Makine öğrenmesi nedir?

Makine öğrenmesi (ML), bir bilgisayarın doğrudan yönergeler olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma işlemidir. Bu, yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olarak kabul edilir. Makine öğrenmesi, verilerdeki kalıpları belirlemek için algoritmaları kullanır. Tahmin yapabilen bir veri modeli oluşturmak için de bu kalıplar kullanılır. Tıpkı insanların daha fazla alıştırma yaptıkça gelişmesi gibi, veri ve deneyim miktarı arttıkça makine öğrenmesinin sonuçları da daha doğru hale gelir.

Uyarlanabilirliği sayesinde makine öğrenmesi verilerin, isteklerin veya görevlerin sürekli değiştiği senaryolarda veya bir çözümün etkili bir şekilde kodlanmasının mümkün olmadığı durumlarda harika bir seçenektir.

Makine öğrenmesi teknikleri

Makine öğrenmesinde üç ana teknik kullanılır:

Denetimli öğrenme:

Veri kümelerinin etiketlerle veya yapılarla işlendiği bu teknikte, veriler bir öğretmen olarak görev yapar ve makineyi “eğiterek” tahmin yapma veya karar verme yeteneğini geliştirir.

Denetimsiz öğrenme:

Bu teknikte veri kümeleri etiket veya yapı olmadan işlenir, veriler kümeler halinde gruplandırılarak kalıplar ve ilişkiler bulunur.

Pekiştirmeye dayalı öğrenme:

Birisinin veya bir şeyin adına işlem yapan bilgisayar programları olan aracılar, insan operatörün yerini alır ve bir geri bildirim döngüsünü temel alarak sonucun belirlenmesine yardımcı olur.

Azure Makine Öğrenmesi

Veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin yüksek kaliteli modelleri daha hızlı ve güvenle oluşturmalarına, dağıtmasına ve yönetmesine olanak sağlar. Sektör lideri MLOps (makine öğrenmesi işlemleri), açık kaynaklı birlikte çalışabilirlik ve tümleşik araçlarla değer elde etme süresini hızlandırır. Sorumlu makine öğrenmesi (ML) için tasarlanan güvenli ve güvenilir bir platformda yenilik yapar.

Öne çıkan Özellikleri:

• Modellerin hızla oluşturulup ve eğitilmesi
• Büyük ölçekte kullanıma hazır hale getirir
• Sorumlu çözümleri sunar
• Daha güvenli bir hibrit platformda yenilik yapar.

Yetenekleri: