Makineler Nasıl Öğrenir? Makineler Hakkında 2023

Makineler nasıl öğrenir , makinelerin öğrenme yapısı nasıldır , makineler nasıl algılarlar işte sizlere makinelerin nasıl öğrendiğine dair bilgiler.

Makine öğrenimi fikri, bir bilgisayarın dünyayı ele geçirdiği bir bilim kurgu gerilim filmi veya aksiyon filmi gibi geliyor. İnsanlar için nadiren iyi gidiyor (hatırladın mı ben, Robot ?). Makine öğrenimi bir yapay zeka biçimidir ve bir bilgisayar bilimcisine sorarsanız, algoritmaları, pikselleri ve hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmeyi içeren oldukça teknik bir yanıt alırsınız.

Makineler Nasıl Öğrenir?

İşte makineler nasıl öğrenir detaylarını sizlere aktaralım ;

1. Makine öğrenme
2. Denetimli Öğrenme
3. Denetimsiz Öğrenme
4. Sonuç

Son yıllarda bugüne kadar belirginleşen bir şey varsa, yapay zekadaki (AI) son gelişmeler sayesinde makinelerin gelecekte şimdikinden çok daha önemli bir rol oynayacağı düşünülüyor.

Yapay zeka için en sık bahsedilen kullanım durumlarından bazıları görüntü tanıma ve sınıflandırma, hasta verilerinin etkin işlenmesi, öngörücü bakım, nesne algılama ve sınıflandırma, siber güvenlik tehditlerine ve sahtekarlık algılamaya karşı önleme, sensör veri analizi, ses ve görüntü arama ve akıllı arabaları içerir. , sadece birkaç örnek vermek gerekirse.

Son zamanlarda, AI, ‘Edmond Belamy Portresi’ olarak adlandırılan AI tarafından oluşturulan bir resim 432.000 $ ‘a satıldığında , AI tarafından büyük bir sanat müzayedesinde satışa sunulan ilk sanat eseri oldu. Ancak bir makine nasıl bir sanat eseri yaratacağını nasıl öğrenebilir? Her şey makine öğrenimi olarak bilinen yapay zeka alanı sayesinde oldu.

Makine öğrenme
Makine öğrenmesinin amacı, açıkça programlanmadan öğrenebilen makineler yapmaktır. Bu yapay yapay zeka Nvidia alanını “En temelde, [makine öğrenimi], verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve daha sonra dünyadaki bir şey hakkında bir belirleme veya tahmin yapmak için algoritmalar kullanma pratiğidir” diyor .

Başka bir deyişle, makine öğrenimi, deneyim ile otomatik olarak gelişen bilgisayar sistemleri oluşturmak ve tüm öğrenme süreçlerini yöneten temel yasaları tanımlamakla ilgilidir.

Makine öğrenimi, programcılar tarafından makinelerin izleyeceği adım adım kurallar etrafında dönen yapay zekaya klasik yaklaşımlardan farklıdır. Modern makine öğrenme algoritmaları sayesinde, yapay zeka destekli makineler insan beynini taklit ediyor ve sadece on yıl önce imkansız olduğu düşünülen şeylere ulaşıyor.

Makine Öğrenmesi Türleri
Makine öğrenimi çok büyük bir alandır ve birçok makine öğrenimi türü vardır, ancak bunlar genel olarak iki ana kategoride sınıflandırılabilir: denetimli ve denetimsiz öğrenme.

Denetimli Öğrenme
Denetimli makine öğrenimi, bilinen girdi verileri kümelerini alır ve bu veri kümelerini, belirsizlik varlığında kanıtlara dayanarak geleceğe dair tahminler yapabilen bir model yetiştirmek için kullanır. Denetimli öğrenme için tipik uygulamalar arasında tıbbi görüntüleme, konuşma tanıma, elektrik yükü tahmini, algoritmik ticaret ve kredi puanlaması

Denetimli makine öğrenme algoritmalarının önce insanlar tarafından etiketlenmiş bir dizi örnek veriden doğru cevabı göstermesi gerektiğinden, bazen tekrar kullanarak nesneleri tanımaları öğretilen küçük çocuklarla karşılaştırılırlar. Ebeveyn, çocuğa bir arabayı güvenilir bir şekilde tanımadan önce bir çocuğa düzinelerce farklı araba görüntüsü gösterebilir.

Denetimsiz Öğrenme
Tabii ki, çocuklar sonunda ebeveynlerinden yardım almadan yeni nesneleri nasıl tanımlayabileceklerini veya makine öğrenimi durumunda, büyük veri kümelerini etiketlemekle görevlendirilen bir aşamaya ulaşırlar.

Google’ın Beyin Ekibi’nden kıdemli bir arkadaş olan Jeff , “Makine öğrenmesini otomatikleştirmenin amacı, insan makine öğrenimi uzmanlarının her yeni soruna müdahale etmesine gerek kalmadan bilgisayarlara yeni makine öğrenimi sorunlarını otomatik olarak çözecek teknikler geliştirmektir” diyor .

Bu yüce hedefe ulaşmaya en yakın olan makine öğrenimi türü, denetimsiz öğrenmedir. Daha özel olarak, denetimsiz makine öğrenimi uygulamalarında kullanılan bir algoritma sınıfı olan üretken çekişmeli ağlar (GAN’lar).

İnsanlar tarafından sağlanan verilerden öğrenmek yerine, GAN’lar önceden doğru cevapları bilmeden verilerdeki gizli kalıpları veya iç yapıları önleyebilir. Uygulamaları gen dizisi analizi, kredi kartı sahtekarlığı tespiti, pazar araştırması ve nesne tanıma içerir.

Sonuç
Makineler nasıl öğrenir ile ilgili yazımız bu kadar ; Bilim kurgu ve teknoloji endüstrisindeki bazı insanlar yapay zekâları insanlığa potansiyel bir tehdit olarak betimlemekten hoşlanıyor. Gerçek şu ki, en azından şimdilik, endişe verici değil, ama kesinlikle aynı derecede heyecan verici. Makineler son on yılda birçok şeyi nasıl yapacağını öğrendi ve bunun için makine öğrenmesine teşekkür edebiliriz.

Makineler nasıl öğrenir ile ilgili yazımızı beğendiyseniz arkadaşlarınızla paylaşmayı unutmayın.