Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi bilgisayarın verilerden görerek kendi kendini eğitmesidir.
Günümüzde her şey veridir ve bu konu Big Data ile bağlantılıdır.
Makine öğrenmesi ile yapay zeka karıştırılmaktır aslında nerdeyse aynı şeylerdir ama belirli farklar vardır.
Makine öğrenmesi için ne kadar çok veri varsa bu o kadar işe yarar.
Mesela şu anda ben robot değilim deki testler
ileride Google’ın otonom araçlarına makine öğrenmesi için veri olacak.
Yani ne kadar örnek (veri) = o kadar gelişmişlik ve az hata payı.
Aynı zamanda makine öğrenmesinin ana şeyi algoritmayı anlamaktır yani yazılım dünyasında girdi ve çıktıyı.
Mesela bir satranç maçını izleyen yapay zeka bilgisayar öğrenmesi sayesinde satrancın algoritmasını kavrayabilir.
Makine öğrenmesi ikiye ayrılır 1.si gözetimli makine öğrenmesi 2.si ise gözetimsiz makine öğrenmesidir.
Burada en büyük tehlike ve potansiyel gözetimsizdir ama bu o meşhur senaryoya (Robotların Dünyayı ele geçirmesi) mal olabilir.
Son olarak gözetimlide girdi ve çıktı vardır ama gözetimsizde girdi vardır fakat çıktı yoktur makine serbestir.
Araştırmacı-Yazar: Sarp Bilge