KAMTAL - Dergi - 2019 Eylül

Bahar Dağlı Bilişim 11
bilge’o
ŞİRKETLER İÇİN İNOVASYON, VERİMLİLİK VE BÜTÜNLÜK SAĞLAYAN BİR YÖNTEM
MAKİNE ÖĞRENİMİ (MACHINE LEARNIING)
Makine öğrenimi ( Machine Learning) günümüzde şirketlerin yaygın olarak
kullanmaya başladığı teknolojik bir uygulamadır. Yapısal işlev olarak öğrenebilen veriler
üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışmasını artıran bir sistemdir
Makine öğreniminin, bilimsel bir çaba olarak tarihsel süreçte yapay zeka arayışıyla
ortaya çıktığı ifade edilmektedir. Makine öğrenimi, 1959 yılında bilgisayar biliminin yapay
zekada sayısal öğrenme ve modelleme çalışmalarından geliştirilmiş bir alt dalı
olmuştur.1990 yılından sonra ise ayrı bir alan olmuştur.
Makine öğrenimi; temelde algoritmalara dayanmaktadır. Makine öğrenimi, yazılım
programlarının detaylı bir şekilde işlemleri yapılmadan, sonuçların daha iyi bir şekilde
tahmin edilmesini sağlayan bir algoritmadır. Burada veriler üzerinden bir algoritma
oluşturulmakta bu algoritmaya göre de makine öğrenimi modeli belirlenmektedir. Doğru
algoritmanın kullanılması ise sonuçların başarılı olmasında önem taşımaktadır. Bu
teknolojide, giriş verilerini alan algoritmalar oluşturulmakta, çıktıların yeni veriler
eşliğinde güncellenmesi sağlanmakta ve sonucun aşağı yukarı tahmin edilmesi için
istatiksel analizler kullanılmaktadır.
Makine öğreniminde tahmin modellemesi ile benzer süreçler yürütülmektedir.
Makine öğrenimi bilinen özelliklere dayanarak, öğrenebilen verilerinden yapılan tahminler
üzerine odaklanır. Günlük hayatımızdaki kullanımın artması fonksiyonel ve pratik işler için
daha çok tercih edilen bir yöntem olmasını sağlamaktadır. Çünkü, verileri insan
müdahalesi olmadan analiz ederek, sonuçta en iyi tahminleri sunabilmektedir.
Makine öğreniminin iki farklı çalışma prensibi vardır. Biri denetlenen makine
öğrenimi diğer ise denetlenmeyen makine öğrenimi şeklindedir. Denetlenen makine
öğreniminde, süreç için iyi bir eğitim alınmasının gerekli olduğu uzmanlarca
belirtilmektedir. Bu süreçte algoritmalar algılanır ve algılanan bu verilerin analizi yapılır.
Tahmini veriler için tahmin yürütülür, tahminlerin doğruluğu üzerine geri bildirim sağlanır.
Denetlenmeyen makine öğreniminde ise algoritmaların istenen sonuç verileriyle
eğitilmesine gerek görülmez. Bu süreçte yalnızca veriler gözden geçirilir, tekrarlama
yaklaşımı olarak adlandırılan derin öğrenme sistemi ile de sonuçlara varılır.
Günümüzde artık internet kullanımının yaygınlaşması ile ekonomik alanda çok
sayıda insan dijital ortamı daha çok kullanmakta, bazı insanlar bir şeyler alış yaparken,
bazıları da reklamlar üzerinden satış yapmaktadır. Kısacası ticari anlamda internet ortamı
önemli hale gelmiştir.
29