MAKİNE ÖĞRENMESİ

ÖNSÖZ den... Bu kitabın amacı okura makine öğrenmesinin ne olduğuna, bazı önemli öğrenen algoritmaların temellerine ve bir dizi örnek uygulamaya dair genel bir fikir vermektir. Kitap genel okura yöneliktir ve herhangi bir matematiksel ya da programlama ayrıntısı verilmeksizin yalnızca öğrenme yöntemlerinin temelleri tartışılmaktadır. Kitapta makine öğrenmesi uygulamaları da aşırı ayrıntılı olarak verilmemekte ve bir dizi örnek, yalnızca konunun esaslarına aktarmaya yetecek biçimde ele alınmaktadır. Okur, makine öğrenmesi algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek için, aynı konu üzerine yazdığım ve büyük oranda bu kitabın da dayanağı olan ders kitabıma başvurabilir. Elinizdeki kitabın içeriği şu şekilde düzenlenmiştir. Birinci bölümde makine öğrenmesine olan ilgiyi yaratan mevcut durumu bir bağlama yerleştirmek için kısaca bilgisayar bilimi uygulamalarının evrimini ele alıyoruz. Yani dijital teknolojinin yoğun hesaplamalı büyük bilgisayarlardan [number-crunching mainframes] masaüstü kişisel bilgisayarlara ve ardından da çevrimiçi ve mobil akıllı aygıtlara evrimini inceliyoruz. İkinci bölüm makine öğrenmesinin temellerini tanıtıyor ve onun bazı basit uygulamalar üzerinde model uydurma ve istatistikle nasıl ilişkili olduğunu ele alıyor. Çoğu makine öğrenmesi algoritması gözetimlidir [supervised] ve üçüncü bölümde böyle algoritmaların yüz ya da konuşma gibi örüntüleri tanımada nasıl kullanıldığını ele alıyoruz. Dördüncü bölüm insan beyninden esinlenen yapay sinir ağlarını [artificial neural networks], bunları nasıl öğrenebildiklerini ve “derin”, çok katmanlı ağların farklı soyutlama düzeylerindeki hiyerarşileri nasıl öğrenebildiklerini ele alıyor. Başka bir makine öğrenmesi türü, örnekler arasındaki bağıntıların öğrenilmesini amaçlayan gözetimsiz öğrenmedir. Beşinci bölümde popüler uygulamalar olarak müşteri bölümleme ve tavsiyelerin öğrenilmesinden bahsediyoruz. Altıncı bölüm, otonom bir failin –sözgelimi bir sürücüsüz [self-driven] otomobilin– bir çevrede ödülü maksimize, cezayı minimize etmek amacıyla eyleme geçmeyi öğrendiği takviyeli öğrenme üzerinde duruyor. Yedinci bölüm, geleceğin bazı yönelimlerini ve yüksek performanslı bulut hesaplamanın da içinde yer aldığı yeni ortaya çıkan “veri bilimi” alanını tartışarak kitabı sonlandırıyor. Bu bölümde ayrıca veri mahremiyeti ve güvenliği gibi konuların etik ve yasal boyutlarını ele alıyoruz. Bu kitabın amacı, makine öğrenmesinde günümüzde ne olup bittiğine dair kısa bir giriş sunmaktır ve umudum gelecekte ne yapılabileceği konusunda okuru düşünmeye teşvik etmektir. Makine öğrenmesi kesinlikle günümüzün en heyecan verici bilimsel alanlarından biridir, çeşitli alanlarda teknolojiyi geliştirmiştir ve halihazırda tüm yaşam alanlarını etkileyen çarpıcı uygulamalar üretmiştir. Ben bu kitabı yazmaktan epey keyif aldım, umarım siz de okurken keyif alırsınız!