Makine Öğrenimi (ML)

Makine Öğrenimi (ML), yazılım uygulamalarının açık talimatlar olmadan belirli görevleri yerine getirmesini sağlayan bir Yapay Zeka (AI) türüdür. Yeni verilere maruz kaldığında değişebilen ve gelişebilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır.

Makine öğrenimi algoritmaları tıbbi teşhis, konuşma ve görüntü tanıma, öğeleri sıralama ve kataloglama, otonom robotlar, dolandırıcılık tespiti, tahmine dayalı analitik, otonom navigasyon ve doğal dil işleme gibi sorunları çözmek için kullanılır. Algoritmalar genellikle anketler, gözlemler ve deneyler gibi çeşitli kaynaklardan alınan veriler üzerinde çalıştırılır.

Makine öğrenimi algoritmaları, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin yanı sıra derin öğrenme gibi çok çeşitli teknikler kullanır. Denetimli öğrenme, bir sisteme veri ve vermesi gereken önceden belirlenmiş bir yanıt sağlandığında gerçekleşirken, denetimsiz öğrenme, sistemin önceden belirlenmiş bir görev olmadan verilerden öğrenmesini sağlar. Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir ve sistemin karmaşık görevleri öğrenebilmesi için daha büyük girdi verileri ve daha büyük nöron ağları kullanır.

Makine öğrenimi sağlık, siber güvenlik, perakende, finans ve diğer sektörlerde geniş bir uygulama alanına sahiptir. Sağlık alanında makine öğrenimi kanser gibi hastalıkları tespit etmek ve potansiyel sağlık risklerini belirlemek için kullanılabilirken, siber güvenlik alanında siber saldırıları tespit etmek ve büyük bir olay haline gelmeden önce durdurmak için kullanılabilir. Perakendede makine öğrenimi, web siteleri ve uygulamalardaki öneri motorlarını güçlendirebilir, ayrıca müşteri deneyimini ve satın alma kararlarını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi, her gün yeni gelişmelerin ve uygulamaların benimsendiği, sürekli gelişen bir teknolojidir. Büyük miktarda veriyi anlamlandırması gereken şirketler ve kuruluşlar için giderek daha gerekli bir teknoloji haline geliyor. Ayrıca önümüzdeki yıllarda birçok sektörde devrim yaratma potansiyeline sahip.