Yapay zeka ürünleri her gün güncellenmeleri sayesinde gündeme bomba gibi düştü, üretken yapay zeka ise dört bir yanımızı sardı. Öncelikle bahsedilen makine öğrenmesinin ne olduğunu sizlere açıklayalım: Havalı tanımları ve matematiksel formülleri bir kenara bırakırsak makine öğrenmesi en yalın haliyle bir makinenin veriyi inceleyerek, herhangi bir direkt yönlendirme ya da kural listesi olmaksızın karar verebilmesi. Makine öğrenmesi bilgisayarın verideki desenleri anlayabilmesini temel alıyor. Buna ek olarak makine öğrenmesinde tecrübe edinmeyi ölçüm metrikleri sağlar; her bir iterasyonda algoritma, metrikleri göz önünde bulundurarak karar mekanizmasını iyileştirir.
İNSAN MÜDAHALESİ
Üretken yapay zekanın sunduğu imkanlar ve gelişmeleri göz önüne alındığında makine öğrenmesi çoğu zaman farklı anlamlara maruz kalabiliyor.
Bu konuda rasyonel bir çerçeve edinebilmek için de makine öğrenmesinin ne olduğu konusunda konuşmak kadar ne olmadığı konusunda bilgi sahibi olmak da önemli. Öncelikle makine öğrenmesi her şeyi yapabilecek kapasitede gibi dursa da öğrenebileceği temiz bir veri kaynağı olmadığında başarılı olmayabilir. Aynı şekilde geleneksel programlama yaklaşımıyla çözülebilecek sorunlar sırf makine öğrenmesi ile çözülsün diye yaklaşıldığında ortaya gereksiz karmaşık modeller ortaya çıkıyor. Buna ek olarak gereksiz tüketilen kaynaklar da bu noktada dikkat çekiyor. Öte yandan makine öğrenmesi insan müdahalesine ihtiyaç duymayan bir süreci ifade etmiyor. Bu süreçte insan müdahalesi bir zorunluluktur. Çünkü verilerden toplanan bilgiler her zaman doğru olmayabiliyor. Bunun için de mutlaka doğruluklarının kontrol edilmesi gerekiyor.
OTOMATİK BİR SÜREÇ
Bütün bunlar ışığında şöyle söyleyebiliriz: Veri hazırlığı, model seçimi, hiperparametre ayarları ve model değerlendirmesi gibi birçok aşamada insan etkileşimi gereklidir. Yani, tamamen otomatikleşmiş bir süreç değildir. Bir ML modelinin başarısı, insanların doğru veri toplama, analiz yapma ve model üzerinde doğru ayarlamalar yapmalarına bağlıdır. Makine öğrenmesinin geleneksel programlama yaklaşımından farkı nedir diye sorulduğunda ilk akla gelen geleneksel yaklaşımdaki kural setleri olmalı. Makine öğrenmesi daha çok olasılıklar içeren durumlara yaklaşımları içerirken geleneksel programla daha çok matematiksel işlemler gibi katı ve değişmez kuralları olan durumlarda kullanılır.
DOĞRU ALGORİTMA
Makine öğrenmesi, özellikle derin öğrenme, görsel veriler üzerinde etkili şekilde çalışır. Görüntü tanıma uygulamaları, fotoğrafları analiz ederek nesneleri, yüzleri, manzaraları tanıyabilir ve etiketler ekleyebilir. Örneğin, Google Lens bir fotoğrafı analiz edip nesneler hakkında bilgi verebilir, bar kodları ve QR kodlarını tarayabilir. Sesli yanıt sistemleri, chatbotlar... Günlük asistanlarınızın hepsi NLP'nin gücünü kullanıyor. Konu makine öğrenmesi olduğunda ilk akla gelen sistemlerden birisi de öneri sistemleridir. Her verdiğiniz kararda modele yeni bir veri sağlarsınız. Bu veriler sizin geçmiş davranışlarınıza dayalı önerilerde bulunmak için sıklıkla kullanılır. İşte bütün bunların olması için işlenen algoritmalar makinelerin öğrenme kapasitesini artırır. Eğer doğru algoritmalar kullanılırsa ve süreç doğru bir şekilde kontrol edilirse o zaman rahatlıkla öğrenme gerçekleşebilir.
