Makine öğrenmesi, yapay zekanın en yaygın kullanılan alt alanıdır. Geleneksel programlamada insan, bilgisayara "şu olursa şunu yap" diye kuralları tek tek yazar. Makine öğrenmesinde ise bilgisayara çok sayıda örnek verilir ve bilgisayar bu örneklerden kuralları kendisi çıkarır.
Üç temel yaklaşım vardır: denetimli öğrenme (doğru cevapları etiketlenmiş örneklerle öğrenme), denetimsiz öğrenme (etiket olmadan verideki grupları bulma) ve pekiştirmeli öğrenme (deneme yanılma ve ödül ile öğrenme). Ortaya çıkan sonuca "model" denir.
Makine öğrenmesinin kalitesi büyük ölçüde verinin kalitesine bağlıdır. Eksik, hatalı ya da tek taraflı veriyle eğitilen bir model, aynı eksiklikleri tahminlerine taşır.
Pour les enfants
Çocuğunuza nasıl anlatırsınız?
Bisiklet sürmeyi düşün. Kimse sana dengenin fizik formüllerini ezberletmedi; defalarca denedin, düştün, düzelttin ve sonunda öğrendin. Makine öğrenmesi de böyle: bilgisayara binlerce örnek gösteriyoruz, o da hatalarından ders çıkararak doğru cevaba giderek yaklaşıyor.
Gündelik bir örnek
E-posta hizmetinin istenmeyen mesajları "spam" klasörüne ayırması, milyonlarca örnek e-postadan öğrenilmiş bir makine öğrenmesi modeliyle yapılır.