Yapay zeka, makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme(DL) gibi teknolojiler sayesinde veri setlerinden belirli bilgileri ayıklayabilir ve sonrasında bu bilgileri kullanarak görevleri yerine getirebilme veya doğru tahminlerde bulunabilme becerisini kazanabilir. Ancak, bir makinenin kendi kendine öğrenme sürecinin mekanizması tam olarak nasıldır? Yani, bir yapay zeka sistemi giriş verilerini nasıl işler, belirli algoritmaları ve matematiksel modelleri nasıl uygular ve en nihayetinde karmaşık görevleri nasıl yerine getirebilecek öğrenme ve tahmin becerilerini geliştirir?
Yapay Zeka Nasıl Kendi Kendine Öğrenir?
Yapay zeka (YZ) sistemlerinin kendi kendine öğrenme süreci, başlangıçta insan tarafından sağlanan verilerle başlar ve ardından algoritmalar aracılığıyla verilen görevleri yerine getirmek için kendini geliştirir. Bu süreç, genellikle Makine Öğrenmesi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) teknolojileri aracılığıyla gerçekleştirilir.
Makine Öğrenmesi (ML)
ML, YZ sistemlerinin kendi kendine öğrenme sürecini başlatmak ve devam ettirmek için kullanılan bir teknoloji dalıdır. Bu süreç, birkaç temel adımdan oluşur:
1. Veri Toplama
YZ sisteminin öğrenmeye başlaması için büyük miktarda veriye ihtiyaç vardır. Bu veriler, bir veri seti olarak düzenlenir ve sistemin “eğitim verisi” olarak kullanılır.
2. Veri Ön İşleme
Ham veriler genellikle çok fazla gürültü ve gereksiz bilgi içerir. Bu nedenle veri temizleme, normalizasyon ve dönüştürme gibi işlemler gerçekleştirilir. Bu aşama, algoritmanın daha etkili bir şekilde çalışmasını sağlar.
3. Model Seçimi ve Eğitim
Bu adımda, belirli bir problemi çözmek için uygun bir matematiksel model seçilir ve bu model veri seti ile eğitilir. Yaygın kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları şunlardır:
- Doğrusal Regresyon (Linear Regression)
- Karar Ağaçları (Decision Trees)
- Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines)
- K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors)
Modelin eğitimi esnasında, model veri setindeki örnekler üzerinden geçer, hata fonksiyonları hesaplanır ve modelin parametreleri optimize edilir. Bu sürece parametre güncelleme veya model optimizasyonu denir.
4. Model Değerlendirme ve Test
Eğitilen model, daha önce hiç görmediği veri seti (test verisi) üzerinde değerlendirilir. Bu aşamada, modelin doğruluğu ve performansı ölçülür ve gerekirse modelin iyileştirilmesi gerçekleştirilir.
Derin Öğrenme (DL)
DL, makine öğrenmesinin daha alt bir kolu olup, özellikle büyük ve karmaşık veri setleri ile çalışmak için tasarlanmış çok katmanlı yapay sinir ağları kullanır.
1. Yapay Sinir Ağları
DL süreçlerinde, veriler çok katmanlı yapay sinir ağlarından geçer. Bu ağlar, birkaç katman (katman sayısı arttıkça “derin” olur) üzerinden verilerin nasıl işleneceğini öğrenir.
2. İleri Besleme (Feedforward)
Giriş verisi, sinir ağının giriş katmanına verilir ve ileri besleme işlemi başlar. Veriler, her bir katmanda belirli ağırlıklardan (weights) geçerken belirli fonksiyonlar (aktivasyon fonksiyonları) aracılığıyla işlenir.
3. Geri Yayılım (Backpropagation)
İleri besleme sonrası, çıkarılan tahminler gerçek etiketlerle karşılaştırılır ve bir hata hesaplanır. Bu hata, geri yayılım algoritması kullanılarak geriye doğru geçirilir ve ağırlıklar güncellenir.
Karmaşık Görevlerin Yerine Getirilmesi
YZ sistemleri, yukarıdaki süreçler aracılığıyla öğrenip kendini geliştirdikten sonra çeşitli karmaşık görevleri yerine getirebilir. Örneğin:
- Görüntü tanıma
- Doğal dil işleme
- Oyun oynama
- Öneri sistemleri
YZ, bu görevleri yerine getirebilmek için sürekli olarak öğrenmeye devam eder ve performansını iyileştirir.
TERİMLER:
Veri Normalizasyonu: Verilerin belirli bir aralıkta olmasını sağlayarak modelin daha etkili çalışmasına olanak tanıyan süreç.
Aktivasyon Fonksiyonu: Sinir ağının belirli bir girişe karşılık vermesine yardımcı olan matematiksel fonksiyon. En yaygın kullanılanları ReLU, sigmoid ve tanh’dir.
Geri Yayılım (Backpropagation): Sinir ağında hata geri yayılımı yaparak ağırlıklar güncellenir ve ağın çıkışlarının doğru olma olasılığı artırılır.