Makine Öğrenimi Nedir ve Veri Bilimi ile İlişkisi Nedir?

Kategori: Programlama | Tarih: 2024-08-04 22:36:10 | 1 ay önce

Makine Öğrenimi Nedir ve Veri Bilimi ile İlişkisi Nedir?

Makine öğrenimi bilgisayar sistemlerine belirli bir görevi insan müdahalesi olmadan öğrenme ve bu görevi gerçekleştirme yeteneği kazandıran bir yapay zekâ alt alanıdır. Makine öğrenimi, algoritmaların veri üzerinden öğrenerek ve deneyim kazanarak gelecekteki görevleri daha iyi gerçekleştirebilme yeteneği ile karakterizedir. Bu algoritmalara veri setleri üzerinden eğitim yapılır ve bu eğitim sonucunda sistem, belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere optimize edilir.

Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi

Makine öğrenimi ve veri bilimi (data science) birbirine yakından bağlıdır, ancak farklı kavramlardır. İkili arasındaki ilişkiyi anlamanın yolu da öncelikle kavramları ayrı ayrı öğrenmek gerekir. Bu yüzden de sizlere öncelikle bu konuda detaylı bilgi vermek istiyoruz. İlişkilerini anlamak için her birini ayrı ayrı ele alalım:

Makine Öğrenimi (Machine Learning)

Makine öğrenimi, algoritmaların veri üzerinden öğrenme yeteneği kazanmasını sağlar. Bu öğrenme süreci, bir modelin belirli bir görevi yerine getirmek üzere genelleştirilmesini içerir. Örneğin, bir e-posta spam filtresi, kullanıcıların geri bildirimleri üzerinden spam ve spam olmayan e-postalar arasındaki farkı öğrenir ve bu öğrenmeyi gelecekteki e-postaları filtreleme sürecinde kullanır.

Veri Bilimi (Data Science)

Veri bilimi, büyük miktarda veriyi analiz ederek bilgi çıkarma sürecidir. Veri bilimi, istatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve konuyla ilgili diğer disiplinleri birleştirir. Veri bilimi, veri setlerindeki desenleri tanımlamak, tahminlerde bulunmak ve bilgi çıkarmak için çeşitli analitik yöntemleri kullanır.

Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi Arasındaki İlişkiler

Makine öğrenimi veri bilimi ile yakın ilişki içinde olabilir. Her iki konu arasındaki bağlantılar ve ilişkiler aşağıdaki gibidir:

Eğitim Verileri

Makine öğrenimi modelleri, eğitim verileri üzerinden öğrenir. Bu veriler, genellikle büyük ve çeşitli olmalıdır. Veri bilimi, bu eğitim verilerini toplama, temizleme ve işleme süreçlerini içerir.

Özellik Mühendisliği

Veri bilimi, makine öğrenimi modellerine beslenen verilerin niteliklerini iyileştirmek ve optimize etmek için özellik mühendisliği yapar. Bu, modelin daha iyi performans göstermesine katkı sağlar.

Model Eğitimi ve Değerlendirme

Makine öğrenimi, modellerin eğitilmesini ve bu modellerin performansının değerlendirilmesini içerir. Veri bilimi, bu süreçte kullanılan metrikleri belirler ve modelin gerçek dünya verilerine ne kadar iyi uyarlandığını değerlendirir.

Tahmin ve Optimizasyon

Makine öğrenimi modelleri, eğitildikten sonra yeni verilere tahminlerde bulunabilir. Veri bilimi, bu tahminlerin gerçek dünya uygulamalarına nasıl entegre edileceğini ve optimize edileceğini değerlendirir.

Genel olarak, veri bilimi, veri analizi ve bilgi çıkarma süreçlerini içerirken, makine öğrenimi, bu süreçlerle elde edilen bilgileri kullanarak öğrenme yeteneği kazanmış modeller oluşturur ve bu modelleri uygular. İki alan, büyük veri ve karmaşık problemleri çözmede birlikte çalışarak çeşitli endüstrilere değer katmaktadır. Makine öğrenimi ve veri bilimi eğitimi hakkında daha fazla bilgi almak ve bu eğitimlere katılmak için, Vizyonist Akademi’yi ziyaret edebilirsiniz.