Yapay zeka, bugün artık sadece teknoloji şirketlerinin değil; hukuk, sağlık, finans, eğitim ve pazarlama gibi hemen her sektörün gündeminde. Ancak çoğu zaman hangi öğrenme yönteminin kullanıldığını ve bunun günlük iş süreçlerine nasıl yansıdığını fark etmek kolay olmuyor. Bu yazıda dört temel öğrenme yaklaşımını; gözetimli, gözetimsiz, yarı gözetimli ve pekiştirmeli öğrenmeyi, örneklerle ve veri koruma bakışıyla ele aldım. Yazının sonunda, bu yöntemlerin farklarını görebilir, hangi durumda hangisinin tercih edilmesi gerektiğini anlayabilir ve özellikle kişisel verilerle çalışan alanlarda nelere dikkat edilmesi gerektiği konusunda içgörü kazanabilirsiniz. Bu içerik, gizlilik avukatları, teknoloji profesyonelleri ve yapay zekanın pratik uygulamalarını daha iyi kavramak isteyen herkes için faydalı olacaktır.

Önce veri. EY Americas generative AI lideri David Guarrera’nın dediği gibi, “veriyi derinlemesine anlamak, projenin mimari planıdır.” Yöntem seçmeden önce amacı netleştir, veri kaynaklarını haritala ve veri kalitesini doğrula.

Algoritma, eğitimin nasıl yapılacağını tarif eden prosedürler bütünüdür; model ise bu prosedürlerle veri üzerinde eğitilmiş, gerçek problemin matematiksel temsilidir (Anantha Sekar, TCS). Algoritma kek tarifi ise, model o tarifle senin malzemelerinle (veri) yapılmış spesifik kektir. Lezzet; tarife (algoritma), malzemeye (veri kalitesi) ve pişirmeye (eğitim) bağlıdır.

Gözetimli öğrenme, modelin giriş verileri ile bu verilere karşılık gelen etiketli çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenmesini amaçlar. Her örneğin doğru yanıtının bilindiği bu düzende model, sınıflandırma ve regresyon görevleri üzerinden eğitilir; böylece bilinmeyen veriler için isabetli tahminlerde bulunabilir. Örneğin, bir bankada geçmiş müşteri verilerine bakarak kredi başvurusu yapacak kişinin borcunu ödeyip ödeyemeyeceğini tahmin eden sistemler veya tıbbi alanda doktorların işaretlediği verilerden kanserli hücreyi tanıyabilen yapay zeka çözümleri bu yönteme dayanır. Gözetimli öğrenmede bazı durumlarda etiketleme yalnızca insan tarafından değil, sensörler veya otomatik sistemler aracılığıyla da yapılabilir. Etiketli veri kullanımı, özellikle sağlık, finans ve görüntü tanıma alanlarında yüksek doğruluk ve açıklanabilir sonuçlar sunar. Bununla birlikte, büyük miktarda kaliteli ve doğru etiketlenmiş veriye duyulan ihtiyaç, veri toplama ve etiketleme sürecinin maliyeti ve aşırı öğrenme riski bu yaklaşımın zorluklarıdır.

Yaygın gözetimli algoritmalar (özet): karar ağaçları, doğrusal & lojistik regresyon, Naive Bayes, en yakın komşular (k-NN), rassal ormanlar ve destek vektör makineleri.

Gözetimsiz öğrenme ise etiketsiz verilerle çalışır ve verideki gizli yapıları, benzerlikleri ya da farklılıkları keşfetmeye odaklanır. Kümeler oluşturmak veya boyut indirgeme yaparak veriyi daha sade bir temsil haline getirmek bu yöntemin önemli noktasıdır. Burada boyut indirgeme yöntemlerinin de iki ana yaklaşımı vardır: özellik seçimi (önemli değişkenleri belirlemek) ve özellik projeksiyonu (verileri yeni bir boyutta yeniden ifade etmek). Örneğin, bir e-ticaret sitesinde alışveriş yapan kullanıcıların davranışları analiz edilerek “fiyat odaklı alışveriş yapanlar”, “sadık müşteri grupları” veya “indirimleri bekleyenler” gibi segmentlerin ortaya çıkarılması gözetimsiz öğrenmenin tipik bir uygulamasıdır. Benzer şekilde, bankacılıkta olağandışı para transferlerini tespit eden anomali analizi veya görüntü sıkıştırma teknolojileri de bu alana girer. Etiket gerektirmemesi önemli bir avantajdır; ancak çıktıları yorumlamak zordur ve sonuçlar seçilen algoritmaya bağlıdır.

Yaygın gözetimsiz algoritmalar: k-means kümeleme (müşteri segmentasyonunda çok popüler), hiyerarşik kümeleme ve özellik seçimi/özellik projeksiyonu ile boyut indirgeme.

Yarı gözetimli öğrenme ise bu iki yaklaşımı birleştirir: verinin küçük bir bölümü etiketli, büyük kısmı etiketsizdir. Bu yöntem özellikle etiketlemenin zor ve maliyetli olduğu durumlarda öne çıkar. Örneğin, binlerce tıbbi görüntü arasında yalnızca küçük bir bölümünün uzmanlarca etiketlendiği bir durumda model, bu sınırlı bilgiden hareketle etiketsiz verilerden de öğrenerek çok daha doğru sonuçlar üretebilir. Benzer şekilde, e-posta güvenliği alanında birkaç yüz spam e-posta örneği ile binlerce etiketsiz mesaj birlikte kullanıldığında sahte e-postaların tespiti kolaylaşır. Bu yöntemin de farklı alt yaklaşımları vardır: kümeleme ile otomatik etiket üretmek, self-supervised yöntemlerle veriden “ön görevler” aracılığıyla kendi etiketini çıkarmak veya multi-instance teknikleriyle gruplar için toplu etiket üretmek gibi. Yarı gözetimli öğrenme, etiketleme yükünü azaltır ve doğruluğu artırır; ancak algoritmalar daha karmaşıktır ve etiketsiz verinin kalitesiz olması hatalı etiketleme yapmasına neden olabilir.

Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın içinde bulunduğu ortamda deneme-yanılma yoluyla en iyi stratejiyi öğrenmesini hedefler. Model, yaptığı her hareket için ödül veya ceza alır ve zaman içinde hangi davranışların daha faydalı olduğunu keşfeder. Satranç ya da Go gibi strateji oyunlarını oynayan yapay zeka sistemleri (örneğin AlphaGo), otonom araçların trafikte doğru kararlar almayı öğrenmesi, endüstriyel robotların hareketlerini optimize etmesi veya kişiselleştirilmiş öneri sistemlerinin kullanıcı geri bildirimlerini “ödül” gibi kullanarak daha doğru öneriler geliştirmesi bu yöntemin tipik örnekleridir. Ayrıca, pekiştirmeli öğrenme yalnızca sıfırdan öğrenme değil, bir sistemin........

© Hukuki Haber