Makine öğrenmesi, bilgisayarın açıkça programlanmadan, örnek verilerdeki örüntülerden öğrenerek tahmin ya da karar üretmesini sağlayan yapay zekâ dalıdır.
Makine Öğrenmesi ne demek?
Geleneksel yazılımda kuralları programcı yazar. Makine öğrenmesinde ise model çok sayıda örneğe bakarak kuralları kendisi çıkarır. Örneğin binlerce "spam" ve "normal" e-postayı inceleyen bir model, yeni bir e-postanın hangisi olduğunu tahmin etmeyi öğrenir.
Başlıca türleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmedir. Derin öğrenme ise makine öğrenmesinin çok katmanlı sinir ağları kullanan alt dalıdır.
Örnek
Bir e-ticaret sitesinin "bunu alanlar şunları da aldı" önerileri, geçmiş alışveriş verilerinden öğrenen bir makine öğrenmesi modeliyle üretilir.
Yakın kavramlar
Denetimli ÖğrenmeSupervised LearningDenetimli öğrenme, modelin doğru cevapları (etiketleri) bilinen örneklerle eğitildiği ve yeni örnekler için bu cevapları tahmin etmeyi öğrendiği yöntemdir.Makine Öğrenmesi & EğitimDenetimsiz ÖğrenmeUnsupervised LearningDenetimsiz öğrenme, etiketsiz verideki gizli yapıları, grupları ve örüntüleri modelin kendi başına bulduğu yöntemdir.Makine Öğrenmesi & EğitimPekiştirmeli ÖğrenmeRL · Reinforcement LearningPekiştirmeli öğrenme, bir ajanın deneme yanılma yoluyla çevresiyle etkileşerek ödülünü en üst düzeye çıkaracak davranışları öğrendiği yöntemdir.Makine Öğrenmesi & EğitimDerin ÖğrenmeDeep LearningDerin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla büyük veriden karmaşık örüntüleri öğrenen makine öğrenmesi yöntemidir.Temel KavramlarEğitim VerisiTraining DataEğitim verisi, bir modelin öğrenme sürecinde parametrelerini ayarlamak için kullandığı örneklerin tamamıdır.Makine Öğrenmesi & EğitimAlgoritmaAlgorithmAlgoritma, bir problemi çözmek ya da bir işi tamamlamak için izlenen, sırası ve kuralları belli adımlar dizisidir.Temel Kavramlar