Yapay Öğrenme: Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi olarak da bilinen yapay öğrenme, yeni verileri öğrenebilen ve bunlara uyum sağlayabilen bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesine odaklanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Sağlık, finans ve üretim gibi birçok farklı sektörde kullanıldığı için hızla çağımızın en önemli teknolojilerinden biri haline gelmektedir. Makine öğrenimi, sorunları çözmek ve karar vermek için programlanabilen bilgisayar sistemlerinin incelenmesi olan yapay zekanın bir alt kümesidir.

Makine öğrenimi, verileri analiz etmek ve tahminler üretmek için kullanılan matematiksel modeller olan algoritmalara dayanmaktadır. Algoritmalar, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için verileri kullanır ve ardından tahminlerde bulunmak için bu kalıpları ve eğilimleri kullanır. Bu algoritmalar, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilen büyük miktarda veri kullanılarak eğitilir.

Makine öğrenimi algoritmalarının en yaygın türleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmedir. Denetimli öğrenme algoritmaları, verilerin tahminin doğru sonucuyla etiketlendiği etiketli veriler kullanılarak eğitilir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, tahmin yapmak için kullanılabilecek kalıplar ve eğilimler içeren etiketsiz veriler kullanılarak eğitilir. Takviyeli öğrenme algoritmaları, algoritmanın doğru tahminler için ödüllendirildiği ve yanlış tahminler için cezalandırıldığı bir ödül ve ceza sistemi kullanılarak eğitilir.