Merhaba, ben Artemy Kolchinsky.
Bu derslerde makine öğreniminin ne olduğundan,
neden bu denli ünlü olduğundan,
ve makine öğreniminden başlıca
problemlerden bahsedeceğiz.
Haydi hemen işe koyulalım ve
makine öğreniminin ne olduğundan bahsedelim.
İlk olarak, bu terimin duymuş olduğunuz
yapay zekadan nasıl farklı
olduğunu merak edebiliyor olabilirsiniz.
Yapay zeka, zeki otomatik sistemler
yaratma bilimidir. Bu sistemler,
satranç oynayan yazılımları,
robotları veya endüstriyel süreçleri
kontrol eden yazılımları,
ve daha pek çok örneği içerebilirler.
Makine öğrenimi yapay zekanın bir
alt kümesidir. Özel olarak, genellikle
kendisine sağlanan girdiden akıllı şeyler
gerçekleştirmek üzere otomatik olarak öğrenebilen yazılımların
tasarlanmasını hedefler.
Ve bu bakımdan, bazı yönleriyle, istatistikle oldukça
yakından ilişkilidir.
Çünkü istatistik de girdilerden çıkarım
yapma ve onları başka şeylerin öngörümünde
kullanmak ile ilgilenir.
Şimdi, bu ikisi arasındaki tasarımsal
farkı anlamak için, iki farklı yapay zeka
sistemini ele alabiliriz.
Bunlardan biri,
trafik ikaz ve çarpışma
kaçınma sistemi (tcas).
Bu, basitçe on yıllar önce,
uçakların birbiriyle çarpışmasını
önlemek için
geliştirilmiş bir sistem.
Bu temel olarak bir "-ise" ifade ve
koşullarının uzun bir listesi; öyle ki,
ne zaman alarmların çalması gerektiğini
veya ne zaman bir uçağın yukarı ve bir
diğerinin aşağı gitmesi gerektiğini bildiriyor.
Bunlar çarpışmaları önlemek için
tasarlanmış olan sabit kodlu kurallar.
Bu bir makine öğrenimi
problemi değil, çünkü temelde bu bir sabit kodlu program.
Makine öğrenimi programı olarak şunu
gösterebilirim: Yaş, cinsiyet,
okulda geçirilen yıllar, posta kodu
gibi girdileri göz önünde bulundurarak,
kişilik yıllık gelirin
istatiksel bir modelini
çıkartın.
Bu bahsettiklerimiz, bir kişinin bir
yıl içinde kazandığı parayı
tahmin etmeye yarayan bağımsız değişkenler
olarak isimlendirilirler.
Eğer istatistik dersi aldıysanız,
bunun basit bir lineer regresyon ile çözülebileceğini
düşünmüş olabilirsiniz. Aslında öyle:
Basit lineer regresyon probleme
yaklaşmanın bir yolu ve makine
öğreniminin basit bir örneği.
Başka şeyler hakkında tahminde
bulunmak üzere bir model kurmak
için girdileri kullanıyor.
Eğer AI ve makine öğrenimi arasındaki
farkı gösteren daha
sinematik bir örnek isterseniz,
uzay görevinde tek amaçlı bir vazifeyi
tamamlamak için tasarlanmış gibi
görünen 2001: Bir Uzay Destanı'ndaki
Hal 9000'i düşünebilirsiniz.
Bu, 1980'lerin klasik savaş oyunlarında
global termonükleer savaşı ve sonrasında
X-O-X gibi oyunları da oynamayı öğrenen
bilgisayarla karşılaştırılğında klasik
bir Yapay Zeka örneği olur.
İkinci ise, makine öğrenimine
bir örnektir.
Tamam, şimdi makine öğreniminin
iki büyük alanından bahsedeceğim:
Denetlenen öğrenim ve denetlenmeyen öğrenim.
Denetlenen öğrenimde, temel olarak bir
soruya doğru bir cevap vardır ve
biz algoritmayı doğru yanıtları göstererek
eğitiriz. Örnek olarak,
diyelim ki size bir görüntü veriyorum
ve bunu bir kediye mi köpeğe mi ait
olduğu üzerinden sınıflandırmanızı istiyorum.
Açıkça ki pek çok görüntü için doğru bir yanıt vardır.
Ya da size bir ses kaydı veriyorum ve
ses kaydında geçen metni çözümlemenizi
istiyorum. Ya da size borsaya dair
bir çeşit geçmiş veri sağlıyorum ve şimdi
borsanın durumunu
tahmin etmenizi istiyorum.
Borsa belli bir duruma elbet
erişecektir, böylelikle haklı ya da hatalı
olabiliriz. Bu derste başlıca
denetlenen öğrenim üzerine konuşacağız
ancak denetlenmeyen öğrenim denen başka
bir makine öğrenim alanının da
bulunduğunu bilmelisiniz.
Denetlenmeyen öğrenimde bizzat doğru bir
yanıt yoktur ancak istediğimiz
girdide anlamlı desenler bulmaktır.
Örneğin, çok yüksek boyutlu bir
girdi seti
alın ve onu düşük boyutlu bir
uzaya yansıtın.
Bu bir girdi seti alıp gruplara kümelemek
gibi bir şey olabilir.
Ekranda gördüğümüz örnekte
saçılım grafiği
ve kümeleme var;
peki doğru kümeleme nedir?
Tek bir doğru kümeleme olmayabilir
ancak biz yine de bakıyoruz.
Bu aynı zamanda aykırı tespiti, anomali tespiti gibi
doğru yanıtın pek belirli olmadığı
durumları da içerir fakat her halükarda
algoritmayı bulmak için
bir örüntünün olması iyidir. Denetlenen ve denetlenmeyen
öğrenime ek olarak
daha pek çok farklı karışım,
varyasyon ve alternatif mevcuttur;
transfer öğrenim, yarı-denetlenen öğrenim
ve daha nicesi.
Bunların hepsinden bahsetmeye zaman
olmayacak ancak bilmelisiniz ki
makine öğreniminin alanları çok geniş,
ve yüksek olasılıkla denetlenen öğrenim
son zamanlarda en başarılı olanı.
Biz de en çok onun hakkında konuşacağız.
Peki, denetleme öğrenimi
nasıl çalışır?
Denetleme öğreniminde, bize
eğitme verileri sunulur.
Görüntüleri alma ve onları bir
köpek ya da kediyle eşleştirme örneğine
dönelim. Eğitme setimiz sunulan
bir sürü görüntüyü ve her bir görüntünün etiketini
-bu bir köpek midir veya kedi mi?-
içerir. Şimdi, bu eğitme veri setini,
istatiksel modeli (ya da genel bir
makine öğrenim modelini)
ve öğrenim algoritmasını alalım ve
kombinlendikleri süreçte
neler olacağından
söz edelim.
Kombinlendikleri derken,
modeli eğittimizi ve bunun çıktısının
bir eğitilmiş model olduğundan bahsediyoruz.
Eğitilmiş model görüntüler ve
kedi ya da köpek etiketleri
arasındaki ilişkiye dair bir şey öğrenmiştir
ve onu bir kez eğittik mi, bu modele
daha önceden hiç görmediği bir görsel
gösterdiğimizde bir tahminde
bulunacaktır. Eğer iyi iş çıkarttıysak,
modelin tahmini gerçek yanıtla uyuşmalıdır
ve bunun hakkında ileride
daha çok
konuşacağız. Tamam, unutulmaması
gereken çok önemli bir şey de şu:
Görüntüler, köpekler veya kediler gibi
bir öğrenme problemi dahil olmak üzere
klasik örneklerden bahsettik.
Ancak dünyada çok çok fazla sayıda
denetleme problemi örneği vardır. Örneğin,
bir video oyunu oynamak.
Kendiliğinden bir video oyunu oynamayı
öğrenmek bir denetleme öğrenimi
problemidir. Denetleme öğrenim problemini
video oyunu ekranındaki mevcut durumdan
öğrenme ve bir sonraki adıma
eşleme olarak düşünebiliriz.
Örneğin: Bir sonraki adımım ne olacak,
sağa mı sola mı; atla mı ateş et mi?
Bu tip modellerin bir eğitilme yolu
için geliştirilen bir kavram "takviyeli öğrenim"dir.
Takviyeli öğrenim temel olarak algoritmanın
bir çeşit olaylar dizisi boyunca pek çok
sorgulama yaptığı
bir çeşit denetlemeli
öğrenimdir. Bu olaylar dizisinin sonunda pozitif
ya da negatif bir karşılık alır ve
ödülü mümkün en üst düzeye
çıkaracak şekilde dizi boyunca
sorgulayış tarzını değiştirir.
Bu, biraz daha sonraki bir derste
bahsedeceğimiz go bağlamında daha da
belirginleşecek.
Denetlemeli öğrenimin bir başka örneği de
makine çevirisidir.
Örneğin ben size İngiilzce bir cümle verip
algoritmanızın bunu İspanyolca'ya
çevirmesini isteyebilirim.
Bu denetlemeli öğrenim ve
makine öğrenimi algoritmaları için
çetin bir konu olmuştur ancak
yeniden daha sonra konuşacağımız
üzere son zamanlarda bu
konuda epey adım kaydedilmiştir.
Ve makine çevirisi ve benzer işler bağlamında duyabileceğiniz
bir başka terim de
sekans öğrenimidir. Sekans öğrenimi
eşlediğiniz objenin
bir uzun sekans olduğu anlamına gelir.
Örneğin bu, dildeki kelimelerin
uzun bir sekansı olabilir.
Bu terimlere yinelenen nöral ağlarda
ve uzun-kısa zamanlı hafıza ağlarında,
sekans öğrenimiyle
bir aradaki LSTM'lerde
rastlayabilirsiniz.
Bu güncel nöral ağlar
son zamanlarda çeviride görülen
ilerlemeden sorumludurlar.
Son olarak, bahsedeceğim son örnek
bir çeşit tavsiye sistemi.
Örneğin daha önceden dinlemiş olduğunuz
bir çeşit şarkı listesi alıp
buna dayanarak sizin
beğeneceğiniz yeni
bir şarkı tavsiye edebiliriz.
Büyük olasılıkla
bu tip örneklere aşinasınız ve
gerçekten de bunlar beğenebileceğiniz
şeyleri tavsiye etme konusunda inanılmaz iyi çalışabilirler.
İşte bu da bir başka
denetlemeli öğrenim problemi örneğidir.
Bu dersten hatırlayıp götürmenizi istediğim son
son şeylerden biri de
denetlemeli öğrenim
gerçekleştirebilen pek çok algoritma örneği olduğu.
Ekranda bunlardan küçük
bir altküme görebilirsiniz. Nöral ağlar veya aslında
nöral ağların bir örneği olan
derin öğrenmeyi son zamanlarda
sıklıkla duymuş olabilirsiniz.
Nöral ağların diğer algoritmalar arasında
yalnız bir makine öğrenimi algoritması
örneği olduğunu unutmamalısınız.
Tıpkı diğer algoritmalar gibi onların da
güçlü ve zayıf yanları var
ama son zamanlarda neden bu kadar yaygın
olduklarına da aynı şekilde daha sonra
değineceğiz. Sonraki derste makine öğreniminin
yaptıklarını nasıl yaptığını
anlamak üzere
uzamsal veya geometrik
bir yöntemden bahsedeceğim.