Makine Öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) dinamik bir alt kümesidir ve bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenmesini ve her kural için açıkça programlanmadan performanslarını iyileştirmesini sağlar. Statik, sabit kodlanmış talimatları takip etmek yerine, makine öğrenimi algoritmaları kararlar veya tahminler yapmak için büyük miktarda büyük veriler içindeki kalıpları tanımlar. Bu yetenek, birçok modern teknolojinin arkasındaki itici güçtür ve bilgisayarların, eğitim verilerini işleyerek ve zaman içinde deneyim yoluyla iç mantıklarını geliştirerek yeni senaryolara uyum sağlamasına olanak tanır.

Temel Kavramlar ve Teknikler

Temelinde, ML akıllı sistemler oluşturmak için istatistiksel tekniklere dayanır. Bu alan genellikle sistemin nasıl öğrendiğine bağlı olarak üç ana metodolojiye ayrılır. Denetimli öğrenme, istenen çıktının bilindiği etiketli veri kümeleri üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir ve bu teknik genellikle görüntü sınıflandırma görevlerinde kullanılır. Tersine, denetimsiz öğrenme etiketlenmemiş verilerle ilgilenir ve algoritmanın gizli yapıları veya kümeleri kendi başına bulmasını gerektirir. Son olarak, pekiştirme öğrenimi, ajanların etkileşimli bir ortamda deneme yanılma yoluyla öğrenmelerini ve ödülü en üst düzeye çıkarmalarını sağlar. Modern gelişmeler genellikle derin öğrenmeyi kullanır. Derin öğrenme, insan beyninin katmanlı yapısını taklit eden sinir ağlarına dayanan ML'nin özel bir dalıdır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Makine öğrenimi, karmaşık görevleri otomatikleştirerek birçok sektörü dönüştürmüştür. İşte bunun etkisine dair iki somut örnek: :

• Otonom Sistemler: Bilgisayar görme alanında, Ultralytics gibi makine öğrenimi modelleri gerçek zamanlı nesne algılama için kullanılır. Bu sistemler, otonom araçların"gözleri" olarak işlev görür ve yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini anında tanıyarak saniyeler içinde güvenlik kararları alır.
• Tıbbi Teşhis: Sağlık hizmetlerinde, ML algoritmaları karmaşık tıbbi görüntüleri analiz ederek tümörler gibi detect geleneksel yöntemlerden daha erken detect . Bu araçlar, geçmiş hasta kayıtlarını işleyerek ve tıbbi görüntü analizini kullanarak doktorların doğru teşhisler koymasına ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmasına yardımcı olur.

Makine Öğreniminin Uygulanması

Bir ML çözümü geliştirmek, Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) olarak bilinen bir yaşam döngüsünü içerir. Bu süreç, yüksek kaliteli verilerin toplanması ve veri açıklamalarının yapılmasıyla başlar ve model için girdiler hazırlanır. Geliştiriciler daha sonra modeli eğitirken, sistemin eğitim verilerini ezberlediği ancak yeni bilgilere genelleme yapamadığı aşırı uyum gibi sorunları izlemelidir.

Aşağıdaki Python , önceden eğitilmiş bir ML modelini kullanarak nasıl yükleneceğini göstermektedir. ultralytics bir görüntü üzerinde çıkarım yapmak için paket:

from ultralytics import YOLO

# Load the advanced YOLO26 model (nano version)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform object detection on an image source
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results to see the identified objects
results[0].show()

Ayırt Edici Anahtar Terimler

"Makine Öğrenimi"ni ilgili kavramlardan ayırmak önemlidir. AI, akıllı makineler yaratmanın genel bilim dalı iken, ML, veri yoluyla bu zekayı elde etmek için kullanılan yöntemlerin belirli bir alt kümesidir . Ayrıca, veri bilimi, ML'yi de içeren daha geniş bir alandır, ancak aynı zamanda iş içgörülerini elde etmek için veri temizleme, görselleştirme ve istatistiksel analize de odaklanır . PyTorch ve TensorFlow , bu sistemleri oluşturmak için temel araçları sağlar.

Bu modellerin eğitimi ve dağıtımının karmaşıklığını basitleştirmek için, Ultralytics gibi bulut tabanlı çözümler, ekiplerin veri kümelerini yönetmesine, ölçeklenebilir modeller eğitmesine ve model dağıtımını uç cihazlara verimli bir şekilde gerçekleştirmesine olanak tanır.