Machine Learning Nedir?

🏷️Teknoloji
⏱️15 min dk okuma
📅2025-11-25

Machine Learning Nedir?

Giriş

Son yıllarda teknoloji dünyasında en çok duyduğumuz terimlerden biri Machine Learning (Makine Öğrenmesi) oldu. Akıllı telefonlarımızdan sosyal medya platformlarına, bankacılık uygulamalarından e-ticaret sitelerine kadar kullandığımız neredeyse her sistem, görünmez biçimde makine öğrenmesi algoritmaları ile çalışıyor.

Google'ın arama önerileri, Netflix'in film tavsiyeleri, otomatik spam filtreleri, yüz tanıma sistemleri, kredi skorlama modelleri, hatta araçlardaki otonom sürüş yazılımları bile makine öğrenmesinin bir ürünüdür.

Peki makine öğrenmesi tam olarak nedir? Neden bu kadar önemlidir? Nasıl çalışır ve hangi türleri vardır?

Bu kapsamlı rehberde Machine Learning kavramını teknik ve anlaşılır bir dille, adım adım ele alıyoruz.

Machine Learning Nedir?

Machine Learning (ML), bilgisayarların doğrudan programlanmadan, verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zekâ alt dalıdır. Bu teknolojide sistem, geçmiş verilere bakarak desenleri tespit eder, model oluşturur ve yeni veriler geldiğinde tahmin yapabilir.

Kısaca:

Makine öğrenmesi = Veriden öğrenen algoritmalar

Geleneksel yazılımda:

  • Kuralları programcı belirler
  • Sistem bu kurallara göre çalışır

Makine öğrenmesinde:

  • Sisteme örnek veriler verilir
  • Algoritma bu veriler arasındaki ilişkileri kendi keşfeder

Bu yaklaşım günümüzün karmaşık problemlerini çözmek için çok daha etkilidir.

Makine Öğrenmesi Nasıl Çalışır?

ML algoritmalarının çalışma mantığı üç temel adımdan oluşur:

1. Veri Toplama

Algoritmalar tahmin yapabilmek için çok miktarda veriye ihtiyaç duyar.
Örnek:

  • Resimler
  • Ses kayıtları
  • Metinler
  • Sayısal ölçümler
  • Kullanıcı davranış verileri

2. Veri İşleme ve Temizleme

Gerçek dünya verileri genellikle karmaşık ve hatalıdır.
Bu nedenle veri:

  • temizlenir
  • normalize edilir
  • eksikler doldurulur
  • model için uygun forma dönüştürülür

3. Model Eğitimi

Algoritma, verilere bakarak bir model oluşturur.
Eğitim sırasında sistem:

  • desenleri tanır
  • ilişkileri öğrenir
  • hata oranını düşürmek için kendini optimize eder

4. Tahmin Yapma (Prediction)

Eğitilmiş model yeni veriler üzerinde tahmin yapabilir.

Örnek:

  • "Bu e-posta spam mi değil mi?"
  • "Bu müşteri ürünü satın alır mı?"
  • "Bu resimde kedi var mı yok mu?"

Makine Öğrenmesi Türleri

ML üç ana kategoriye ayrılır:

1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Bu yöntemde algoritmaya etiketli veri verilir.

Örnek:

Girdi → fatura fotoğrafı
Etiket → “Ödenmiş” / “Ödenmemiş”

Amaç:
Yeni gelen bir veriyi doğru etikete eşlemek.

Kullanım alanları:

  • görüntü sınıflandırma
  • fiyat tahmini
  • kredi riski analizi
  • e-posta spam tespiti
  • müşteri kayıp tahmini (churn prediction)

2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Burada veriler etiketsizdir. Algoritmanın görevi veriyi gruplamak veya gizli desenleri keşfetmektir.

Örnek:

  • Müşterileri benzer davranışlara göre gruplama
  • Anomali tespiti
  • Ürün segmentasyonu

En bilinen tekniği:
Kümelendirme (Clustering)

3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Bu yöntemde bir “ajan” vardır. Ajan, ortamda aksiyonlar alır ve her aksiyon için ödül veya ceza alır.

Amaç:
Uzun vadeli en yüksek ödülü sağlayacak stratejiyi öğrenmek.

Kullanım alanları:

  • otonom araçlar
  • robotik
  • oyun oynayan yapay zekâ (Chess, Go)
  • finansal işlem stratejileri

Makine Öğrenmesi Algoritmaları

ML alanında kullanılan yüzlerce algoritma vardır, ancak en yaygın olanları şunlardır:

✔ Lineer Regresyon

Sürekli değer tahminlerinde kullanılır.
Örnek:

  • Ev fiyatı tahmini
  • Sıcaklık tahmini

✔ Lojistik Regresyon

İki sınıflı problemlerde kullanılır.
Örnek:

  • Spam / değil
  • Hasta / sağlıklı

✔ Karar Ağaçları (Decision Trees)

Veriyi dallara ayırarak sınıflandırır.

✔ Random Forest

Birden fazla karar ağacının birleşimidir. Çok güçlüdür.

✔ Destek Vektör Makineleri (SVM)

Sınır çizgisi oluşturarak sınıflandırma yapar.

✔ K-Means (Kümeleme)

Etiketsiz veriyi gruplar.
Örnek: müşteri segmentasyonu

✔ Sinir Ağları (Neural Networks)

Modern yapay zekânın temelini oluşturur.
Resim, ses ve metin gibi karmaşık verileri anlamada çok başarılıdır.

Derin Öğrenme Machine Learning'in Neresinde?

Deep Learning, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır.
Sinir ağlarını kullanarak daha büyük ve karmaşık sorunları çözer.

Örnek:

  • yüz tanıma
  • nesne tespiti
  • doğal dil işleme
  • otonom araç kontrolü
  • büyük ölçekli tahmin sistemleri

Deep Learning → ML’in daha güçlü, daha büyük veri isteyen versiyonudur.

Makine Öğrenmesi Nerelerde Kullanılır?

Machine Learning bugün hayatımızın her yerindedir:

⭐ 1. E-ticaret Sistemleri

  • ürün önerileri
  • fiyat optimizasyonu
  • stok tahmini
  • müşteri segmentasyonu

⭐ 2. Sosyal Medya

  • içerik öneri algoritmaları
  • spam tespiti
  • sahte hesap analizi

⭐ 3. Finans ve Bankacılık

  • kredi skorlama
  • dolandırıcılık tespiti
  • algoritmik trade

⭐ 4. Sağlık

  • hastalık tahmini
  • görüntü analizi (MR, röntgen)
  • ilaç geliştirme

⭐ 5. Otomotiv

  • otonom sürüş
  • radar/LiDAR verisi işleme
  • adaptif hız kontrolü

⭐ 6. Siber Güvenlik

  • anomali tespiti
  • saldırı sınıflandırma
  • kullanıcı davranış modelleme

⭐ 7. Üretim ve Sanayi

  • arıza tahmini (predictive maintenance)
  • kalite kontrol
  • sensör verisi analizi

⭐ 8. Doğal Dil İşleme

  • ChatGPT gibi modeller
  • çeviri sistemleri
  • duygu analizi

Makine Öğrenmesinin Avantajları

✔ Yüksek doğruluk

Veri arttıkça daha iyi performans gösterir.

✔ Otomasyon

İnsan müdahalesi gerekmeden sistem öğrenir.

✔ Ölçeklenebilirlik

Büyük veri setlerini işleyebilir.

✔ Gerçek zamanlı karar verebilme

Makine Öğrenmesinin Zorlukları

❌ Büyük veri ihtiyacı

Yetersiz veri kötü sonuçlara yol açar.

❌ Veri kalitesi problemi

"Veri kötü → Model kötü"

❌ Aşırı öğrenme (overfitting)

Model sadece eğitim verisini ezberlerse genelleme yapamaz.

❌ Hesaplama gücü gereksinimi

Özellikle derin öğrenme çok maliyetlidir.

Makine Öğrenmesi Süreci (Pipeline)

Bir ML projesi genelde şu adımlarla yürütülür:

  1. Veri toplama
  2. Veri temizleme
  3. Feature engineering
  4. Eğitim / doğrulama seti ayırma
  5. Model eğitimi
  6. Model optimizasyonu
  7. Test
  8. Dağıtım (deployment)
  9. Performans takibi

Makine Öğrenmesinin Geleceği

Machine Learning geleceğin merkezinde olacak. Özellikle:

  • otonom sistemler
  • robotik
  • sentetik veri
  • akıllı şehirler
  • kişisel yapay zekâ modelleri
  • kuantum ML
  • edge computing

gibi alanlarda ML giderek daha büyük rol oynayacak.

Sonuç

Machine Learning, modern yapay zekânın temelini oluşturan bir teknolojidir. Sistemlerin veriden kendi kendine öğrenmesini sağlar ve bugün kullandığımız dijital hizmetlerin büyük bölümü bu teknoloji sayesinde çalışır.

Bu kapsamlı rehberde makine öğrenmesinin:

  • ne olduğunu
  • nasıl çalıştığını
  • türlerini
  • algoritmalarını
  • kullanım alanlarını
  • avantaj ve zorluklarını
  • geleceğini

detaylı olarak ele aldık.

Kısacası:

Machine Learning = günümüz yapay zekâ devriminin kalbidir.