Makine öğrenmesi süreci, verilerden öğrenen ve tahminler yapan bilgisayar programları geliştirmek için kullanılan bir yöntemdir. Makine öğrenmesi süreci şu adımları içerir:
- Veri toplama: Makine öğrenmesi için veri, öğrenme ve tahmin yapma sürecinin temelidir. Veri, farklı kaynaklardan toplanabilir, örneğin internet, sensörler, anketler, deneyler vb. Veri, sayısal, metinsel, sesli, görüntülü veya karma olabilir. Veri, makine öğrenmesi algoritmasının girdisi olarak kullanılır.
- Veri ön işleme: Veri toplama aşamasından sonra, veri makine öğrenmesi algoritmasına uygun hale getirilmelidir. Veri ön işleme aşamasında, veri üzerinde çeşitli işlemler yapılır, örneğin:
- Veri temizleme: Verideki eksik, hatalı, tutarsız veya anlamsız değerlerin tespit edilmesi ve düzeltilmesi veya silinmesi işlemidir.
- Veri dönüştürme: Verideki değerlerin, makine öğrenmesi algoritmasının anlayabileceği bir formata dönüştürülmesi işlemidir. Örneğin, metin verisi sayısal veriye, kategorik veri ikili veriye, sürekli veri ayrık veriye vb. dönüştürülebilir.
- Veri indirgeme: Verideki gereksiz, yinelenen veya çok fazla sayıda olan özelliklerin veya örneklerin azaltılması işlemidir. Veri indirgeme, verinin boyutunu küçültmek, veriyi basitleştirmek, verideki gürültüyü azaltmak ve makine öğrenmesi algoritmasının hızını ve performansını artırmak için yapılır.
- Veri görselleştirme: Verideki desenleri, ilişkileri, dağılımları, eğilimleri veya anormallikleri görsel olarak sunmak için kullanılan bir tekniktir. Veri görselleştirme, veriyi anlamak, veri hakkında bilgi edinmek, veri kalitesini değerlendirmek ve veri analizi için ipuçları elde etmek için yararlıdır.
- Veri bölme: Veri ön işleme aşamasından sonra, veri seti eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üç parçaya bölünmelidir. Eğitim verisi, makine öğrenmesi algoritmasının öğrenmesi için kullanılır. Doğrulama verisi, makine öğrenmesi algoritmasının ayarlanması için kullanılır. Test verisi, makine öğrenmesi algoritmasının değerlendirilmesi için kullanılır. Veri bölme işlemi, makine öğrenmesi algoritmasının genelleştirme yeteneğini ölçmek ve aşırı uyum (overfitting) veya yetersiz uyum (underfitting) gibi problemleri önlemek için yapılır. Veri bölme işlemi için iki ana yöntem vardır:
- Eğitim-doğrulama-test: Bu yöntemde, veri seti belirli bir oranda üç parçaya ayrılır. Genellikle, veri setinin %60’ı eğitim, %20’si doğrulama ve %20’si test için kullanılır. Bu oranlar veri setinin büyüklüğüne, karmaşıklığına ve dağılımına göre değişebilir. Bu yöntemde, makine öğrenmesi algoritması eğitim verisi ile bir model oluşturur. Doğrulama verisi ile modelin performansı ölçülür ve modelin hiperparametreleri (algoritmanın ayarlanabilir parametreleri) optimize edilir. Test verisi ile modelin son halinin performansı ölçülür ve modelin başarısı belirlenir.
- Çapraz doğrulama: Bu yöntemde, veri seti yaklaşık olarak %80 eğitim-doğrulama ve %20 test olmak üzere iki parçaya ayrılır. Eğitim-doğrulama verisi, n eşit parçaya bölünür. Her seferinde, n-1 parça eğitim, 1 parça doğrulama için kullanılır. Bu işlem, her parça bir kez doğrulama için kullanılana kadar tekrarlanır. Bu şekilde, eğitim-doğrulama verisinin tamamı hem eğitim hem de doğrulama için kullanılmış olur. Modelin doğrulama performansı, her seferinde elde edilen performans puanlarının ortalaması alınarak hesaplanır. Modelin performansı optimize edildikten sonra, test verisi ile modelin son halinin performansı ölçülür ve modelin başarısı belirlenir. Çapraz doğrulama yöntemi, veri setinin daha iyi kullanılmasını, modelin daha iyi ayarlanmasını ve modelin daha iyi değerlendirilmesini sağlar.