Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yapabilmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenmesi uygulamaları genellikle şu beş aşamadan oluşur:
- Veri toplama: Bu aşamada, makine öğrenmesi modelinin eğitilmesi ve test edilmesi için gerekli olan verilerin kaynaklarından alınması ve bir araya getirilmesi işlemidir. Veriler, internetten, sensörlerden, anketlerden, araştırmalardan veya başka yollardan elde edilebilir. Verilerin yapısal (belirli bir formata uygun) veya yapısal olmayan (metin, ses, görüntü gibi) olması önemlidir. Yapısal olmayan verilerin, makine öğrenmesi algoritmaları tarafından anlaşılabilmesi için uygun bir formata dönüştürülmesi gerekebilir. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli eğitmek için, görüntülerin piksel değerlerinden oluşan bir matrise çevrilmesi gerekir. Verilerin formatı, genellikle CSV, JSON, XML gibi yaygın kullanılan dosya türlerinden biri olabilir. Verileri kendimiz toplayabileceğimiz gibi, başkalarının hazırladığı veri setlerini de kullanabiliriz. Örneğin, Kaggle gibi platformlar, makine öğrenmesi ile ilgilenen kişiler için çok sayıda veri seti ve uygulama sunmaktadır.
- Veri ön işleme: Bu aşamada, veri setinin kalitesini artırmak ve modelin performansını iyileştirmek için veri üzerinde bazı işlemler yapılır. Veri ön işleme, veri temizleme, veri dönüştürme, veri bölme gibi adımları içerir. Veri temizleme, veri setindeki eksik, hatalı, tutarsız veya anlamsız verilerin tespit edilmesi ve düzeltilmesi veya silinmesi işlemidir. Veri dönüştürme, verilerin makine öğrenmesi algoritmaları için daha uygun bir hale getirilmesi işlemidir. Örneğin, kategorik verilerin sayısal verilere çevrilmesi, verilerin ölçeklendirilmesi, verilerin standartlaştırılması, verilerin normalleştirilmesi gibi işlemler veri dönüştürmeye girer. Veri bölme, veri setinin eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayrılması işlemidir. Eğitim kümesi, modelin öğrenmesi için kullanılan verilerdir. Doğrulama kümesi, modelin hiperparametrelerinin ayarlanması için kullanılan verilerdir. Test kümesi, modelin başarısının ölçülmesi için kullanılan verilerdir. Veri ön işleme için genellikle NumPy, Pandas, Scikit-learn gibi kütüphaneler kullanılır.
- Model oluşturma: Bu aşamada, verilerden öğrenen ve belirli bir görevi yapabilen makine öğrenmesi modelinin kurulması işlemidir. Model oluşturma, model seçimi, model eğitimi ve model değerlendirmesi gibi adımları içerir. Model seçimi, veri seti ve görevin özelliklerine uygun olan makine öğrenmesi algoritmasının belirlenmesi işlemidir. Örneğin, bir sınıflandırma görevi için lojistik regresyon, destek vektör makineleri, karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi algoritmalar seçilebilir. Model eğitimi, modelin eğitim verilerini kullanarak öğrenmesi ve parametrelerini ayarlaması işlemidir. Model eğitimi sırasında, modelin hata işlevi (loss function) adı verilen bir performans ölçütünü en aza indirmesi amaçlanır. Model değerlendirmesi, modelin test verilerini kullanarak başarısının ölçülmesi işlemidir. Model değerlendirmesi sırasında, modelin doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 skoru gibi metriklerle performansı değerlendirilir. Model oluşturma için genellikle Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır.