir çaba gerektirir. Yeni zorlukları üstlenmekten korkmayın, öğrenmeye ve büyümeye devam edin ve bu heyecan verici alanda başarılı olun.

Bu makalede makine öğreniminin ana türlerini ve ilkelerini ele aldık, makine öğrenimi alanında çalışmak için gereken temel becerileri inceledik ve hevesli profesyonellerin makine öğrenimi alanına girmelerine yardımcı olacak temel kaynakların yanı sıra kariyerinize başlamak için bazı ipuçları derledik.