Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, istatistik, matematik ve bilgisayar bilimlerinin kesişim noktasında bulunan, var olan bir veri seti üzerindeki yapıyı, çeşitli algoritmalar kullanarak en iyi şekilde tespit eden ve bu yapının olası sonuçlarını yeni gelecek veriler üzerinde doğrulayarak geleceğe yönelik tahminlerde bulunan yöntemler bütünüdür.

Makine öğrenmesi metotları geleceğe yönelik tahminlemede kullanılabileceği gibi istatistiksel çıkarım yapmak için de kullanılabilir. Makine öğrenmesi denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) olmak üzere iki temel grupta değerlendirilir. Sınıflama, kümeleme ve regresyon tekniklerinin tümü makine öğrenmesi yöntemleri altında değerlendirilir. Bunun dışında yapay sinir ağları, derin öğrenme, destekçi vektör makineleri, karar ağaçları, temel bileşenler analizi popüler makine öğrenmesi konularındandır.

Problemin içeriğine, değişkenlerin yapısına göre uygun yöntemleri belirlemek ve farklı aday yöntemlerden en iyi sonuç vereninin belirlenmesi gereklidir.

Makine Öğrenmesini kimler kullanır?

Makine öğrenmesi büyük miktardaki verinin içinden çıkarım ya da tahminleme yapmak için kullanılır. Yüz tanıma sistemleri, resim işleme, mail kutunuza gelen bir elektronik postanın spam olup olmadığının belirlenmesi makine öğrenmesine örnektir.

Biz nasıl yardımcı olabiliriz?

    ● Problemin içeriğine, değişkenlerin yapısına göre uygun sonuç verecek makine öğrenmesi yöntemlerini belirleriz.

    ● Veri üzerinde gerekli düzenlemeleri, dönüşümleri yaparız.

    ● Kullanılacak makine öğrenmesi yöntemlerinin varsayımlarının sağlanıp sağlanmadığını denetleriz.

    ● Makine öğrenmesi tekniklerini uygulayarak sonuçları yorumlarız.