AutoML ve Makine Öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir? Bu yazıda AutoML ve Makine Öğrenmesi arasındaki farkları öğrenebilirsiniz Teknik bir konu, öncelikle farkların ne olduğunu ve hangi alanlarda kullanılabileceğini açıklıyoruz
Bugün, AutoML ve makine öğrenimi arasındaki farkları ortaya koymak için buradayız. AutoML, veri bilimcilerin ve araştırmacıların daha hızlı ve daha sağlam sonuçlar elde etmelerine yardımcı olan, ilgi çekici bir otomatik makine öğrenme yöntemidir. Makine öğrenimi ise, bir bilgisayarın verilerle ilişki kurarak öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka alanıdır.
Makale boyunca, AutoML'nin makine öğrenmesinden farklarına ve avantajlarına değineceğiz. Ayrıca, AutoML'u sınıflandırmanın neden önemli olduğuna, nasıl çalıştığına ve eğitim verilerinin otomatik analizine odaklanacağız. AutoML hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacak birçok örnek sunacağız. İlerleyelim ve AutoML ve makine öğrenimi arasındaki farkları araştıralım.
Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML)
AutoML, makine öğrenimi modellerinin otomatik olarak oluşturulmasına ve optimize edilmesine izin veren bir yapay zekâ teknolojisidir. Bu yazılım, veri bilimcilerin ve araştırmacıların model oluşturma sürecini hızlandırmalarına ve basitleştirmelerine yardımcı olur.
AutoML, farklı makine öğrenimi algoritmalarını otomatik olarak değerlendirir ve en uygun modeli seçerek eğitim seti üzerinde otomatik olarak optimize eder. Veri bilimcilerin ve araştırmacıların model oluşturma ve optimizasyon işlemine harcadıkları zamanı azaltır ve sonuçları iyileştirir. Otomatik model oluşturma, deneme yanılma yöntemini azaltarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
AutoML, verilerin analiz edilmesi için mevcut olan işlemci gücüne göre optimize edilir ve çeşitli veri tiplerinde kullanılabilir. AutoML, makine öğrenimi dünyasında daha büyük bir etki yaratmak için gün geçtikçe daha yaygın hale geliyor.
Otomatik makine öğrenimi, veri bilimcilerin ve araştırmacıların daha fazla zaman kazanmasına yardımcı olurken, aynı zamanda daha iyi sonuçlar elde etmelerini sağlar.
Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi, bugünün dünyasında oldukça önemli bir teknolojidir. Bir bilgisayarın veri analizi yapabilmesi ve öğrenebilmesi makine öğrenimi teknolojisi ile mümkündür. Makine öğrenimi, çeşitli algoritma ve istatistiksel modeller kullanarak bir bilgisayarın veri analiz etmesine ve öğrenmesine olanak tanır.
Makine öğrenimi, üç ana kategoride incelenebilir - denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme. Denetimli öğrenme, eğitim verileri ile öğrenme algoritması arasındaki etkileşimi kullanarak tahmin yapar. Öte yandan, denetimsiz öğrenme, veri setine bakarak kendi başına veri özelliklerini öğrenen bir makine öğrenimi yöntemidir. Takviyeli öğrenme ise bir makinenin, doğru kararları vermesi için belirli bir ortamda denemeler yaparak kendini geliştirmesini sağlar.
Makine öğrenimi, birçok endüstride kullanılmaktadır. Örneğin, bankalar müşteri kredi risklerini tahmin etmek için makine öğrenimi kullanabilirler. Aynı zamanda, perakendeciler ürünleriyle ilgili analizler yapmak ve gelecekteki trendleri tahmin etmek için makine öğrenimi teknolojisinden yararlanırlar. Makine öğrenimi teknolojisi, tıp sektöründe de kullanılır. Örneğin, kanser teşhisleri ve tedavileri için kullanılan makine öğrenimi teknolojisi, doktorların daha doğru teşhis koymasını ve daha etkili tedaviler sağlamasını sağlar.
Denetimli öğrenme
Denetimli öğrenme, makine öğrenimi yöntemlerinden biridir. Bu yöntem, bir örnek veri setinde belirli bir çıktı değeri için doğru tahminler yapabilen bir modelin geliştirilmesi olarak tanımlanabilir. Denetimli öğrenme, eğitim verileri ile öğrenme algoritması arasındaki etkileşimi kullanarak tahmin yapar.
Denetimli öğrenme, verilerin etiketlenmesiyle çalışır. Etiketleme, verilerin belirli bir sınıfa ya da etikete atanmasıyla gerçekleşir. Örneğin, bir örnek veri setinde bulunan bir dizi görüntüyü sınıflandırmak istiyorsanız, her görüntü için bir etiket belirlemeniz gerekir. Bu etiketler, verilerin nasıl işleneceğine ve modelin neyi öğreneceğine karar verir.
Denetimli öğrenme, verilerin özelliklerini ve sınıflandırmasını öğrenerek tahmin yapar. Bu yöntem birçok görev için kullanılabilir, örneğin:
- Sınıflandırma: Bir veri örneğinin birden fazla sınıftan birine atanmasıdır. Örneğin, bir fotoğraftaki nesneleri tanımak için kullanılabilir.
- Regresyon: Bir sonuç değişkeninin değerini tahmin etmek için kullanılır. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek için kullanılabilir.
Denetimli öğrenme, yüksek doğruluk oranları sağlar ve birçok uygulama için kullanışlı olabilir.
Sınıflandırma
Sınıflandırma, makine öğrenmesi alanındaki bir tekniktir. Bu teknik, bir örneğin birden fazla sınıf arasından hangisine ait olduğunu belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu sınıflar, genellikle kategorik verilerdir ve örneğin bir sınıfa atanması, girdi verilerinin parametrelerine ve kalıplarına dayanmaktadır.
Sınıflandırma için kullanılabilecek birkaç algoritma vardır. Bazıları şunları içerir:
- Destek Vektör Makineleri (SVM)
- K-En Yakın Komşu Algoritması (KNN)
- Doğrusal ve Lojistik Regresyon
- Karar Ağacı
Bu algoritmaların hepsi sınıflandırma için farklı yaklaşımlar sunmaktadır. Örneğin, KNN algoritması, yakın örnekleri kullanarak bir örneğin yeni sınıfını tahmin etmektedir. Öte yandan, karar ağacı, ağaç yapısı kullanarak sınıflandırma kararlarına yol açan bir dizi karar aşaması sunar.
Sınıflandırma, gerçek dünya uygulamalarında sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin, bir spam filtresi e-postaları spam veya önemli olarak sınıflandırmak için sınıflandırma tekniklerini kullanabilir. Benzer şekilde, müşteri kredi riski profilini belirlemek için sınıflandırma teknikleri kullanılabilir.
Sınıflandırma, makine öğrenimi araçlarına eklenebilen kullanışlı bir tekniktir. Bu teknik, öğrenme için daha belirgin bir amaç sunabilir ve örnek tabanlı öğrenme teknikleri ile birleştirildiğinde daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşabilir.
Regresyon
Regresyon, makine öğrenimi yöntemlerinden biridir ve bir sonuç değişkeninin değerini tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir model oluşturur. Bu yöntem, veriler arasındaki ilişkiyi değerlendirir ve daha sonra bu ilişkinin gelecekteki değerlerini tahmin eder.
Örneğin, bir şirketin web sitesinde geçirilen süreyi, tıklanma sayısını ve satışları günlük olarak kaydettiğini varsayalım. Regresyon yöntemi kullanılarak, geçirilen süre ve tıklanma sayısı ile satışlar arasındaki ilişkiyi hesaplayabilirsiniz. Böylece şirket gelecekteki web sitesi ziyaretlerinde elde edilecek satışları tahmin edebilir.
Regresyon analizleri, e-ticaret sitelerinde, finansal kuruluşlarda ve sağlık sektöründe yaygın olarak kullanılır. Bu analizler, birçok farklı değişkenin olduğu büyük veri kümelerinde kullanılabilir ve bu verilerin organize edilmesine ve anlaşılmasına yardımcı olur.
Regresyon analizleri, denetimli bir öğrenme yöntemidir ve veri seti, eğitim verileri ve test verileri olarak iki bölüme ayrılır. Veri setinde yer alan değişkenlerin bir kısmı bağımsız değişkenlerdir ve araştırmacıların tahmin etmek istediği sonuç değişkenini etkiliyor olabilirler. Diğer değişken ise bağımlı değişkendir ve araştırmacıların tahmin etmek istediği sonuç değişkenidir.
Regresyon analizleri, doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon gibi farklı yöntemlerle yapılabilir. İlk yöntem, sadece bir bağımsız değişken kullanarak tahmin yapar. İkinci yöntem ise birden fazla bağımsız değişken kullandığı için daha karmaşıktır.
Bu nedenle, regresyon yöntemi kullanılarak elde edilen sonuçları yorumlamak için istatistik bilgisi gereklidir. Regresyon yöntemleri, doğru şekilde uygulandığında, gerçek dünya problemlerinin çözümünde oldukça etkilidir.
Denetimsiz öğrenme
Denetimsiz öğrenme, veri setine bakarak kendi başına veri özelliklerini öğrenen bir makine öğrenimi yöntemidir. Bu yöntemde, önceden belirtilmiş hedefler veya çıktılar yerine, sadece girdi veri setleri kullanılır. Denetimsiz öğrenme, veri setindeki yapıyı analiz ederek, nesnelerin ve verilerin doğal gruplamalarını ve yapılarını belirler.
Bu yöntem, veri setindeki ilişkileri keşfetmek ve veri analizi sürecinde veri özelliklerini daha iyi anlamak için kullanılır. Denetimsiz öğrenme, veri setlerinin boyutları büyüdükçe, verilerin analiz edilip anlaşılmasını daha hızlı ve kolay hale getirir. Bununla birlikte, veri setlerinin daha az örnekleri olduğunda performansı düşük olabilir.
Denetimsiz öğrenme yöntemi genellikle hiyerarşik ve ilişkisel olmayan gruplamaları veya boyutsal azaltmayı içeren tüm verileri kapsamaktadır. Örneğin, uygunsuz kredi kartı işlemlerinin belirlenmesi veya tıbbi görüntülerin sınıflandırılması gibi uygulamalarda denetimsiz öğrenme kullanılmaktadır. Bu yöntemle, belirli bir yargı günahı veya önceden bilinmeyen ince yapı olmaksızın kredili verilerin karar ağaçlarındaki yapıları keşfedebilirsiniz.
AutoML vs Makine Öğrenmesi
AutoML ve makine öğrenimi birbirine çok benzer, ancak aralarında önemli farklar vardır. AutoML, veri bilimcilerin daha kısa bir sürede daha iyi sonuçlar elde etmelerine yardımcı olurken, makine öğrenimi daha esnek bir çözüm olabilir. AutoML'nin avantajları arasında, otomatik model seçimi özelliği sayesinde veri bilimcilerin zaman ve kaynak tasarrufu yapabildiği ve insana ihtiyaç duymadan model optimizasyonunu gerçekleştirebildiği yer alır. Ayrıca, AutoML, daha az uzman bilgisi olan kullanıcıların bile başarılı sonuçlar elde etmelerine olanak tanır.
Bununla birlikte, AutoML dezavantajlarına da sahiptir. AutoML, daha özel durumlarda optimize edilmiş bir yapıya sahip olamayabilir ve sınırlı fayda sağlayabilir. Makine öğrenimi daha esnek olabilir, çünkü öğrenme süreci ve model optimizasyonu daha fazla insan etkisi alabilir. Bu, makine öğrenimi modellerinin daha geniş bir veri yelpazesine uyarlanabilmesini sağlar. Ancak, makine öğrenimi için ihtiyaç duyulan uzmanlığın az olması, modelin başarısı üzerinde olumsuz etkilere neden olabilir.
Otomatik Model Seçimi
Otomatik Model Seçimi, AutoML'nin en önemli özelliklerinden biridir. AutoML, verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi için birden fazla model önerir ve veri bilimcilerin doğru modeli seçmelerine yardımcı olur. AutoML, birden fazla modeli eğitir ve doğru modelin seçilmesi konusunda öneriler sunar. Otomatik model seçimi, hem zaman hem de kaynak maliyetlerini azaltır.
Aşağıdaki tablo, AutoML'nin otomatik model seçimi özelliğinin ne kadar faydalı olduğunu göstermektedir. Verilerin dört farklı modelle çalıştırıldığı varsayılmaktadır. Bu örnekte, AutoML, en iyi sonuçları veren modeli seçtiği için zaman ve kaynak maliyetlerinde önemli bir azalma sağlamıştır.
| Model | Doğruluk | Zaman | Kaynak Maliyeti |
|---|---|---|---|
| Model 1 | 78% | 5 saat | $500 |
| Model 2 | 82% | 8 saat | $800 |
| Model 3 | 85% | 10 saat | $1000 |
| Model 4 | 87% | 12 saat | $1200 |
| AutoML Seçimi | 89% | 2 saat | $200 |
AutoML'nin otomatik model seçimi özelliği, veri bilimcilerin ve araştırmacıların daha doğru ve hassas sonuçlar elde etmelerine, zaman ve kaynak maliyetlerinden tasarruf etmelerine olanak tanır. Bu özellik, özellikle büyük veri setlerini işleyen şirketler için son derece yararlı olabilir. Veri seti ne kadar büyük olursa olsun, AutoML model seçimi özelliği, en iyi sonuçları elde etmek için doğru modeli belirlemenize yardımcı olur.
İnsan Gerektirmez
AutoML, veri analizi ve model oluşturma sürecinde insana olan ihtiyacı azaltır. Geleneksel olarak, veri analizi ve model oluşturma süreci uzun ve sıkıcı bir çalışma gerektirir. Verilerin özelliklerinin analizi, özellik seçimi, hiperparametre optimizasyonu ve model seçimi, veri bilimcilerin ve araştırmacıların birçok saatlerini alabilir. Ancak AutoML, tüm bu süreçleri otomatikleştirir, böylece insan müdahalesi gerektirmeden daha hızlı ve daha verimli sonuçlar elde edilebilir.
AutoML, mümkün olan en iyi modeli seçmek için birçok farklı modeli otomatik olarak değerlendirir ve bu şekilde insanların yorucu bir model seçimi sürecinden kurtulmasını sağlar. Ayrıca, AutoML'nin hiperparametre optimizasyonu özelliği, insanların hiperparametrelerin neler olduğunu manuel olarak belirleyerek zaman kaybetmesini engeller.
Bununla birlikte, AutoML'nin tamamen insansız olması mümkün değildir. Veri setlerinin özelliklerinin analizi ve problemin doğru tanımlanması hala uzman bir veri bilimciye gereksinim duyar. Ancak, AutoML, insana olan ihtiyacı azaltır ve veri analizi sürecini hızlandırarak daha hızlı sonuçlar elde edilmesine olanak sağlar.
AutoML için Örnekler
AutoML, veri bilimcilerin daha hızlı ve daha verimli sonuçlar elde etmelerine yardımcı olan bir yapay zeka aracıdır. Görüntü işleme, dil işleme ve zaman serisi tahmini gibi birçok alanda başarılı uygulamaları vardır. Bu nedenle, AutoML, birçok sektörde hızlı ve doğru sonuçlar elde etmek için kullanılmaktadır.
AutoML'nin en yaygın kullanım alanlarından biri görüntü işlemedir. AutoML, görüntü sınıflandırması, nesne tanıma, nesne takibi ve görüntü tamamlama gibi görevlerde kullanılabilir. Görüntü sınıflandırması, bir görüntüyü önceden belirlenmiş sınıflara ayırırken, nesne tanıma, görüntüdeki nesneleri tanıyalan ve etiketleyen bir süreçtir.
| Görüntü İşleme Görevleri | AutoML Kullanımı |
|---|---|
| Görüntü Sınıflandırması | AutoML, doğru sınıflandırma modelleri oluşturur. |
| Nesne Tanıma | AutoML, nesneleri tanımlayan ve etiketleyen modeller oluşturur. |
| Nesne Takibi | AutoML, nesnelerin takibinde kullanılan doğru modelleri oluşturur. |
AutoML ayrıca dil işleme alanında da etkilidir. AutoML'nin doğal dil işleme, metin sınıflandırması, kelime seçimi ve duygu analizi gibi görevlerinde kullanılabilecek başarılı uygulamaları vardır.
| Dil İşleme Görevleri | AutoML Kullanımı |
|---|---|
| Doğal Dil İşleme | AutoML, doğal dil işleme modeli oluşturur. |
| Metin Sınıflandırması | AutoML, metinlerin sınıflandırmasını yapabilen doğru modeller oluşturur. |
| Duygu Analizi | AutoML, metinlerin duygusal analiz yapabilen modeller oluşturur. |
Zaman serisi tahmini, makine öğreniminde önemli bir görevdir. Nesnelerin fiziksel özelliklerini ve davranışlarını anlamak için kullanılır. AutoML, zaman serilerinin anlaşılması ve tahmini için iyileştirilmiş modeller oluşturarak bu görevi gerçekleştirir.
| Zaman Serisi Tahmini Görevleri | AutoML Kullanımı |
|---|---|
| Hava Durumu Tahmini | AutoML, doğru hava durumu tahmini modelleri oluşturur. |
| Trafik Yoğunluğu Tahmini | AutoML, trafik yoğunluğunu tahmin edebilen modeller oluşturur. |
| Borsa Tahmini | AutoML, doğru borsa tahmini modelleri oluşturur. |
AutoML, veri bilimcilerin öngörülemeyen durumlarla ilgilenmesine olanak tanırken, aynı zamanda güçlü bir analitik araç olarak kullanılabilir. AutoML, yapay zeka alanındaki hızlı gelişmelerden biridir ve gelecekte birçok alanda daha etkili olması beklenmektedir.
Görüntü İşleme
Görüntü işleme, günümüzde birçok endüstride kullanılan bir teknolojidir. Görüntü işlemenin amacı, dijital bir görüntüyü işleyerek ilgili bilgileri elde etmektir. AutoML, görüntü işlemedeki birçok uygulamayla ilgilenir. Bu uygulamalar, görüntülerin sınıflandırılması ve nesne tanıma gibi görevleri içerir.
Görüntü sınıflandırması, bir görüntünün spesifik bir sınıfa ait olup olmadığını belirlemektir. Bu işlem, nesne tanıma gibi uygulamalar için önemlidir. Nesne tanıma, bir görüntüdeki nesnelerin tespit edilmesini sağlar. Örneğin, bir araç içindeki bir nesnenin ne olduğu tespit edilebilir.
| Görsel | Tanım |
|---|---|
 | Bir fare görüntüsünün sınıflandırılması |
 | Bir arabada bulunan eşyaların nesne tanıma teknolojisiyle tespit edilmesi |
AutoML, görüntü işlemedeki sınıflandırma ve nesne tanıma teknolojilerini otomatik hale getirir. Bu, veri bilimcilerin daha hızlı ve daha doğru sonuçlar almasına yardımcı olur. Ayrıca, AutoML'nin bu uygulamaları, birçok endüstride yaygın olarak kullanılan bir teknolojidir.
Dil İşleme
AutoML, dil işleme alanında da birçok uygulama sunar. Doğal dil işleme, AutoML'nin dil işlemedeki en yaygın uygulamalarından biridir. Doğal dil işleme, insan dilinin anlaşılması, analizi ve üretimi ile ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır. AutoML, doğal dil işleme yaparken, dil modellerini otomatik olarak oluşturur ve bunları optimize eder.
AutoML ayrıca, metin sınıflandırması gibi dil işleme görevlerinde de kullanılır. Metin sınıflandırması, bir veri örneğinin bir veya daha fazla sınıftan birine atanmasıdır. AutoML, metin sınıflandırması yaparken, doğal dil işleme tekniklerini kullanarak, belirli bir veri örneğini bir sınıfa atar.
- Doğal dil işleme
- Metin sınıflandırması
Bir diğer dil işleme uygulaması ise, dil tercümesidir. AutoML, dil modellerini otomatik olarak oluşturabilir ve bunları farklı dillere çevirir. Bu sayede, farklı dillerle ilgili çeviri işlemleri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde yapılabilir.
| Dil | AutoML ile Çeviri |
|---|---|
| İngilizce | AutoML ile Fransızca'ya Çeviri |
| Fransızca | AutoML ile İngilizce'ye Çeviri |
Söz konusu dil işleme uygulamaları, birçok sektörde kullanılır. Örneğin, doğal dil işleme, müşteri hizmetleri operasyonları geliştirmek için kullanılabilir. Otomatik metin sınıflandırması, e-ticaret sitelerindeki ürün incelemelerinin analiz edilmesi için kullanılabilir. Dil tercümesi ise, uluslararası işletmelerde farklı dillerle yazılmış belgelerin çevrilmesi için kullanılır.
Zaman Serisi Tahmini
AutoML'nin zaman serisi tahminindeki uygulamaları oldukça geniştir. Zaman serisi, belirli bir aralıktaki verilerin zaman içindeki değişimini izleyen ve analiz eden bir veri türüdür. AutoML'nin zaman serisi tahmini, nesnelerin fiziksel özelliklerini ve davranışlarını anlamak için kullanılır. Örneğin, bir üretim şirketi tarafından üretilen ürünlerin satış tahminleri yapılırken zaman serisi analizi kullanılabilir. Ayrıca, tarım sektöründeki hava tahmini de zaman serisi tahminine dayanır. AutoML, bu tür tahminler için idealdir çünkü veri analizinde insan hatalarını önler ve daha doğru sonuçlar elde edilir.
Zaman serisi tahmini yapmak için AutoML, LSTM (uzun-kısa süreli bellek) dahil olmak üzere birçok algoritmayı kullanır. Bu algoritmalar, zaman serisi veri setlerinden örüntüleri tespit etmek ve bunları gelecekteki tahminler için kullanmak için gereken matematiksel hesaplamaları yapmak için tasarlanmıştır. AutoML, bu algoritmaları otomatik olarak seçer ve en uygun olanı seçerek tahmin yapmak için kullanır.
Zaman serisi tahmininde AutoML'nin uygulamaları aşağıdaki gibi olabilir:
- Borsa piyasası fiyat tahminleri
- Satış tahminleri
- Hava tahminleri
- Tranfüzyon ihtiyacı tahminleri
AutoML, zaman serisi tahmini yaparken, veri özelliklerini analiz eder ve uygun bir algoritma kullanarak gelecekteki değerleri tahmin eder. Her bir tahmin, gerçek verilere yakın olması için optimize edilir. Bu sayede, AutoML, doğru tahminler yaparak işletmeleri veya araştırmacıları gelecekteki durumlara hazırlar.
Sonuç
AutoML ve makine öğrenimi arasındaki farkları incelediğimizde, AutoML genellikle daha hızlı sonuçlar elde etmek isteyen veri bilimcileri ve araştırmacılar için ideal bir seçenektir. Otomatik model seçimi özelliği sayesinde, veri bilimcilerinin doğru modeli seçmelerine yardımcı olarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlar. Ayrıca, insana ihtiyaç duymadan veri özelliklerinin analiz edilmesine ve model optimizasyonuna izin verir.
Bununla birlikte, makine öğrenimi daha esnek bir çözüm olabilir. Verilerin analiz etmek için farklı algoritmaların kullanılması, daha özelleştirilmiş sonuçlar elde etmek için daha iyi bir yol olabilir. Ayrıca, makine öğrenimi genellikle daha fazla insan müdahalesi gerektirebilir, ancak bu, sonuçların daha doğru ve kullanışlı olmasını sağlayabilir.
Sonuç olarak, hangi yaklaşımın kullanılacağı, çalışılacak veri setinin özelliklerine ve sonuçların ne kadar özelleştirilmek istendiğine bağlıdır. Ancak AutoML'nin otomatikleştirilmiş özellikleri, veri bilimcilerinin daha kısa bir sürede daha iyi sonuçlar elde etmelerine yardımcı olabilir.