machine learning

artificial intelligence dediğimiz yapay zeka alanının bir alt dalı. tanım olarak: "makinelerin kendilerine nasıl yapılacağı söylenmeyen bazı işleri, veriler yardımıyla öğrenip yapabilmesidir." deniliyor. böyle deyince akla şu düşünce geliyor "e niye kendi öğrensin diye bekliyorsunuz söyleseniz de yapsa ya?". malesef öyle olmuyor. çünkü bazı şeyleri nasıl yaptığımızı biz bile bilmiyoruz ki makinelere de nasıl yapacaklarını söyleyelim...

mesela mesaj kutunuza bir mesaj geldi. bunun faydalı bir mesaj mı yoksa faydasız bir mesaj mı olduğunu bilmek istiyorsunuz. mesajı açıp okudunuz, faydalı/faydasız olduğuna karar verdiniz. peki bu kararı nasıl verdiniz? düşünce şeklinizi bir makineye aktarabilir misiniz?

veya manavdan meyve alacaksınız. gözünüz meyveleri görüyor. aradığınız meyve portakalsa, aklınıza turuncu üstü benek benek olan bir meyve geliyor. sonra gözünüzden gelen görüntü verisiyle aklınızdaki o ideayı eşleştirmeye çalışıyorsunuz. sonunda da buluyorsunuz. peki bu karşılaştırma işini nasıl yaptınız biliyor musunuz? bunu bir makineye aktarabilir misiniz?

bu noktada devreye öğrenme algoritmaları giriyor. bir şekilde bilgisayara doğru verileri vererek onu doğru biçimde sınıflandırabiliyoruz. şöyle bir işleme sistemi var, diyelim ki bir meyveyi tanımlamaya çalışıyoruz. önceden meyveler hakkında gereken bilgileri vermişiz:

renk: kırmızı, yüzey: düz -> elma ya da domates olabilir
tat: tatlı -> domates olamaz, domates tatlı olmaz. elma olma olasılığı arttı
sertlik: sert -> kesinlikle elma

bilgisayarlar aptal makineler. yapacakları her şeyi bir insanın onlara söylemesi gerekiyor. hatta aslında en basit işlemler olan toplama çıkarma çarpma ve bölme işlemlerini bile bilmezler. bir insan gelip onlara 101010 biçimindeki iki veriyi nasıl toplama işlemi yapmış gibi işleyebileceğini söylemiştir. o gün bugündür de ne zaman bilgisayara 2+2 desek, önceden verilmiş komutlara göre işlemcide bir takım olaylar gerçekleşir, toplama işlemi yapılır.

elinizde bir kelimeye dair 50 tane açıklama olduğunu düşünün. bu 50 anlamın hepsini çalışmışsınız, önünüzde kağıtlara yazmışsınız. insanlar sırayla size geliyor ve diyor ki "ben bu kelimenin şöyle bir anlamı vardı onu arıyorum". siz de söylüyorsunuz. sonra farkediyorsunuz ki kadınlar ilk 20 tanımı sormuyorlar. gözlük takanlar 34 ve 45. tanımları sormuyorlar. doktorlar sadece birini soruyorlar. ve böyle böyle çıkarımlarda bulunuyorsunuz. böylece her seferinde 50 tanımın hepsnine bakmanız gerekmiyor. hem zamandan kazanıyorsunuz, hem de daha iyi hizmet veriyorsunuz. her gün daha fazla insan o kelimenin tanımını hemen öğrenebiliyor.

eğer bu düşünce sistemini bir makineye öğretirseniz, milyarder oluyorsunuz. bugün bu işi yapan çok bilindik bir şirket var, o da google. milyonlarca kişiden gelen verileri işliyorlar, insanları tanımlayıp sınıflandırıyorlar. ve siz bir dahaki sefer bir şey aradığınızda size benzer insanların ilgisini çeken sonuçları size gösteriyorlar. tıp okuduğunuzu anlarsa stetoskop reklamı gösteriyor, mühendis olduğunuzu anlarsa hesap makinesi reklamı gösteriyor. bu sayede de hem hizmet hem para kazanıyor.