Tüm bilgileri insanlığa sunan bilgisayarlar nasıl öğrenebiliyor?
27.11.2024 - 17:32 | Son Güncellenme:
Günümüzde bilgisayarlar sadece veri işlemekle kalmıyor, aynı zamanda kendilerini geliştirebiliyorlar. Peki, bilgisayarlar gerçekten öğrenebilir mi? Biz insanlar yeni şeyler öğrendiğimizde beynimizdeki bağlantılar, elektrik akımı güçlenir, kabaca beynimizi daha verimli şekilde kullanmaya başlarız. Peki, bilgisayarlar nasıl öğreniyor? İşte tam bu noktada ‘makine öğrenimi’ devreye giriyor. Bu teknoloji, bilgisayarların büyük veri yığınlarını tanımasını, analiz yapmasını ve yeni bilgiler elde etmesini sağlıyor.
Bilgisayarlar, biz insanlara benzer bir şekilde öğrenmeseler de çok hızlı ve doğru bir şekilde büyük miktarda veriyi işleyerek, giderek daha iyi sonuçlar elde edebiliyorlar. Makine öğrenimi, bilgisayarların bizler gibi düşünmelerini sağlamaz ancak onları bilgi toplama ve problem çözme konusunda oldukça etkili hale getirir. Bilgisayarlar, geçmişteki deneyimlerinden ve verilerinden yararlanarak, belirli görevleri daha verimli bir şekilde yapabilmek için kendilerini programlayabilir.
VERİ = BİLGİ
Yeni bir bilgi öğrenmek için kitap, internet, öğretmenler gibi çok çeşitli kaynaklar kullanırız değil mi? Hatta bazen deneyimlerimizden çıkardığımız sonuçlar dahi yeni bilgiler öğrenmemizi sağlar. İşte, bilgisayarlar içinde bu tür bilgi kaynakları, yani veriler gerekir. Bu veriler, bilgisayarın yeni bilgileri doğru bir şekilde öğrenmesini sağlar. Örneğin bir bilgisayar, binlerce resme bakarak hangi resmin bir kedi olduğunu öğrenebilir. Bu verilerdeki örüntüleri tanıyarak benzer yeni resimleri kedi olarak tanımlayabilir. Veriler ne kadar doğru ve kaliteli olursa, bilgisayarın öğrenmesi de o kadar etkili olur.
KONTROLLÜ ÖĞRENME
Bilgisayarların öğrenmesi iki şekilde gerçekleşir: kontrollü ve kontrolsüz öğrenme. Denetimli öğrenmede bilgisayara, doğru ve yanlış cevapları içeren bir yönlendirici, rehber veri yığını verilir. Örneğin, bir fotoğraf koleksiyonu düşünün: Bazı fotoğrafların üzerine ‘kedi’ ya da ‘köpek’ şeklinde etiketler eklenmiştir. Bilgisayar ise bu verileri inceleyerek, etiketleri inceleyerek hangi özelliklerin bir kediyi veya köpeği tanımladığını öğrenir. Daha sonra, etiketlenmemiş bir fotoğraf gösterildiğinde, bu öğrenilmiş bilgilerle fotoğrafın kedi mi yoksa köpek mi olduğunu tahmin edebilir.
KONTROLSÜZ ÖĞRENME
Kontrolsüz öğrenmede ise bilgisayara yönlendirici, rehber bir veri yığını verilmez. Bilgisayar kendi başına verilere bakarak bir anlam çıkarmaya çalışır. Örneğin, karmaşık bir resim koleksiyonuna bakıp, hangi resimlerin benzer olduğunu gruplayabilir. Ancak yine de bu grupların ne anlama geldiğini bilgisayar değil, bir insan yorumlar.
GERİ BESLEME - KENDİNİ GÜNCELLEME
Bilgisayarlar öğrenmeye devam etmek için geri besleme ve kendini güncellemeyi kullanırlar. Yani, öğrendikleri bilgileri önce test ederler ve doğru veya yanlış sonuçlar aldıklarında, öğrendikleri bilgiyi iyileştirmek adına bir düzeltme yaparlar. Bu sürekli geri besleme süreci, bilgisayarın öğrenme sürecini hızlandırır.
