Machine Learning nedir?
Türkçesi: Makine Öğrenimi
İngilizcesi: Machine Learning
Türkçe Okunuşu: mışin lörnink
İngilizce Okunuşu: məˈʃiːn ˈlɜː.nɪŋ
Dilbilgisi: İsim tamlaması (bilgisayar bilimi ve yapay zeka terimi)
Köken: Machine Learning terimi, 1959 yılında IBM araştırmacısı Arthur Samuel tarafından ilk kez kullanılmıştır. “Machine” (makine) ve “Learning” (öğrenme) kelimelerinden oluşur. Terim, makinelerin yani bilgisayarların, açıkça programlanmadan öğrenme yetisi kazanması fikrine dayanır. Bilgisayar bilimi ve istatistik disiplinlerinin kesişiminde yer alır.
Alakalı Sözcükler: Artificial Intelligence (Yapay Zeka), Deep Learning (Derin Öğrenme), Supervised Learning (Denetimli Öğrenme), Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme), Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme), Data Mining (Veri Madenciliği), Predictive Modeling (Öngörüsel Modelleme), Neural Networks (Sinir Ağları)
Makine öğrenimi; veriden anlam çıkarma, örüntü tanıma ve karar verme süreçlerini otomatikleştiren algoritmalar geliştirerek bilgisayarların deneyim yoluyla kendini geliştirmesini sağlar. Algoritmalar, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir ve bu verilerden öğrenerek gelecekteki durumlara yönelik tahminlerde bulunabilir.
Kullanım alanları oldukça geniştir:
- Pazarlama: Kişiselleştirilmiş ürün önerileri, müşteri segmentasyonu
- Finans: Kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti
- Sağlık: Hastalık teşhisi, görüntü analizi
- Endüstri: Tahmine dayalı bakım, kalite kontrol
- Otonom Sistemler: Sürücüsüz araçlar, robotik sistemler
- Medya ve Eğlence: İçerik öneri sistemleri (Netflix, Spotify)
Makine öğrenimi, günümüz dijital ekonomisinin temel taşlarından biridir ve yapay zekanın en aktif kullanılan alt alanıdır.
« Fihriste Dön
