Makine öğrenimi (ML), çok sayıda güçlü ve ilginç tekniği mümkün kılan harika bir alandır. Makine öğrenimi, görüntü işlemeden korumaya kadar eski ve yeni sorunlara benzersiz çözümler sunar. İşte makine öğreniminin bazı ilginç ve harika uygulamaları:
Bilgisayarın Gözüyle Görmek: Sinir Ağlarını Yorumlamak
Sinir ağları (NN’ler) ve derin sinir ağları (DNN’ler) popüler makine öğrenimi teknikleridir. Bu tür modelleme, makine öğreniminin en iyi bilinen uygulamalarının çoğunda kullanılmaktadır. Görüntü sınıflandırması, yüz tanıma ve konuşma tanıma sadece birkaç örnektir.
DNN’ler hayvan beyinlerinden esinlenmiştir. Birbirleriyle karmaşık bağlantılar oluşturan “yapay nöronlardan” oluşurlar. Bu ağların iç yapısı inanılmaz derecede karmaşıktır ve bir insan tarafından programlanmamıştır. DNN’ler, istenen çıktıyı üretmek için ağırlıklarını ayarlayarak örnekler üzerinde eğitilir. Bu nedenle, sinir ağları bir tür “kara kutu” olarak çalışır.
Bunun en eski örnekleri Google DeepDream görüntüleridir. DeepDream çerçevesi, bir sinir ağının görüntüleri “görme” şeklini görselleştirir.
Resimleri Renklendirme
Eski siyah beyaz resimler ve filmler, onlarca yıldır elle renklendiriliyor. Bilgisayarlar, süreci basitleştiren araçlarla bazı yardımlar sağlamıştır. Ancak, sanatçıların yine de her rengin ana hatlarını çizmesi, doğru tonları seçmesi ve nesneler hareket ettikçe bu şekilleri ayarlaması gerekiyordu. Bu yorucu ve yavaş bir süreçtir.
Renklendirme, insanların hayatlarını kolaylaştıran başka bir makine öğrenimi uygulamasıdır. Sinir ağları (NN’ler), görüntüleri harika sonuçlarla renklendirmek için kullanılıyor. Daha yeni teknikler, kullanıcıların farklı alanlar için doğru renkleri seçmesine izin vermek için insan zekasını bu teknikle birleştiriyor.
Sanat
Yaratıcılık, insanların makinelere göre en açık avantaja sahip olduğu alandır. Ancak, bazı araştırmacılar bunu değiştirmek için çalışıyor. Makine öğrenimi, ilginç yaratıcı işler üretebilir. İşte birkaç örnek.
Yazı
Makine öğrenimi şiir yazmak için kullanıldı. Güzel bir şiir üretebilir, ancak gerçek şiirin uyumu ve anlamından yoksundur.
Yapay zeka ayrıca yazılı içerik üretmek için de kullanılıyor. Hala erken aşamalarda olmasına rağmen, büyük sonuçlara ulaşma potansiyeline sahiptir.
Müzik
OpenAI, MuseNet adında bir dizi farklı tarzda müzik üretebilen bir proje yarattı. Çeşitli kaynaklardan alınan MIDI dosyaları üzerinde eğitilmiştir. Onu yaratan ekip, müziği bir beste olarak anlama yeteneğine sahip olduğunu iddia ediyor. Gerçek bir şarkı gibi hareketler ve melodiler yaratabilir.
Makine Çevirisi
Google 2017’de çok büyük bir değişiklik yaptı. Google Translate’i kural tabanlı bir programdan sinir makinesi çevirmenine geçirdiler.
Bu değişiklik, genel olarak çok daha iyi çevirilere yol açtı. Google, kitapları birçok dile çevirmek için araçlarını eğitmiştir. Bu, birçok ifadenin iyi tercümelerine yol açmıştır. Bununla birlikte, bazı tuhaf sonuçları da oldu.
Bilgisayar Güvenliği
Makine öğrenimi, bilgisayarları ve ağları saldırılardan korumak için kullanılabilir. Siber güvenlik sürekli gelişen bir alandır. Her gün yeni tehditler ortaya çıkıyor. Yazılım ve profesyoneller buna ayak uydurmakta zorlanabilir. Makine öğrenimi, bilgisayarların güvenliğini sağlamaya yardımcı olacak güçlü araçlar sağlayabilir.
Makine öğrenimi, etiketli verilerdeki eğilimleri bulmada iyidir. Saldırı vektörleri hakkındaki veriler üzerine bir makine öğrenimi algoritması eğiterek, bunları tanımlamayı öğrenebilir. Bu, makine öğrenimini spam algılama ve filtreleme gibi görevlerde çok iyi hale getirebilir. Bu görevle, büyük miktarda veri mevcut.
Bununla birlikte, AI ve ML’nin güvenlikte kullanımına ilişkin hala kapsamlı sınırlamalar vardır. Bazı görevler yeterli eğitim verisine sahip değil. Diğerleri, gerçek tehditleri temsil etmeyebilecek “anormallikleri” tespit eder.
Kaynak
makine öğrenimi makine öğrenimi eğilimleri makine öğrenimi nedir makine öğrenimi örnekleri makine öğrenimi uygulamaları Makine öğrenmesi Yapay zeka yapay zeka trendleri yapay zeka ve makine öğrenimi