{"id":1494,"date":"2025-02-02T13:43:48","date_gmt":"2025-02-02T13:43:48","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/makine-ogrenimi-nedir\/"},"modified":"2025-02-02T13:43:48","modified_gmt":"2025-02-02T13:43:48","slug":"makine-ogrenimi-nedir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/makine-ogrenimi-nedir\/","title":{"rendered":"Makine \u00d6\u011frenimi Nedir?"},"content":{"rendered":"

Makine ö\u011frenmesi esas olarak 1959 y\u0131l\u0131nda <\/span><\/span>bilgisayar<\/a><\/strong> biliminin yapay zekada say\u0131sal ö\u011frenme ve model tan\u0131ma çal\u0131\u015fmalar\u0131ndan geli\u015ftirilmi\u015f bir alt dal\u0131d\u0131r. <\/span><\/span>Makine<\/a><\/strong> ö\u011frenmesi yap\u0131sal i\u015flev olarak ö\u011frenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmalar\u0131n çal\u0131\u015fma ve in\u015falar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131ran bir sistemdir. Bu tür algoritmalar<\/span><\/span> statik program talimatlar\u0131n\u0131 harfiyen takip etmek yerine örnek giri\u015flerden veri tabanl\u0131 tahminleri ve kararlar\u0131 gerçekle\u015ftirebilmek amac\u0131yla bir model in\u015fa ederek çal\u0131\u015f\u0131rlar.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Makine ö\u011frenmesine ait ba\u015fl\u0131ca kavramlar\u0131n listesi aç\u0131klamalar\u0131yla birlikte a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir:<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Denetimli Ö\u011frenme<\/strong>: <\/span>Veriler etkile\u015fimli sistemlerden al\u0131narak belirli bir düzende organize edilmesidir<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Denetimsiz Ö\u011frenme<\/strong>: <\/span>S\u0131n\u0131f bilgisi bar\u0131nd\u0131rmayan verilerin içerisindeki gruplar irdelenmesidir<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Yar\u0131 Denetimli Ö\u011frenme<\/strong>:<\/span> Bu kavram tam olarak yukar\u0131daki iki kavram\u0131n aras\u0131nda yer al\u0131r ve etiketlenmemi\u015f büyük miktarda bir veri ile etiketlenmi\u015f küçük miktarda bir verinin beraber kullan\u0131lmas\u0131d\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Takviyeli Ö\u011frenme<\/strong>:<\/span> Ö\u011freticinin, sistemin üretti\u011fi sonuç için do\u011fru ya da yanl\u0131\u015f olarak bir de\u011ferlendirmesidir.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Yo\u011fun Ö\u011frenme<\/strong>:<\/span> Hiyerar\u015fik ö\u011frenme olarak da bilinir. Bu ö\u011frenme yöntemi derin grafiklerde birçok do\u011frusal ve do\u011frusal olmayan dönü\u015fümlerden ve çoklu i\u015flem katmanlar\u0131ndan olu\u015fturulmu\u015f verilerde, üst düzey soyutlamalar kullan\u0131larak elde edilen model giri\u015fimlerine dayal\u0131 bir dizi <\/span><\/span>algoritmalarla<\/a><\/strong> geli\u015ftirilmi\u015f makine ö\u011frenmesidir.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Bir bilimsel çaba olarak makine ö\u011frenmesi tarihsel olarak <\/span><\/span>yapay zeka<\/a><\/strong> aray\u0131\u015f\u0131ndan ortaya ç\u0131km\u0131\u015ft\u0131r. Geçmi\u015fte yap\u0131lan baz\u0131 akademik ara\u015ft\u0131rmalar makinelerin belirli bir a\u015famadan sonra verileri ö\u011frenmek zorunda oldu\u011funu gösterdi ve böylelikle ara\u015ft\u0131rmac\u0131larda bu konu üzerinde ortaya ç\u0131kan problemlere çe\u015fitli sembolik yöntemlerle yakla\u015f\u0131mda bulunabilmek amac\u0131yla çal\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 gerçekle\u015ftirdiler. Özellikle otomatik t\u0131bbi tan\u0131 sistemlerinde de olas\u0131l\u0131ksal mant\u0131k tekni\u011fi kullan\u0131ld\u0131.<\/span><\/span><\/p>\n

Makine ö\u011frenmesi ayr\u0131 bir alan olarak 1990 y\u0131llar\u0131nda yeniden geli\u015fmeye ba\u015flad\u0131. Alan de\u011fi\u015fiminin hedefi ise pratik ya\u015famdaki çözülebilir sorunlar\u0131n ele al\u0131nmas\u0131nda yapay zekan\u0131n yakalan\u0131labilmesinden geçiyor.  Makine ö\u011frenmesi ve veri madencili\u011fi s\u0131k s\u0131k ayn\u0131 yöntemleri kullan\u0131rlar ve bu yöntemler önemli ölçüde örtü\u015fmektedir. Bu yöntemler genel hatlar\u0131yla a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekildeki gibi ay\u0131rt edilebilir:<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Makine ö\u011frenmesi bilinen özelliklere dayanarak ö\u011frenilen verilerden yap\u0131lan tahminler üzerine odaklan\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Veri madencili\u011fi ise verilerdeki (geçmi\u015f) bilinmeyen özelliklerin ke\u015ffedilmesine odaklan\u0131r. Bu veritabanlar\u0131nda bilgi ke\u015ffi analizinin bir ad\u0131m\u0131d\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Bu iki alan birçok yönden örtü\u015fmektedir. Veri madencili\u011fi birçok makine ö\u011frenmesi metodunu kullan\u0131r fakat ço\u011funlukla mant\u0131ksal olarak farkl\u0131 hedefleri vard\u0131r. Di\u011fer bir yandan makine ö\u011frenmesi de denetimsiz ö\u011frenme ya da ö\u011frenici do\u011frulu\u011funu geli\u015ftirmek için ön i\u015fleme ad\u0131m\u0131 gibi veri madencili\u011fi metotlar\u0131n\u0131 kullan\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

Günümüzde üretim sektöründe i\u015flev gösteren en iyi üreticiler en ba\u015far\u0131l\u0131 malzemeyi sunan firmalarla al\u0131\u015fveri\u015f içerisinde oluyorlar. En yeni ve en iyi teknolojilerle üretim yapan bu üreticiler art\u0131k ürünlerinin imal a\u015famas\u0131nda her zamankinden daha fazla sensör kullanarak teknolojiyi olabildi\u011fince yayg\u0131n \u015fekilde kullan\u0131yorlar. Ayn\u0131 zamanda üretimin internet a\u011flar\u0131<\/a><\/strong> üzerinden gerçekle\u015ftirilebilmesi de teknolojinin ne denli yo\u011fun bir biçimde kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131n en önemli kan\u0131tlar\u0131ndan biri. Bu teknolojiler art\u0131k üretimde yeni bir dönü\u015füm olu\u015fturmakta ve yüksek teknolojiyle gelen üretim zihniyeti art\u0131k üretim \u015firketlerinin ba\u015far\u0131y\u0131 yakalayabilmeleri için gerekli olan yeni bir vizyon.<\/span><\/span><\/p>\n

Bu a\u015famada gerçekle\u015fen ilk de\u011fi\u015fim ürünlerden hizmetlere do\u011fru olmakta. Yap\u0131lan bir tahmine göre kablosuz ba\u011flant\u0131l\u0131 ürünlerin say\u0131s\u0131 (Ak\u0131ll\u0131 telefonlar ve bilgisayarlar hariç) 2020 y\u0131l\u0131na kadar 5 milyardan 21 milyara kadar art\u0131\u015f gösterecek.<\/strong> Teknoloji bu derecede yayg\u0131nla\u015f\u0131yorken sistemlerin i\u015fleyi\u015fi de yava\u015f yava\u015f insanlar taraf\u0131ndan kontrol<\/a><\/strong> edilmesi güç bir duruma geliyor. Veri elde edip elde edilen verilerin de\u011ferlendirilip sonuçlar\u0131n ortaya konmas\u0131 insan eliyle gerçekle\u015fti\u011finde çok uzunca bir zaman al\u0131yor. Bu durumun gelecekte daha yayg\u0131n bir alandan ortaya ç\u0131kaca\u011f\u0131 dü\u015fünüldü\u011fünde büyük s\u0131k\u0131nt\u0131lar ortaya ç\u0131kabilecek gibi görünüyor. Makine ö\u011frenmesiyle geli\u015ftirilen sistemler detayl\u0131 veri analizleri ve istatistiksel analizler gibi birçok bilgiyi bir araya getirerek bu bilgileri belirli yöntemlerle problemlerin çözümünde kullanacak. Art\u0131k makinelerin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 sistemler yeni problemlerle kar\u015f\u0131la\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda analiz ettikleri verilerin \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda çözümü kendili\u011finden ortaya koyabilecekler.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Makine ö\u011frenmesi teknolojik alanlardaki bütün geli\u015fmeler için çok önemli bir kavram. Makine ö\u011frenmesi üzerine düzenlenen çe\u015fitli konferanslar da bulunuyor ve bu konferanslar üretim teknolojisi, otomasyon<\/a><\/strong>, otomotiv ve telekomünikasyon gibi farkl\u0131 endüstri sektörlerinden gelen kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n tümüne hitap eder nitelikte. Bu alanda geçti\u011fimiz y\u0131lda (1-2 Ekim 2015 tarihlerinde) makine ö\u011frenmesi üzerine düzenlenen ilk konferans olma özelli\u011fini ta\u015f\u0131yan ML4CPS 2015 (Machine Learning for Cyber Physical Systems<\/strong>) oldukça önemli bir örnek oldu. Kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n bu konferansta a\u015fa\u011f\u0131dakilerle s\u0131n\u0131rl\u0131 olmamakla birlikte birçok konu hakk\u0131nda bilgi edinme \u015fanslar\u0131 olmu\u015ftur. Makine ö\u011frenmesi üzerine düzenlenen ilk konferansta ele al\u0131nan konular a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span><\/span>Siber fiziksel <\/strong>sistemler için makine ö\u011frenmesi algoritmalar\u0131<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Gerçek zamanl\u0131 etkin algoritmalar, s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ö\u011frenme yakla\u015f\u0131mlar\u0131, online ö\u011frenme ve ön i\u015fleme<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Siber fiziksel sistemler için ö\u011frenilebilir biçimsel modelleme<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Sensör tümle\u015ftirme metotlar\u0131, da\u011f\u0131n\u0131k sistemlerde veri toplama ve veri entegrasyonu<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/span>Durum görüntüleme, pratik bak\u0131m, görüntü i\u015fleme, te\u015fhis, optimizasyon ve kendini tamir <\/span><\/span>uygulamalar\u0131<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Kendi sektörlerinde aktif olarak çal\u0131\u015fan büyük üretim firmalar\u0131 4. sanayi devrimine giden yolda kar\u015f\u0131lar\u0131na ç\u0131kan avantaj ve dezavantajlar konusunda çok dikkatli bir \u015fekilde hareket etmek istiyor. Art\u0131k sistemler dü\u015fük bilgisayar ya da insan zekas\u0131 yerine makine ö\u011frenmesi, otonom sistemler veya robotik yap\u0131lar\u0131 kullan\u0131yor. Art\u0131k 4. sanayi devrimini yakalayabilmek için bilgisayar ve otomasyon sistemleri bilgisayar altyap\u0131lar\u0131yla uzaktan ba\u011flant\u0131l\u0131 bir \u015fekilde donat\u0131lm\u0131\u015f, verileri ö\u011frenme ve buna göre sistemleri kontrol etme kabiliyetine sahip olan makine ö\u011frenmesi algoritmalar\u0131yla geli\u015ftirilmi\u015f ve görevli operatör say\u0131s\u0131n\u0131 minimuma indirmeyi ba\u015farm\u0131\u015f robotik sistemleriyle tamamen yeni bir \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131lacak. Görünen o ki sanayi sektöründeki de\u011fi\u015fim sürecinde makine ö\u011frenmesi yönteminin oldukça yayg\u0131n bir \u015fekilde kullan\u0131laca\u011f\u0131 günler bizleri bekliyor.<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Yazar:   Muhammed Ahmet ALKAN<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Kaynak: <\/strong><\/span><\/span>readwrite.com, <\/span>forbes.com, <\/span>economist.com, <\/span>i40.de\/en\/event<\/span><\/p>\n

 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Makine \u00f6\u011frenmesi ilerleyen teknolojiyle g\u00fcn ge\u00e7tik\u00e7e hayat\u0131m\u0131z\u0131 dolayl\u0131 yoldan etkilemekte olan ve veri toplay\u0131p de\u011ferlendirme \u00fczerine olu\u015fturulmu\u015f algoritma tabanl\u0131 bir sistem y\u00f6netim \u015feklidir. Bu y\u00f6ntem k\u0131saca analiz edilen veriler b\u00fct\u00fcn\u00fcne g\u00f6re \u00e7\u0131k\u0131\u015f sistemlerinde elde edilecek verileri d\u00fczenleyen bir yap\u0131ya sahiptir yani bu yap\u0131 daha anla\u015f\u0131l\u0131r bir dille veriyi \u00f6\u011frenip, de\u011ferlendirip ona g\u00f6re \u00e7\u0131kt\u0131 vermektedir. Bu yaz\u0131m\u0131zda makine \u00f6\u011frenmesinin i\u00e7eri\u011finden ve 4. sanayi devrimi olarak an\u0131lan End\u00fcstri 4.0 ile olan ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131 inceledik.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"coauthors":[],"class_list":["post-1494","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","pmpro-has-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1494","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1494"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1494\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1494"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1494"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1494"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1494"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}