Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, bilgisayarların açıkça programlanmadan veri öğrenme ve karar verme yeteneği kazandıran bir yapay zeka dalıdır. Bu süreç, algoritmaların büyük veri kümelerini analiz etmesi ve bu verilerden desenler çıkarmasıyla gerçekleşir. Öğrendikleri desenler sayesinde, yeni verilerle karşılaştıklarında tahminler yapabilir veya kararlar alabilirler. Makine öğrenmesi, günümüzde birçok alanda, sağlık hizmetlerinden finansal piyasalara kadar, geniş bir yelpazede kullanılır.

Makine Öğrenmesinde İstatistiksel Yöntemler

Makine Öğrenmesinde İstatistiksel Yöntemler - Munzur Lahmacun Yüksekova

Makine öğrenmesinin temelini istatistiksel yöntemler oluşturur. Veri analizi, model oluşturma ve model değerlendirme süreçlerinin her aşamasında istatistiksel prensipler ve teknikler kullanılır. Bu yöntemler, verinin özelliklerini anlamamızı, modellerin performansını ölçmemizi ve güvenilir tahminler yapmamızı sağlar. Bu yazıda, makine öğrenmesinde sıklıkla kullanılan bazı istatistiksel yöntemleri inceleyeceğiz.

1. Regresyon Analizi

Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemeyi amaçlar. Makine öğrenmesinde, regresyon modelleri, sürekli değerler tahmin etmek için kullanılır. Örnekler:

• Bir ev fiyatının, metrekare, konum ve yaş gibi faktörlere göre tahmini.


• Bir ürünün satış miktarının, reklam harcamaları ve fiyat gibi faktörlere göre tahmini.


• Bir hastanın kan basıncının, yaş, cinsiyet ve yaşam tarzı gibi faktörlere göre tahmini.

2. Sınıflandırma

Sınıflandırma, verileri önceden tanımlanmış sınıflara ayırmayı amaçlayan bir tekniktir. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını veya bir görüntünün kedi mi yoksa köpek mi olduğunu belirlemek için kullanılır. Örnekler:

• Bir müşterinin kredi başvurusunun onaylanıp onaylanmayacağının tahmini.


• Bir görüntünün hangi nesneyi içerdiğinin belirlenmesi (nesne tanıma).


• Bir hastanın hangi hastalığa sahip olduğunun tahmini (tıbbi teşhis).

3. Kümeleme

Kümeleme, benzer özelliklere sahip verileri gruplara ayırmayı amaçlar. Bu gruplar, kümeler olarak adlandırılır. Kümeleme, verilerdeki doğal yapıları ortaya çıkarmak ve verileri daha iyi anlamak için kullanılır. Örnekler:

• Müşterileri satın alma davranışlarına göre gruplara ayırmak (müşteri segmentasyonu).


• Belgeleri konu veya temaya göre gruplara ayırmak (doküman sınıflandırması).


• Genleri işlevlerine göre gruplara ayırmak (biyoinformatik).

4. Olasılık Dağılımları

Olasılık dağılımları, bir değişkenin olası değerlerinin ve bu değerlerin olasılıklarını tanımlar. Makine öğrenmesinde, verilerin dağılımını anlamak, model seçimi ve performans değerlendirmesi için önemlidir. Örnekler:

• Normal dağılım (Gauss dağılımı): Birçok doğal olayda gözlemlenen yaygın bir dağılımdır.


• Binom dağılımı: Belirli sayıda denemede başarı olasılığını modeller.


• Poisson dağılımı: Belirli bir zaman aralığında gerçekleşen olayların sayısını modeller.

5. Hipotez Testleri

Hipotez testleri, bir veri kümesinden elde edilen sonuçların rastgele bir şans eseri mi yoksa anlamlı bir etki sonucu mu olduğunu belirlemek için kullanılır. Makine öğrenmesinde, modelin performansını değerlendirmek ve anlamlı sonuçlar elde etmek için kullanılır. Örnekler:

• İki farklı grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fark olup olmadığının test edilmesi (t-testi).


• Bir değişkenin diğer bir değişkeni etkileyip etkilemediğinin test edilmesi (korelasyon analizi).


• Bir modelin performansının rastgele bir şans eseri olup olmadığının test edilmesi (p-değeri).

6. Bayes Teoremi

Bayes teoremi, önceden bilinen olasılıkları kullanarak yeni bilgiler ışığında olasılıkları güncellememize olanak tanır. Makine öğrenmesinde, özellikle Bayes sınıflandırıcıları gibi modelleme tekniklerinde kullanılır. Örnekler:

• Spam filtreleme sistemlerinde kullanımı.


• Tıbbi teşhis sistemlerinde kullanımı.


• Risk değerlendirmesinde kullanımı.

7. Varyans ve Kovaryans

Varyans, bir veri kümesindeki verilerin ortalamadan ne kadar yayıldığını ölçer. Kovaryans ise iki değişken arasındaki birlikte değişimi ölçer. Makine öğrenmesinde, özellik seçimi ve model karmaşıklığını kontrol etmek için kullanılır. Örnekler:

• Özellik seçimi: Varyansı düşük olan özellikler elenebilir.


• Model karmaşıklığı: Yüksek kovaryansa sahip özellikler, modelin aşırı öğrenmesine yol açabilir.


• Veri ön işleme: Verinin standartlaştırılması veya normalleştirilmesi için kullanılabilir.

8. Örneklem Alma

Örneklem alma, büyük bir veri kümesinden daha küçük bir alt küme seçme işlemidir. Makine öğrenmesinde, hesaplama maliyetini düşürmek ve modelin genelleştirilebilirliğini artırmak için kullanılır. Örnekler:

• Rastgele örneklem alma.


• Katmanlı örneklem alma.


• Küme örneklem alma.

9. Hata Fonksiyonları

Hata fonksiyonları, bir modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar uzak olduğunu ölçer. Makine öğrenmesinde, modelin performansını değerlendirmek ve model parametrelerini optimize etmek için kullanılır. Örnekler:

• Karesel hata (Mean Squared Error - MSE).


• Mutlak hata (Mean Absolute Error - MAE).


• Logaritmik kayıp (Log Loss).

(Yapay zeka tarafından yazılmıştır)