Makine öğrenmesi, yapay zekânın (AI) bir alt dalı olarak, bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmadan verilerden öğrenme ve deneyimle gelişme yeteneğini ifade eder. Geleneksel yazılımların aksine, bu sistemler veriye dayalı kalıpları ve ilişkileri keşfederek tahminlerde bulunur veya kararlar alır.
Bir makine öğrenmesi algoritmasının amacı, genellikle bir matematiksel model oluşturmaktır. Bu model, bir dizi girdi verisini (features) alır ve bir çıktı (label veya target) tahmin etmek için eğitilir. Temelinde yatan prensip, istatistik ve olasılık teorisidir.
Örneğin, bir e-posta filtresi, "spam" ve "spam değil" etiketli binlerce e-postayı inceledikten sonra, yeni gelen bir e-postanın spam olup olmadığını yüksek doğrulukla sınıflandırmayı öğrenir.
Öğrenme şekline göre genellikle üç ana kategoriye ayrılır:
Algoritmaya, her biri bir "etiket" (doğru cevap) ile eşleştirilmiş örnek veriler sunulur. Sistem, girdi ile çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenir.
Veride herhangi bir etiket yoktur. Algoritmanın görevi, verinin içindeki gizli yapıyı, grupları veya örüntüleri kendi kendine keşfetmektir.
Bir ajan, bir ortamda belirli eylemler alır ve bu eylemlerden aldığı ödül veya ceza sinyallerine göre optimal davranışı öğrenir. Deneme-yanılma yoluyla ilerler.
Makine öğrenmesi artık günlük hayatımızın bir parçası:
Makine öğrenmesinin, özellikle yapay sinir ağlarının çok katmanlı ve karmaşık versiyonlarını kullanan alt dalına Derin Öğrenme (Deep Learning) denir. Bilgisayarlı görü, doğal dil işleme gibi insana özgü yeteneklerde devrim yaratmıştır.
Makine öğrenmesi, veriyi deneyime dönüştüren bir teknolojidir. Amacı, insan zekasını taklit etmek değil, verideki karmaşık ilişkileri matematiksel modellerle açığa çıkararak akıllı, veriye dayalı kararlar alabilen sistemler inşa etmektir. Günümüz dijital dünyasının ve geleceğin inovasyonlarının temel taşıdır.
