Title: Makine Öğrenmesi Author: Kriko Published: 30 Mayıs 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. M Harfi # Makine Öğrenmesi Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerindeki veri tabanlı deneyimlerle öğrenme yeteneğini tanımlayan yapay zeka (AI) alanının bir parçasıdır. Bu yaklaşım ile birlikte bilgisayar programlarının yeni veri ile karşılaştığında gelişmesi, büyümesi ve değişmesine odaklanmaktadır. **Makine öğrenmesi**, İngilizcede Machine Learning olarak adlandırılan ve ML şeklinde kısaltılan bir yapay zeka alanıdır. Bilgisayar sistemlerinin verilerden örüntüler öğrenmesini, tahminler oluşturmasını ve belirli görevlerdeki performansını zaman içerisinde geliştirmesini sağlar. Bu yaklaşımda her olası durum için açık ve ayrıntılı kurallar yazmak yerine algoritmalar, istatistiksel modeller ve eğitim verileri kullanılır. Model, kendisine sunulan örneklerden ilişkileri öğrenerek daha önce karşılaşmadığı veriler hakkında sonuç üretmeye çalışır. Makine öğrenmesi ile veri madenciliği birbirine yakın alanlar olsa da amaçları tamamen aynı değildir. Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içerisindeki örüntüleri, ilişkileri ve anlamlı bilgileri keşfetmeye odaklanır. Makine öğrenmesi ise bu örüntülerden yararlanarak tahmin, sınıflandırma, öneri veya otomatik karar üretmeyi amaçlar. Uygulamada bu iki alan birlikte kullanılabilir ve aralarındaki sınırlar projeye göre değişebilir. Makine öğrenmesi sürecinde büyük miktarda veri algoritmalar tarafından işlenir ve belirli bir hedef doğrultusunda model oluşturulur. Modelin başarısı kullanılan verinin kalitesine, seçilen algoritmaya, özelliklerin doğru hazırlanmasına ve performans ölçüm yöntemlerine bağlıdır. Eğitim tamamlandıktan sonra model yeni girdiler üzerinde tahmin veya sınıflandırma yapabilir. Ancak modelin sonuçları düzenli olarak izlenmeli ve veri yapısı değiştiğinde yeniden eğitilmelidir. Tıbbi görüntüleme bu alana örnek gösterilebilir. Bir model, daha önce uzmanlar tarafından etiketlenmiş çok sayıda görüntü ve teşhis kullanılarak eğitilebilir. Eğitim sürecinde belirli hastalıklarla ilişkili görsel örüntüleri öğrenebilir ve yeni görüntülerde benzer bulguları tespit etmeye yardımcı olabilir. Bununla birlikte bu tür sistemler uzman değerlendirmesinin yerine geçmemeli, karar destek aracı olarak kullanılmalıdır. Makine öğrenmesi kod yazma ihtiyacını tamamen ortadan kaldıran bir yöntem değildir. Modellerin hazırlanması, veri işleme süreçlerinin oluşturulması, algoritmaların seçilmesi ve sonuçların değerlendirilmesi genellikle yazılım geliştirme ve veri bilimi çalışmaları gerektirir. Bazı hazır platformlar süreci kolaylaştırsa da veri kalitesi, model seçimi ve performans kontrolü için uzmanlık önemini korur. Makine öğrenmesi görüntü tanıma, arama sistemleri, duygu analizi, dolandırıcılık tespiti, talep tahmini ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri gibi birçok alanda kullanılabilir. **Gözetimli öğrenme**, giriş verileri ile bu verilere karşılık gelen doğru sonuçların birlikte sunulduğu etiketli veri kümeleriyle çalışır. Model, giriş ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenerek yeni veriler için tahmin üretir. E-posta mesajlarının spam veya normal olarak sınıflandırılması bu yönteme örnek gösterilebilir. Regresyon ve sınıflandırma problemleri gözetimli öğrenmenin yaygın kullanım alanlarıdır. **Gözetimsiz öğrenme**, önceden tanımlanmış etiketlere sahip olmayan veri kümelerindeki yapıları ve ilişkileri keşfetmeye odaklanır. Model, benzer özelliklere sahip verileri gruplandırabilir veya veri içerisindeki olağan dışı örüntüleri belirleyebilir. Müşteri segmentasyonu ve anomali tespiti bu yöntemin kullanım alanları arasında yer alır. Elde edilen grupların veya örüntülerin anlamlandırılması çoğu zaman uzman değerlendirmesi gerektirir. **Yarı gözetimli öğrenme**, az miktarda etiketli veri ile daha büyük miktarda etiketsiz veriyi birlikte kullanır. Verilerin etiketlenmesinin pahalı, yavaş veya uzmanlık gerektirdiği projelerde tercih edilebilir. Model, etiketli örneklerden temel ilişkileri öğrenirken etiketsiz verilerden de ek yapılar çıkarmaya çalışır. Bu yaklaşım görüntü, ses ve metin işleme uygulamalarında kullanılabilir. **Pekiştirmeli öğrenme**, bir sistemin belirli bir ortamda gerçekleştirdiği eylemlerin sonuçlarından öğrenmesine dayanır. Model, doğru veya faydalı eylemler karşılığında ödül alırken başarısız eylemler sonucunda düşük ödül veya ceza ile karşılaşır. Amaç, kısa ve uzun vadeli sonuçları dikkate alarak en uygun davranış stratejisini geliştirmektir. Robotik, oyun sistemleri, kaynak yönetimi ve otonom karar mekanizmaları bu yöntemin kullanım alanları arasındadır. Sonuç olarak makine öğrenmesi, verilerdeki örüntülerden yararlanarak tahmin, sınıflandırma ve karar desteği sunan güçlü bir yapay zeka yaklaşımıdır. Başarılı sonuçlar yalnızca algoritmaya değil, verinin kalitesine, doğru problem tanımına ve sürekli model takibine de bağlıdır. Her proje için aynı öğrenme yöntemi uygun olmayabilir ve kullanılacak yaklaşım iş hedeflerine göre belirlenmelidir. Doğru uygulandığında makine öğrenmesi operasyonel verimliliği artırabilir ve daha bilinçli kararların alınmasını destekleyebilir. ## Sözlükte keşfedin ### Stoksuz Satış Stoksuz satış (Dropshipping), bir e-ticaret sitesinin, satış yaptığı ürünlerin stoklarını tutmak yerine talebi direkt tedarikçiye iletmesiyle oluşan bir satış yöntemidir. ### Geçici Yönlendirme / 302 Yönlendirmesi 302 Yönlendirmesi (302 Redirect), “geçici olarak taşındı” anlamı taşıyan, belirli bir süreliğine kullanıcıları bir URL’den farklı bir URL’ye aktaran yönlendirme sistemidir. ### Veriden Para Kazanma Data Monetization, tüketiciden elde edilen veri üzerinden yeni ürünler oluşturmaya ve gelir sağlamaya yönelik oluşturulan stratejileri kapsar.. ### Google İndeks Google indeks (Google Index), Google arama sonuçlarında yer almanızı sağlar. ### Alt Metin (Alt Text) Alt metin, bir web sayfasındaki görselleri arama motoru dizinine tanıtan HTML kodudur. ### Tarama Bütçesi Tarama bütçesi (Crawl Budget), Google’ın bir web sayfasını belirli bir zaman diliminde kaç defa ziyaret ettiğini gösterir. ### İçerik Stratejisi İçerik stratejisi (Content Strategy), basılı ya da dijital yayında yer alan içeriklerin planlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesi anlamına geliyor. ### Edinme Başına Maliyet (CPA) Edinme başına maliyet reklam modelinde istediğiniz işlem (satın alma, form doldurma vs.) yapıldığında ücretlendirme gerçekleştirilir. ### Urchin İzleme Modülü (UTM) Urchin izleme modülü (Urchin Tracking Module - UTM), web sitenizdeki trafiğin hangi kaynaklardan geldiğini öğrenmenizi sağlayan kod parçacıklarına deniyor. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.