-
Makine Öğrenmesi Nedir? (Temel Mantık): Bilgisayarlara talimat vermek yerine onlara "örnekler" verdiğimizde neler olur? Geleneksel programlama ile farkını bir aşçı benzetmesiyle öğreneceğiz.
-
Öğrenme Türleri (Üç Silahşörler): Bilgisayarların farklı öğrenme stilleri vardır. Supervised Learning (Denetimli Öğrenme), Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme) ve Reinforcement Learning (Pekiştirmeli / Deneme-Yanılma Öğrenme)'yi keşfedeceğiz.
-
Modelin Yaşam Döngüsü: Bir veri yığınından çalışan bir yapay zekaya giden yol. Veri toplama, eğitim ve "Bu makine gerçekten öğrendi mi?" sorusunun cevabını arayacağız.
Geleneksel Programlama vs. Makine Öğrenmesi
Geleneksel programlamayı bir yemek tarifine benzetebilirsin. Sen aşçıya (bilgisayara) dersin ki: "Eğer su kaynarsa makarnayı at, 8 dakika bekle ve süz." Bilgisayar sadece senin verdiğin kuralları (algoritmayı) ve veriyi (makarna/su) alır, sonucu (yemek) üretir.
Ancak Makine Öğrenmesi, bir gurme yetiştirmek gibidir. Ona tarif vermezsin; önüne binlerce tabak yemek koyarsın ve "Bak bu lezzetli bir İtalyan makarnası, bu ise değil" dersin. Bilgisayar, lezzetli olanlar arasındaki ortak kalıpları (sos miktarı, pişme derecesi vs.) kendi kendine keşfeder.
Biliyor muydun? İlk makine öğrenmesi programlarından biri 1952'de Arthur Samuel tarafından bir "Dama" oyunu için yazılmıştı. Program o kadar çok pratik yaptı ki, sonunda kendi yaratıcısını (Arthur Samuel'i) bile yenmeye başladı!
Modelin Yaşam Döngüsü
Bir makine öğrenmesi projesi, sadece "kod yazmak" değildir; aslında bu süreç, bir restoran açmaya çok benzer. Menüyü belirlemekten yemeği servis etmeye kadar her adımın bir sırası vardır. Bu nedenle bir fikrin modele dönüşmesi sırasında keskin bir Modelin Yaşam Döngüsü vardır.