Maddeler

acı adalet adem af afrika agnes varda ağaç ahlak ahmet hamdi tanpınar ahmet telli aile akıl akıl hastanesi akira kurosawa akrep alaturka albay çiçek ali alim amerika ampirizm anadolu anadolu rock analiz anarşizm anlamak anne-baba ansiklopedi antik yunan antropoloji arap aristo arkadaş arzu asker aşk aşmak at ataol behramoğlu atıf yılmaz atilla ilhan attar avrupa aydınlanma ayı ayrılık ayrımcılık aziz babam bach baki barış barthes baudelaire beğenmek behçet necatigil bektaşi ben benjamin benlik bergson beşiktaş biçim-öz bilgi bilgisayar bilim bilinç birey biyoloji brecht bresson buda bulantı cahit arf cahit zarifoğlu camera obscura camus can sıkıntısı can yücel canan özgür cemal süreya cennet ceza chp chris marker christopher marlowe cinuçen tanrıkorur cumhuriyet cüneyt cebenoyan çağ çalışmak çin çoktanrılı çöp dadaizm-sürrealizm dağ dedem deleuze deli demokrasi descartes devlet devrim dil divan diyalektik doğa doğu-batı dostoyevski dönüşümler duyu dünya düşman düşünme ebediyet edebiyat edebiyat eleştirisi edip cansever eflatun eğitim ehli beyt einstein ekitap ekoloji enel hak engels engizisyon erdem estetik ev fabrika farabi fark farsça faust felsefe fenomenoloji feza gürsey fikir filmlerim foto-gerçekçilik fotoğraf foucault frankfurt okulu futbol futurizm fuzuli garip gazali gece gelecek gemi gençlik gerçek goethe gök görümlerim göstergebilim gurur gülümseme günah gürcistan güven güzel haber habil-kabil hac hafıza hafızı şirazi hakikat hallacı mansur hamlet hapisane harabat hasan-hüseyin hastalık hat hatırlamak hayal hayat haydar ergülen hayvan haz hegel heidegger hezarfen hırs hırsız hiçlik hikaye hile hilmi yavuz hitchcock hölderlin hristiyanlık hukuk hurufilik hümanizm ışık ibn rüşd ibn tufeyl ibrahim ibrahim tenekeci idam idealizm-realizm ideoloji ikinci yeni iktidar iktisat inanç incil insan inziva isa islamcılık ismet özel israil istanbul isyan işçi işgal işsizlik itiraz iyi-kötü izlenimcilik izsürücü japonya jazz&blues jeanne d'arc jules verne jung kader kadın kafka kalp kant kapitalizm kara şiir karanlık kelam kent kıskançlık kibir klasik müzik korku köle-efendi köy kral edip kul kuran kuş kutsal küçürek öykü laboratuvar leibniz leonardo leyla-mecnun luis bunuel machiavelli makine man ray marcus aurelius marksizm matematik mehmet akif ersoy melek melih cevdet memleket merhamet meryem meslek metafizik metin eloğlu mevlevi mey michelangelo milli mücadele mistisizm modernlik montaj muhabbet musa mustafa kemal muş mutluluk mülkiyet müzik nazım hikmet nedim nesimi ney neyzen tevfik nietzsche nobel nuh nurettin topçu nuri pakdil odam oktay rıfat ordo nominis orhan pamuk orhan seyfi orhon orson welles ortadoğu oruç aruoba osmanlıca otomatik öyküler öfke öğrenen makine öğrenmek öğretmen-öğrenci öğüt ölüm ömer hayyam örtü özbilinç özgürlük öznellik paranoya pir sultan piyes polisiye psikanaliz psikoloji puşkin rastlantı reklam religio renkler resim richard sennett riya rock'n roll roman ropörtaj rönesans ruh rumi russell rüya saat sağ-sol sağlık sait faik salah birsel salgın sanat sartre saussure savaş schopenhauer seneca sezai karakoç sezgi shakespeare sinema sinema salonu sinirbilim siyaset sokrat sonsuzluk sorgu sosyal gerçekçilik sosyalizm sovyet sömürgecilik söz spinoza stoa su sun tzu sürgün şair şehir şeytan şiddet şiir şirazi tanrı tarih tarkovsky tasavvuf taşra techno teknik terör tevazu tıp tin tiyatro toplum toprak tora tövbe tragedya travma truffaut turgut uyar türk beşlisi türkçülük türkiye türkü umut unutmak usta-çırak uşak uyku uyuşturucu ülkü tamer üretim-tüketim ütopya van gogh varoluşçuluk vatan vertov victor hugo wittgenstein yabancı yahya kemal yalan yalnızlık yapay edebiyat yapısalcılık yara yargı yaş yaşamak yaşlı yavuz turgul yazar yazgı yeni türkiye sineması yıldız yoksulluk yol yolculuk yunus emre yurtdışı zaman zihin ziya gökalp zulüm zweig

3 Eylül 2018 Pazartesi

Makine Öğrenmesi ya da Öğrenen Makine Nedir?

Herşeyden önce bilgisayar nasıl çalışır bu konuda fikir edinelim. Birincisi bilgisayarlar nicelikseldir. Niteliksel özellikler dahi ölçülebilir değerlerle ifade edilir. Örneğin, elma kırmızı fakat bilgisayarın onu bize tekrar gösterebilmesi için ekranımızda kırmızının neye karşılık geldiğini bilmesi gerekir. Ekranım RGB (Kırmızı-Yeşil-Mavi) değerlerle ifade edildiğine göre bu üç rakam (255,160,122) olmalı. Bilgisayar ortamında ifade edilebilen herşey mutlaka sayısal bir değere sahip olmalı. Bu sayılar değerlerin tamamını kapsayan bütüne "uzay" diyeceğiz. Örneğin, bilgisayarda ifade edilen tüm renkler dediğim zaman Kırmızı, Yeşil ve Mavi olmak üzere üç sayısal değere sahip üç boyutlu bir uzaydır.

Öğrenecek makinenin hangi özelliğe sahip olduğunu gördük. Şimdi bir de örnek veri düşünelim, bir kentte yaşayan insanlar... Bu insanların çeşitli özellikleri var: kilo, boy, saç rengi. Bu özelliklere göre bu insanların gelir dağılımlarını hesaplayabilir miyiz, gibi bir soru geliyor aklımıza. Niye çünkü muhtemelen şirketiniz bunun karlı olabileceğini fark etti. Tek tek insanların boyları ve kilolarını kaydettik ve saç rengini de üç farklı kategoriden birinde tanımladık. ve son olarak mesleklerini de biliyoruz. İşte bu elimizdeki bilginin adı veridir. Fakat bütün kentin bu bilgilerine ulaşmak imkansız, çünkü İstatistik Kurumu değilsiniz. Bu durumda kente dair bir çıkarım yapmamız gerekecek. Bu verinin 4 boyutlu bir uzayda tanımlandığını da anlayalım, şimdi. Boy bir boyut, kilo başka bir boyut, saç rengi diğer boyut ve meslek dördüncü boyut. Böylece veriyi sayısal olarak ifade ettik ve soyutladık.

Şimdi makine öğrenmesi ne demek buna bakalım. Makine öğrenmesi demek, "Karar Sınırı" (Decision Boundary) demektir. Bildiğiniz, aklınıza gelebilecek tüm makine öğrenmesi algoritmaları kısıtlı gözlemlere dayanarak bu karar sınırını doğru belirlemek için uğraşır ve her zaman doğru sınırın bir yaklaşımıdır. Peki nedir "Karar Sınırı"? İşte kahve saçları sarı saçlardan ayıran yüzeydir aslında. Fakat bu yüzeyi dört boyutta öyle çizmelisiniz ki gerçekten kilolu insanların çoğunun (beden gücüyle çalıştıkları için) mavi yakalı, normal kilolu insanların çoğunun da beyaz yakalı olduğu kararını doğru göstersin hem de insanların saç rengiyle ve boylarıyla ilgili bir ilişki olmadığını göstersin. Böylece bilgisayarda artık kilolu bir kimse hakkında sorgu yapıldığında onun mesleğinin daha çok beden gücüyle yapıldığını söylesin. Böylece bilgisayar mesleklerle kilolar arasındaki ilişkiyi öğrenmiş oldu. 

Daha ileri uygulamalarda örneğin; elma resmini, armut resminden ayırt edecektir (Bilgisayarlı Görü). Unutmayalım ki onlar da üç sayıyla ifade ediliyor: R, G, B. Ya da cümle içi ilişkileri anlayacaktır (Doğal Dil İşleme) Orada da kelimeler veya harfler sayılarla ifade ediliyor.

Hakkımda

Fotoğrafım
I have a unique blend of expertise in art and engineering, with a specialization in animation, video production, and drama. I'm deeply passionate about the art of montage and its significance in cinema, and I strictly adhere to the principles of tragedy in my written works. I also incorporate machine learning techniques in my literary works and animations, actively contributing to the development of these algorithms and regularly publishing my findings in scientific conferences and journals.