MAKİNE ÖĞRENMESİ NEDİR?

Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu, makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zekâ, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu göstermektedir.

Makine öğrenimini kısaca,

Matematiksel ve istatistiksel işlemlerle veriler üzerinden tahminde bulunarak yapılan sistemlerin bilgisayar ile modellemesi, olarak tanımlayabiliriz.

Veri analizi, yüz tanıma ve konuşma tanıma gibi görevleri gerçekleştirmek için OpenCV, NumPy ve TensorFlow gibi araçları kullanırız.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizinde filtreleme yapılarak yararlı bilgiler gereksiz bilgilerden ayırt edilir ve bundan istatistiksel sonuçlar çıkarılır.

Günlük hayatta kullanım :

  • Ortaya çıkması muhtemel olan hastalıkların tahmini.
  • Sosyal medya yorumlarından yararlanarak markaların tanıtımını yapmak.
  • Sosyal medya üzerinde analiz yaparak saldırı öncesi tespit.
  • İş gücü kaybını önleme
  • Cinayet vb. gibi olaylarda suçlu profili üzerinde analiz.

Yüz Tanıma Teknolojisi

Yüz tanıma, kişinin yüzünü otomatik olarak algılayan ve analiz eden bilgisayar tabanlı bir güvenlik sistemidir.Bu sistem en az düzeyde hata çıkaran ve en hızlı biyometrik yöntemdir.

Bu teknoloji ile şifreyi unutma, güvenlik ihlalleri, kart tanımlama gibi bir çok problem ortadan kalkıyor.

Konuşma Tanıma Teknolojisi

İnsanların cihazlarla etkileşim kurma biçiminde devrim yaratan teknolojidir

Siri, Cortana ve Google asistan bu teknolojinin başlıca örnekleridir.

Konuşulan kelimelerin, anlamlı olarak metne çevrilmesinde kullanılır ve tüm konuşmacıların konuşmalarını tanımayı hedefler.

Kullanılan araçlara ve kütüphanelere değinirsek,

OpenCV : Intel tarafından geliştirilen bu kütüphane daha sonra birçok firmanın desteğini alarak gelişim sürecine devam etmektedir.

OpenCV kütüphanesi içerisinde görüntü işlemeye (image processing) ve makine öğrenmesine (machine learning) yönelik 2500’den fazla algoritma bulunmaktadır. Bu algoritmalar ile yüz tanıma, nesneleri ayırt etme, insan hareketlerini tespit edebilme, nesne sınıflandırma, plaka tanıma, üç boyutlu görüntü üzerinde işlem yapabilme, görüntü karşılaştırma, optik karakter tanımlama OCR (Optical Character Recognition) gibi işlemler rahatlıkla yapılabilmektedir.

NumPy : NumPy, Python programlama dili için bir kütüphanedir; büyük, çok boyutlu diziler ve matrisler için destek ekler ve bu dizilerde çalışacak geniş bir üst düzey matematiksel işlev koleksiyonu sunar.

TensorFlow : TensorFlow, bir dizi görevde dataflow ve farklılaştırılabilir programlama için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Sembolik bir matematik kütüphanesidir ve ayrıca sinir ağları gibi makine öğrenme uygulamaları için de kullanılır. Google’da hem araştırma hem de üretim için kullanılır.

Elbette ki daha bir çok araç ve kütüpane var. Benim yazımda ele aldığım araçlar ve kütüphaneler sadece birkaçı,

Örneğin veriyi görselleştirmede : Matplotlib, Bokeh, Plotly, Seaborn araçları kullanılabilir.

Kütüphanelere ek olarak, SciPy ve Pandas.

  • Scikit Learn
  • Theano (Makine öğrenimi kütüphaneleri)
  • Keras

Veri madenciliği yaparken, sabit bir araç veya kütüphane kullanamayız. Hangi alanda çalışmak istiyorsak ona göre algoritmaları ve kütüphaneleri kullanmamız gerekir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir