Title: Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML) Author: Kriko Published: 24 Mayıs 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. O Harfi # Otomatik Makine Öğrenmesi **(AutoML)** AutoMl makine öğrenmesini ve yapay zeka sistemlerinin pratik bir şekilde oluşturulmasına destek olan bir yaklaşımdır. **AutoML**, İngilizcede Automated Machine Learning olarak adlandırılan ve otomatik makine öğrenmesi anlamına gelen bir yaklaşımdır. Makine öğrenmesi modellerinin hazırlanması, karşılaştırılması ve optimize edilmesi sırasında gerçekleştirilen bazı teknik işlemleri otomatikleştirir. Böylece model geliştirme sürecinin daha hızlı, düzenli ve tekrarlanabilir hale gelmesini amaçlar. AutoML, geleneksel makine öğrenmesinin daha gelişmiş bir türünden çok, mevcut makine öğrenmesi sürecini kolaylaştıran araç ve yöntemler bütünüdür. AutoML araçları veri hazırlama, özellik seçimi, algoritma karşılaştırma ve hiperparametre optimizasyonu gibi adımları otomatik olarak gerçekleştirebilir. Sistem farklı model seçeneklerini belirlenen performans ölçütlerine göre değerlendirerek uygun adayları öne çıkarır. Kullanıcılar bu sayede her algoritmayı ve parametre birleşimini manuel olarak denemek zorunda kalmaz. Ancak kullanılan verilerin kalitesi, hedef değişkenin doğru belirlenmesi ve performans ölçütünün uygun seçilmesi yine uzman değerlendirmesi gerektirir. Bu yaklaşım, veri bilimi ve makine öğrenmesi konusunda sınırlı deneyime sahip kullanıcıların model geliştirme süreçlerine katılmasını kolaylaştırabilir. Hazır arayüzler ve otomatik iş akışları teknik karmaşıklığın bir bölümünü azaltır. Bununla birlikte AutoML, veri bilimi uzmanlığını tamamen ortadan kaldırmaz. Modelin iş problemine uygunluğu, sonuçların yorumlanması, olası yanlılıklar ve üretim ortamındaki performans insan denetimiyle değerlendirilmelidir. AutoML, farklı algoritmaları ve yapılandırmaları test ederek belirlenen ölçüte göre yüksek performans gösteren modeli bulmaya çalışır. Ancak her zaman en iyi veya tamamen güvenilir sonucu sunacağı garanti edilemez. Modelin başarısı veri miktarına, veri kalitesine, problem türüne ve kullanılan değerlendirme yöntemine bağlıdır. Ayrıca yalnızca doğruluk oranına odaklanmak, açıklanabilirlik, maliyet veya işlem süresi gibi önemli gereksinimlerin gözden kaçmasına neden olabilir. AutoML araçları yazılım geliştirme, finans, pazarlama, sağlık, üretim ve veri bilimi gibi birçok alanda kullanılabilir. Talep tahmini, müşteri kaybı analizi, dolandırıcılık tespiti ve sınıflandırma modelleri bu yaklaşımın kullanım alanları arasındadır. Otomatik işlemler ekiplerin deneme ve ayarlama için harcadığı zamanı azaltarak iş problemlerine daha fazla odaklanmasını sağlayabilir. Doğru kullanıldığında **AutoML süreçleri**, model geliştirme hızını artırabilir ve makine öğrenmesi çalışmalarını daha erişilebilir hale getirebilir. ## Sözlükte keşfedin ### Oyunlaştırma Oyunlaştırma (Gamification), oyunlarda kullanılan ödüllendirme sistemlerini, rekabet unsurlarını iş dünyası başta olmak üzere farklı alanlara uyarlamak anlamına geliyor. ### Derin Linkleme Derin linkleme (Deep Linking) kullanıcıları doğrudan içeriğe götüren bağlantılar olarak tanımlanır. ### Uzun Kuyruklu Anahtar Kelime Uzun kuyruklu anahtar kelime (Long Tail Keyword), spesifik aramalar yapan kullanıcıların arama motorlarına girdiği daha nokta atışı, uzun ve rekabet oranı az sözcüklerden meydana gelir. ### Firmadan Firmaya (B2B) Firmadan Firmaya iş modeli, adından da anlaşılacağı üzere şirketlerin kendi arasındaki pazarlama veya satış uygulamalarını ifade eden bir terimdir. ### Anahtar Kelime Doldurma Anahtar kelime doldurma, yani Keyword Stuffing bir yazıyı gereğinden fazla ve alakasız bir biçimde anahtar kelimeler ile doldurmak anlamına geliyor. ### SEO (Arama Motoru Optimizasyonu) Search Engine Optimization (SEO), Türkçesi ile arama motoru optimizasyonu sitelerin görünürlüğünü ve trafiğini artırmak için arama motoru botlarına uygun hale getirilmesidir. ### Kalite Puanı Kalite Puanı, belli anahtar kelimelerinizle arama yapan ziyaretçilerin reklamınızda veya açılış sayfanızda yaşadığı kullanıcı deneyimi derecesidir ve 1’den 10’a kadar uzanan bir puanlama sistemine sahiptir. ### Karışık İş Yükü Karışık iş yükü, tek bir ortamda bulunan farklı hizmet sağlayıcıları olan SLA’ların aynı anda birçok uygulamayı destekleme kapasitesidir. ### Açılış Sayfası Açılış sayfası, diğer adları ile varış sayfası ya da landing page en yalın hali ile bir bağlantıya tıkladığınızda karşınıza çıkan ilk sayfadır. ## 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.