Tamam.
Ne düşündüğünü biliyorum.
Düşünüyorsun, Andre.
Neden bahsettiğin hakkında hiçbir fikrim yok.
Makine öğrenimi nedir?
Bana hiçbir şey anlatmadın.
Başvuracak bir şeyim yok.
Peki, makineler ve bilgisayarlar konusuna ve onların kelimeleri gerçekten anlamadıkları gerçeğine geri
dönelim.
Doğru.
Eğer bilgisayarıma sorarsam, hey, bu bir yılan mı?
Bu bir piton mu?
Bilgisayarım neden bahsettiğimi anlamayacak.
Bir yılan resmine baktığımda, rengi ne olursa olsun, çizgi film ya da gerçek hayattan bir görüntü
olsun ya da içinde farklı hayvanların olduğu farklı yönler olsun, bir yılanı hemen tanıyabiliyorum.
Beynimiz bilir.
Ama bilgisayarıma yılanın ne olduğunu söylemek için.
Neredeyse imkansız, değil mi?
Çünkü çok fazla faktör var.
Yılanın kolları ve bacakları yoktur ama.
Bir uçağın bacakları ve kolları yoktur.
Bir yılanın pulları vardır, ama o zaman bilgisayar bana pul nedir diye soracaktır.
Ancak makine öğrenimi sayesinde bir bilgisayara yılanın ne olduğunu öğretebilir ya da en azından biliyormuş gibi davranabiliriz.
Peki bunu nasıl yapacağız?
Umarım bu diyagramı hatırlıyorsunuzdur.
Programlamada yaptığımız şey basitçe budur.
Yani, bir girdi veririz, diyelim ki bir, iki, üçten oluşan bir liste, bunu bir fonksiyona veririz ve iki, dört,
altıdan oluşan bir çıktı elde ederiz.
Açıkça görüldüğü gibi bu fonksiyon listemizdeki öğeleri ikiyle çarpıyor.
Ve genellikle programlarımız prosedüreldir.
Yani, eğer bu olursa, o zaman bunu yap, o zaman bu tür koşullarımız var, bilgisayara ne yapması gerektiğini söylüyoruz.
Programcılar olarak girdiyi yazıyoruz.
Ve işlev ve bilgisayarın yaptığı tek şey aslında sadece girdiyi ve işlevi, çıktıyı kullanarak hesaplamaktır ve diyelim
ki bir liste milyonlarca öğe uzunluğunda olduğunda bir insanın bir şey yapmasını sağlamak yerine bunu bizim için
gerçekten çok hızlı bir şekilde yapabilir.
Makine öğrenimi bu fikri değiştiriyor.
Diyor ki, Hey, bana girdiyi ver ve çıktının ne olmasını istiyorsan onu ver.
Yani, elinizdeki tüm verileri bana verin.
Bu arada, bana cevabın ne olduğunu ya da en azından istediğiniz çıktının ne olduğunu söyleyin.
Bu durumda, girdinin bir, iki ve üçten oluşan bir liste olmasını ve çıktının da iki, dört ve altıdan oluşan bir liste
olmasını istiyorum.
İşin ilginç yanı, geliştiriciler olarak bu girdi ve çıktıları biz veriyoruz.
Ancak makine öğrenimi ile diyoruz ki, Hey, makine, bu işlevin ne olduğunu sen bul.
Çünkü size bir liste yerine, diyelim ki tüm bu yılan resimlerinin veya belki de hayvanların bir listesini versem ve sizden bu resimde
yılan olup olmadığını söylemenizi istesem veya belki de bu 100 resimden hangisinde yılan
var?
Bunu nasıl yapacağınızı size nasıl söyleyeceğimi bilmiyorum.
Onun yerine kendiniz çözün.
İşte tüm resimler.
Ve işte çıktının ne olmasını beklediğim.
Ya yılan ya da değil.
Yılan.
Makine öğrenimi ile işlev makine tarafından oluşturulur veya yaratılır.
Kulağa çok hoş geliyor, değil mi?
Bu da makine öğrenimi.
Bu sadece bir işlev.
Yani daha önce makine öğreniminde olduğu gibi işlevi biz yazmak yerine makine yazıyor.
Ona sadece girdiyi ve çıktıyı veririz ve kelime fonksiyonu bir modelle değiştirilebilir.
Makine öğrenimi modeli kelimesini duymuş olabilirsiniz.
Model dediğin budur.
Bir girdi alan ve bir çıktı döndüren bir işlevdir.
Başka bir kelime algoritma, makine öğrenimi algoritması, makine öğrenimi botu olabilir.
Ve günün sonunda, bu bir beyin.
Bu makinenin girdileri anlayan ve bize istenen çıktıyı veren bir beyin olduğunu varsayıyoruz.
Şimdi, bunun ilginç yan etkisi, makine öğrenimi modelleri hakkında konuştuğumuzda,
bu işlevleri anlamak gerçekten zordur çünkü bilgisayar bu işlevi bir insan olarak ortaya çıkarır,
nasıl çalıştığını gerçekten anlamak zordur.
Ve bu modeller gittikçe daha karmaşık hale geldikçe, geliştiriciler olarak nasıl çalıştığını anlamamız
gittikçe zorlaşıyor.
Bu da pek çok soruna yol açıyor, ancak şimdi bunlara girmemize gerek yok.
Gördüğünüz gibi, bunun ana kısmı, bu makineyi eğitmek, bu işlevi oluşturmak için ona veri vermemiz
gerektiğidir.
Ve gerçekten çok iyi olması için ona çok fazla veri vermeliyiz.
Ve sonra verdiğimiz bu verilerin bize doğru çıktıyı verdiğinden emin olmak için test etmek istiyoruz.
Yani günün sonunda, makine öğrenimi basitçe bir bilgisayarın girdilere ve çıktılara dayalı olarak kendi işlevini
yazmasıdır.
Bu çok güzel, değil mi?
Bir sonraki videoda görüşürüz.
Güle güle.