Makine Öğrenmesi Nedir?

Telefonunuz fotoğraflarınızı “deniz”, “kedi”, “yemek” diye kendiliğinden gruplar. Video sitesi ne izlemek istediğinizi tahmin eder. Akıllı hoparlör sesinizi anlar. Peki bu makineler bunları kimden öğrendi? Bu kursta bu sorunun cevabını bulacak, hatta kendi “öğrenen” programlarımızı yapacağız. İlk dersimizde işe kavramlarla başlıyoruz.

Dersin Amacı ve Kazanımlar

Bu dersin sonunda:

1. Kurallarla çalışan program ile örneklerden öğrenen programı ayırt edebileceksiniz.
2. Makine öğrenmesinin veri toplama, eğitme ve deneme adımlarını sıralayabileceksiniz.
3. Günlük hayattan makine öğrenmesi örnekleri verebileceksiniz.
4. “Veri”, “model” ve “tahmin” kavramlarını kendi cümlelerinizle açıklayabileceksiniz.

Gerekli Malzemeler

Kurallarla Çalışan Programlar

Şimdiye kadar yazdığınız programları düşünün. “Yeşil bayrağa tıklanınca 10 adım git” ya da “sıcaklık 30’dan büyükse fanı çalıştır” gibi komutlarda kuralı biz yazarız, bilgisayar da bu kurala harfiyen uyar. Bu yöntem birçok iş için harikadır.

Ama şu soruyu düşünün: Bir fotoğrafta kedi olup olmadığını anlayan bir program yazmak istiyoruz. Kuralı nasıl yazardınız? “Sivri kulakları varsa kedidir” derseniz, köpeklerin de sivri kulaklı olanları var. “Bıyıkları varsa” derseniz, fotoğrafta bıyıklar görünmeyebilir. Kedinin rengi, duruşu, ışık, arka plan… Hepsine kural yazmak neredeyse imkânsızdır.

Örneklerden Öğrenen Programlar

Siz küçükken kediyi nasıl öğrendiniz? Kimse size kedinin kurallarını ezberletmedi. Büyükleriniz sokakta, kitapta, televizyonda kedileri gösterip “Bak, kedi!” dedi. Yeterince örnek gördükten sonra hiç görmediğiniz bir kediyi bile tanır oldunuz.

Makine öğrenmesi de tam olarak budur: Bilgisayara kuralları yazmak yerine çok sayıda örnek veririz. Bilgisayar bu örneklerdeki benzerlikleri kendisi bulur. Bu kursta sık kullanacağımız üç kelimeyi öğrenelim:

• Veri: Bilgisayara verdiğimiz örnekler. Örneğin yüzlerce kedi ve köpek fotoğrafı.
• Model: Bilgisayarın örneklerden öğrendiklerini sakladığı “beyin”. Eğitim bitince elimizde bir model olur.
• Tahmin: Modelin, hiç görmediği yeni bir örnek için verdiği cevap. Örneğin “Bu fotoğraf %92 kedi.”

Makine Öğrenmesinin Üç Adımı

Bu kursta yapacağımız her projede aynı üç adımı izleyeceğiz:

1. Veri topla: Her grup (sınıf) için örnekler toplarız. Örneğin “taş” el işaretinin 100 fotoğrafı, “kâğıt” işaretinin 100 fotoğrafı.
2. Eğit: Bilgisayar örnekleri inceleyip bir model oluşturur.
3. Dene: Modele yeni örnekler gösterip doğru tahmin edip etmediğine bakarız. Yanılıyorsa daha iyi veri toplayıp yeniden eğitiriz.

Etkinlik: Kural mı, Örnek mi?

1. Öğretmeniniz tahtaya üç meyve resmi koyar ya da masaya üç meyve bırakır.
2. Gruplar halinde, bir arkadaşınızın gözü kapalıyken yalnızca kurallarla meyveleri tarif edin: “Yuvarlaksa ve kırmızıysa elmadır.” Kurallarınız kaç meyvede işe yaradı? Yeşil elma, kırmızı armut olursa ne olur?
3. Şimdi bir arkadaşınıza her meyveden 5 farklı resim gösterin, sonra hiç görmediği yeni bir resmi sorun. Örneklerle öğrenmek mi daha kolay oldu, kurallarla mı?
4. Defterinize iki sütunlu bir tablo çizin: “Kuralla çözülür” ve “Örneklerle öğrenilir”. Şu işleri doğru sütuna yazın: hesap makinesinde toplama, el yazısını okuma, alarmı saat 7’ye kurma, şarkıyı dinleyip adını bulma, trafik ışığının süresini ayarlama, fotoğraftaki yüzü bulma.

Günlük Hayatımızdaki Makine Öğrenmesi

• Görüntü tanıma: Telefonun yüzünüzü tanıyıp kilidi açması, fotoğraf uygulamasının fotoğrafları gruplaması.
• Ses tanıma: Sesli asistanların komutları anlaması, bir şarkıyı dinleyip adını bulan uygulamalar.
• Öneri sistemleri: Video ve müzik uygulamalarının “Bunu da beğenebilirsin” demesi.
• Çeviri: Bir metni başka dile çeviren uygulamalar.

Teachable Machine ile İlk Bakış

Gelecek derslerde kullanacağımız araç Teachable Machine (teachablemachine.withgoogle.com). Kod yazmadan, yalnızca bilgisayarın kamerası ve mikrofonuyla model eğitmemizi sağlar. Öğretmeniniz siteyi açıp Get Started (Başlayın) düğmesine tıkladığında New Project (Yeni Proje) ekranı açılır ve üç proje türü görürsünüz: Image Project (görüntü), Audio Project (ses) ve Pose Project (vücut duruşu). Sitenin arayüzü İngilizcedir; derslerde düğmelerin Türkçe karşılıklarını da vereceğiz.

Sıra Sizde

1. Evinizde ya da okulunuzda makine öğrenmesi kullanan üç cihaz veya uygulama bulun. Her biri hangi veriden öğreniyor olabilir? Defterinize yazın.
2. “Kuralla çözülür” ve “Örneklerle öğrenilir” tablonuza kendiniz ikişer örnek daha ekleyin.
3. Bir modele “güneşli hava” ve “yağmurlu hava” fotoğraflarını ayırt etmeyi öğretmek isteseydiniz hangi fotoğrafları toplardınız? Beş farklı fotoğraf fikri yazın.

Kendini Dene

1. Makine öğrenmesini, kurallarla çalışan programlardan ayıran en önemli özellik nedir?
2. Makine öğrenmesinin üç adımını sırasıyla yazın.
3. “Bu ses %85 ihtimalle alkış.” cümlesi veri, model ve tahminden hangisine örnektir?

Cevaplar