Türkçe Bilgi: Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu, makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zeka, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu göstermektedir. Uygulamalar Makine öğreniminin başlıca uygulamaları makine algılaması, bilgisayarlı görme, doğal dil işleme, sözdizimsel örüntü tanıma, arama motorları, tıbbi tanı, biyoinformatik, beyin-makine arayüzleri ve kiminformatik, kredi kartı dolandırıcılığı denetimi, borsa çözümlemesi, DNA dizilerinin sınıflandırılması, konuşma ve elyazısı tanıma, bilgisayarlı görmede nesne tanıma, oyun oynama, yazılım mühendisliği, uyarlamalı web siteleri ve robot gezisidir. İnsan etkileşimi Makine öğrenimi sistemlerinin bir bölümü insan sezgisine olan gereksinimi tümüyle ortadan kaldırmaya çalışırken bazıları insan ve makine arasında işbirliğine dayalı bir yaklaşım benimsemektedir. Ne var ki, sistemi tasarlayan kişinin verinin kodlanma biçimi üzerinde tümüyle egemen oluşu insan sezgisinin tümüyle ortadan kaldırılmasını olanaksızlaştırmaktadır. Makine öğrenimi deneysel yöntemin otomatikleştirilmesi çabası olarak görülmektedir. Bazı istatistiksel makine öğrenimi araştırmacıları Bayes istatistiği çerçevesi kapsamında kullanılabilen yöntemler geliştirmektedirler. Algoritma türleri Makine öğrenimi algoritmaları hedeflenen sonuca göre birçok öbeğe ayrılabilmektedir. Sıkça kullanılan algoritma türleri şunlardır: * Gözetimli öğrenme - Girdileri hedef çıktılara eşleyen bir işlev üretir. * Gözetimsiz öğrenme - Bir girdi kümesi modeller. * Yarı gözetimli öğrenme - Uygun işlev ya da sınıflandırıcılar oluşturmak için etiketli ve etiketsiz örnekleri birlikte ele alır. * Pekiştirici öğrenme - Dünya algısına dayalı bir öğrenme biçimi. Her eylem ortamda bir etki oluşturmakta ve ortam, öğrenme algoritmasına yol gösteren ödüller biçiminde dönütler vermektedir. * Uyum - Deney girdileri ve çıktılarına dayanarak çıktıları öngörmeye çalışır. * Öğrenmeyi öğrenme - Önceki deneyimlerden yararlanır. Kuram Makine öğrenimi algoritmaları ve bunların başarımına ilişkin berimsel çözümleme berimsel öğrenme kuramı olarak adlandırılan bir kuramsal bilgisayar bilimi dalıdır. Deney kümelerinin sonlu oluşu ve geleceğin tam olarak kestirilememesi nedeniyle öğrenme kuramı söz konusu algoritmaların başarımına ilişkin mutlak güvence verememektedir. Bunun yerine, başarımın olasılıksal sınırları öngörülmeye çalışılmaktadır. Berimsel öğrenme kuramcıları başarım sınırlarının yanı sıra öğrenmenin zaman karmaşıklığı ve uygulanabilirliği konusunda da çalışmaktadırlar. Berimsel öğrenme kuramında bir berimin uygulanabilir olması için polinomsal zamanda çalışması gerekmektedir. Zaman karmaşıklığı sonuçları iki öbeğe ayrılabilmektedir. Olumlu sonuçlar belirli bir işlev sınıfının polinomsal zamanda öğrenilebileceğini gösterirken olumsuz sonuçlar bu olgunun tam karşıtını ifade etmektedir. Makine öğrenimi kuramı ve istatistik temelde farklı kavramlar olsalar da birbiriyle yakından ilintilidir. Ayrıca bakınız * Yapay sinir ağları * Bağımsız robot * Berimsel zeka * Veri madenciliği * Bulanık mantık * Naive Bayes sınıflandırıcı * Genetik programlama * Tümevarımsal mantık programlama * Akıllı sistem * Makine öğrenimi algoritmaları * Örüntü tanıma Ek okuma * Neural Networks and Pattern Recognition Using MATLAB, Matlab Tutorial by Ph.D. Ömer Cengiz ÇELEBİ * Ethem Alpaydın (2004) Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), MIT Press, ISBN 0-262-01211-1 * M. Fatih Amasyalı (2006) Makine öğrenimine giriş, ders notu, Yıldız Teknik Üniversitesi * Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer ISBN 0-387-31073-8 * Bing Liu (2007), Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data. Springer, ISBN 3-540-37881-2 * Toby Segaran, Programming Collective Intelligence, O'Reilly ISBN 0-596-52932-5 * Ray Solomonoff, " An Inductive Inference Machine" * Ray Solomonoff, An Inductive Inference Machine, IRE Convention Record, Bölüm: Information Theory, 2. Kısım, s. 56-62, 1957 * Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4 * Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1986), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, II. Cilt, Morgan Kaufmann, ISBN 0-934613-00-1 * Yves Kodratoff, Ryszard S. Michalski (1990), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Volume III, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-119-8 * Ryszard S. Michalski, George Tecuci (1994), Machine Learning: A Multistrategy Approach, IV. Cilt, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-251-8 * Bhagat, P. M. (2005). Pattern Recognition in Industry, Elsevier. ISBN 0-08-044538-1 * Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2 * Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification 2. baskı, Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3 * Huang T.-M., Kecman V., Kopriva I. (2006), Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 s. 96, ISBN 3-540-31681-7 * Kecman Vojislav (2001), Learning and Soft Computing, Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic Models, The MIT Press, Cambridge, MA, 608 s. 268, ISBN 0-262-11255-8 * MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press. ISBN 0-521-64298-1 * Mitchell, T. (1997). Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7 * Ian H. Witten & Eibe Frank Data Mining: Practical machine learning tools and techniques Morgan Kaufmann ISBN 0-12-088407-0 * Sholom Weiss & Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learn, Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-065-5 * Ingo Mierswa, Michael Wurst, Ralf Klinkenberg, Martin Scholz & Timm Euler: YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks, in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), 2006 * Trevor Hastie, Robert Tibshirani & Jerome Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer. ISBN 0-387-95284-5 * Vladimir Vapnik (1998). Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1 * Dış bağlantılar * Makine öğrenimi algoritmalarının Ruby uygulamaları * Andrew Ng'in Stanford ders notları * Berimsel Zeka Ansiklopedisi * Uluslararası Makine Öğrenimi Topluluğu * Makine öğrenimi, veri madenciliği ve KDD bilimsel konferansları * Açık kaynak kodlu makine öğrenimi yazılımları * Görüntülü makine öğrenimi dersleri * Berimsel Zeka ve Makine Öğrenimi Sanal Topluluğu

Kaynaklar

Vikipedi

Makine Öğrenimi

Kaynaklar

Andrew Ng

Microsoft Research

Haluk Arık

Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi

Makin Muharebesi

Bilgi teorisi

Enerji sistemleri mühendisliği

Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi Hakkında Detaylı Bilgi

Kaynaklar

Görüşler ve Yorumlar

Okuma Önerileri

Andrew Ng

Microsoft Research

Haluk Arık

Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi

Makin Muharebesi

Bilgi teorisi

Enerji sistemleri mühendisliği