Yapay Zekanın Öğrenme Yöntemleri Nelerdir?

Yapay Zekanın Öğrenme Yöntemleri Nelerdir?​

Yapay zekanın öğrenme yöntemleri derin öğrenme ve makine öğrenmesi olarak ikiye ayrılır. Yapay zeka bu iki yöntemi kullanarak yeni bilgileri öğrenir ve uygular.

Makine Öğrenmesi​

Güdümlü öğrenme, güdümsüz öğrenme ve ödül ile öğrenme olmak üzere üç farklı öğrenme türüne ayrılmaktadır. Bazı öğrenme türlerinde insan girdisine ihtiyaç duyulurken bazılarında hiçbir insan müdahalesi olmadan öğrenme süreci tamamlanabilir. Yapay zeka ve makine öğrenmesi, yazılımların daha kolay bir şekilde eğitilmesini ve istenen işlemlerin gerçekleştirilebilmesini sağlar.

Güdümlü (Supervised) Öğrenme​

Yazılımın eğitim bilgileri ve insanlardan gelen verileri kullanarak öğrenmesine verilen isimdir. Bu öğrenme türünde insan faktörü olmak zorundadır. İnsanlar etiketleme yaparak algoritmayı eğitir ve sonrasında algoritmanın doğruluğunu artıracak ayarlamalar gerçekleştirilir.

Güdümsüz (Unsupervised) Öğrenme​

Çıktıyla ilgili herhangi bir bilgi bulunmuyorsa etiketleme yapmak mümkün olmaz. Böyle durumlarda güdümsüz makine öğrenmesi tercih edilir. Veriler insan tarafından sınıflandırılamayacağı için bu görevi yazılım üstlenir. Yapay zeka, etiketlenmemiş veriyi alarak benzer yapıdakileri gruplara ayırır. Örneğin bir e-ticaret sitesi güdümsüz öğrenme algoritmasını kullanarak benzer alışveriş alışkanlıklarına sahip kullanıcıları gruplayabilir.

Ödülle (Reinforcement) Öğrenme​

Yapılan bir işin sonucunda alınan ödülün en üst seviyeye çıkarılmasının amaçlandığı öğrenme sistemine ödülle öğrenme adı verilmektedir. Bu öğrenme sisteminde yazılım her zaman en yüksek ödüle ulaşabilecek şekilde eğitilir. Örneğin oyun esnasında bir hamle yapılır ve sonraki oyunda bambaşka bir hamle denenir. Yazılım bu iki hamle arasındaki farkı analiz ederek hangisinde daha yüksek puana ulaşıldığını algılar ve buna uygun olarak kendini geliştirmeyi sürdürür.

Derin Öğrenme​

Temelde makine öğrenmesi ile benzer olan derin öğrenmenin en önemli farkı daha fazla veriyle birlikte öğrenmenin yapılmasıdır. İnsanların daha az veri etiketlemesinin gerektiği bu öğrenme şeklinde esas işi yazılımın kendisi yapar. Karmaşık ağ yapısı içindeki bilgiler yazılım tarafından işlenir ve yeni bilgiler öğrenilir.