Machine Learning (ML) olarak da bilinen makine öğrenimi veya öğrenmesi, yapay zeka (AI) uygulamalarından birisidir. İnsan zekası benzetimindeki yazılımlarla; sistemler ve makinelerin oluşturduğu yapılar, öğrenebilen veya performans iyileştiren çözümler ortaya koyar. Makine öğreniminde, bilgisayar destekli tasarım CAD (Computer Aided Design), tasarım ve üretim süreçlerinde verimliliği sağlayan yazılımlardır. İki sistemin birleşimi mühendislik çözümlerinden faydalanmak amacıyla entegrasyon ortamı sağlar ve makine verimliliğini arttırır.
Cadem Digital olarak “Makine Öğreniminde CAD Yazılımlarının Önemi” başlığının altında; “makine öğrenmesi nedir?” sorusuna cevap bulacağız. Böylece siz değerli okurlarımız makine öğrenmesinin nasıl çalıştığı konusunda ayrıntılı bilgilere ulaşabileceksiniz.
Makine Öğrenimi Nedir?
Datayı geliştirilen modeller bazında gruplandırmak ve elde edilen model kapsamında olası çözümler için makine öğrenimi tahmin geliştirmektedir. Data gruplandırmasında geliştirilen algoritma, geleceğe yönelik doğru tahminlerde bulunma imkânı sunar. Veriyi kullanarak ve görünür olmayan verileri analize ederek olasılık ve istatistik modeller yaratan yapay zeka algoritmaları oluşturur. Komplike sistemleri ve verileri analiz ederek ve veri bağlantıları kurarak geliştirir, matematiksel tahminlerde bulunur.
Makine öğrenimi ve yapay zeka, ortak kullanım özelliklerine sahiptir. Aynı uygulama alanlarında çalışırken machine learning (ML) uygulamaları yapay zeka çözümlerini içerir. Bu, yapay zekanın hem bileşenidir hem de alt kümelerinden biridir. Bilgisayarın sağladığı data sayesinde öğrenmenin nasıl öğretildiğini, tahmin ve deneyim odaklı geliştirir. Algoritmalar büyük data gruplarını analiz ederek en doğru kararı vermek üzere alternatifler sunar.
Makine öğrenmesi, yazılımların doğru sonuca ulaşabilmesi amacıyla karmaşık çözümlerin bulunduğu sistemlerde, çok sayıda soruya cevap vermek üzere algoritmalar oluşturur. Algoritmaların geliştirilmesinde eğitim datasının doğru cevabı bulması için farklı yaklaşımlarda bulunur. Tahmin temelli analitik tanımlamaya yönelik iş çözümlerini, olasılık ve hesaplanabilir istatistiksel yöntemlerle geliştirir. Matematik programlama optimizasyonları uygulamalarıyla yüksek olasılıklı doğru (PAC) öğrenme tanımlaması yapar. Geleceğe yönelik teknolojik gelişim tahminlerinde bulunurken analitik yöntemlerden faydalanır.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine öğrenmesi türleri için temel yapı, oluşturulan algoritmalarla sağlanır. Algoritmalar; denetimli ve denetlenemeyen (denetimsiz) yapılar olarak iki türe ayrılır. Ayrıca yarı denetimli ve güçlendirilmiş (takviye) türleri de vardır. En çok kullanılan denetimli ve denetlenemeyen yapılarda tahmine dayalı iki tür eğitim, datanın öğrenim biçimine göre tanımlanır. Hangi modelin seçileceği; datanın niteliğine, yapısına, büyüklüğüne ve talep edilen sonuca bağlı olmakla birlikte örnek olayın içeriğine göre değişim gösterir.
Modellerde, data gruplarına ve ulaşılması istenen sonuçlara göre bir veya daha fazla sayıda algoritma uygulaması kullanılabilir. Makine öğrenmesi algoritmik uygulamaları;
- – Sınıflandırırken,
- – Örneklemeler yaparken
- – Neticeyi tahmin ederken doğru kararlara ulaşmak için modelleme ve tasarlama yapar.
Algoritmalar, komplike veya tahmin edilemeyen data çalışmalarında en doğru sonuca ulaşırken, bir veya birkaç modeli bir arada kullanabilir.
Denetimli Makine Öğrenimi
Denetimli makine öğrenimi türünde, çıktının elde edilmeye çalışılan değerle etiketlenen “girdi” ve “çıktı” veri çiftleri oluşturulur. Algoritma, yazılım sayesinde eğitim datasını zamana bağlı olarak gruplandırır, benzerlikleri ve farklılıkları analiz eder ve mantık odakları hazırlar. Denetimli (kontrollü) machine learning (ML) algoritması en fazla kullanılan modeldir. Tanımlaması yapılan çıktılar kullanılarak elde edilmesi istenen sonuçların datası oluşturulur. Tedarik zinciri uygulamalarındaki doğrusal regresyon, çoklu sınıf gruplandırmaları ve desteklenen vektörel makineleri gibi uygulamalar denetimli makine öğrenmesi örnekleridir.
Denetlenmeyen Makine Öğrenimi
Denetlenmeyen makine öğrenimi, yazılımların komplike süreçlerinde insan desteği olmadan, bağımsız olarak sistem kuran bir modeldir. Tanımlanamayan veya tanımlanması zor olan datayı temel alan bir eğitimdir. Benzerliklerin bulunması ve bulunan benzerliklerin gruplandırması ilkesine göre çalışır. Bağımsız ve temel bileşenlerin analizi kapsamında bağlantı kuralları, k-ortalamalar gruplandırması gibi örnekler denetlenemeyen makine öğrenmesi uygulamalarıdır.
Denetlenemeyen öğrenme türünde, makine hazır bir cevap anahtarı bulunmadan, yapılandırılmamış ve etiketsiz giriş datasını analiz eder. Yazılım ve sistemle entegre edilen verileri inceler, ulaşılabilen datadan yola çıkarak modeli ve korelasyonu belirlemeye çalışır. Gözleme dayalı olan bu türde, sezgiler ve tecrübe ön plandadır. Örneklerin çoğalmasıyla gruplandırma, tanımlama ve analiz etme daha kolay hale gelir. Makineye giren ve makineden çıkan veri tecrübeyi belirler. Pazar araştırma analizleri ve yüz tanıma programları denetlenemeyen öğrenme türü örneklerindendir.
Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nasıl Çalışır?
Machine Learning (ML) çalışma temeli, sistemin geliştirmesinde görev alan ile datanın sentezini yapanların kolektif çalışmasıyla oluşur. Data analizi yapanlar ile geliştirme temelli çalışanların sentezlerinin disiplinler arası kolektif çalışmaları, machine learning (ML) projelerindeki mühendislik çözümlerini yaratır. Geliştirme üzerinde çalışanlar; olasılık ve istatistik hesapları doğrultusunda en iyi öğrenen modelleri ortaya çıkarır.
Geliştirme uzmanları algoritmanın denetimli veya denetlenemeyen olması durumuna karar verirken, sistemdeki araçları sorunsuz ve kolay modellerle kurabilir. Karmaşık bağlantıların çözümlenmesi ve datanın akılcı kullanılması, yazılımlarla komplike işlemleri otomatik olarak öğrenmeyi geliştirir. Verinin içindeki etkileşimleri çözümleyerek iş modellerinde karşılaşılan sorunlara cevaplar sunar. Yazılımların görevlerini yerine getirmesi amacıyla manuel olarak geliştirilen algoritmalar yerine, makinenin özgün algoritmasını geliştirmesini sağlar.
Yapay zeka uygulamaları kapsamında; makine öğrenmesi, derin öğrenme ve sinir ağları entegre ve birlikte çalışan sistemlerdir. Derin öğrenmeyi ve nöral ağları (sinir ağları) içinde barındıran makine öğrenimi alt kümeleri yapay zekada toplar. Yapay zeka, tahmin ve karar analizi yapmak için datayı işler. Makine öğrenmesi algoritması, yapay zekanın data analizi dışında farklı bir yazılıma ihtiyaç duymadan, daha doğru bir öğrenmeyi öğretme sistemi kurar. CATIA distribütörü olan Cadem Digital; bu süreçte sistemlerin ve mühendislerin entegrasyonu için çeşitli çözüm yolları sunar. Örneğin hareket halinde tasarım ve güncel veri sağlama konularında yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarında 3DEXPERIENCE platformu firmalara pek çok avantaj sağlar.
Makine Öğrenimi Örnekleri Nelerdir?
Belirli gözlemler ve çözümler yaparak makine öğrenimi gerçekleşirken ve tahminlerde bulunurken, yapay zeka çözümlemelerinde optimum çözüme ulaşmak amacıyla çevresel etkileşimini geliştirir ve eğitir. Makine öğrenmesi örnekleri; çalışanların data modellerinin oluşturulması, geliştirilmesi, eğitilmesi ve dağıtılması kolaylığı sunar. Karar alma süreçlerini desteklerken değer elde etme sürecini hızlandırır. İş görünürlüğü ve işbirliğinin arttırılmasını geliştirirken, birlikte iş yapma olanakları yaratır.
Teknolojinin bütün alanlarında farkında olmadan kullandığımız machine learning (ML), her sektörde kullanım imkânı sunar. Dil bilimleri çalışmalarından iletilerin filtrelenmesine, savunma sanayi ARGE çalışmalarından tıp bilimine kadar birçok teknolojide kullanılır. Yazılımındaki algoritmalar sayesinde; bankalardan sosyal medyaya, internet alışverişinden üretim etkinliğine kadar birçok alanda uygulaması vardır. Tedarik zinciri yönetimi alt çalışma alanları, spam filtreleme yazılımları, ileri pazarlama modelleri, akıllı bina uygulamaları ve ağ tehdit algılama sistemleri sektörel uygulama örnekleridir.
Makine Öğreniminde CAD Yazılımları
Günümüzde yapılan machine learning (ML) uygulamaları, gelecekte yapay sinir ağları sistemlerinin performans gelişimini tasarım konusunda yaygınlaştıracaktır. Bununla birlikte bilgisayar destekli yazılımlar ve derin öğrenme, yapay zeka uygulamalarında makine öğrenimini daha yaygın hale getirecektir.
Bilgisayar destekli tasarımlar sayesinde üç boyutlu çizimlerin elde edilebilmesi, makine öğrenmesini kolaylaştıracaktır. Makine öğrenim sürecinde CAD tarafından elde edilen dijital görüntüler, sorunların tespiti ve önüne geçilmesinin ötesinde, geliştirme kolaylıkları sağlayacaktır. Bu süreçte CATIA Türkiye distribütörü Cadem Digital; yapay zeka ve makine öğrenmesi temelinde müşteri memnuniyeti için CAD&CAM bilgisayar destekli tasarım uygulamalarında 3DEXPERIENCE CATIA’yı önerir.
Önceki yazımıza https://cademdigital.com.tr/kati-modelleme-solid-modelling-nedir-nasil-yapilir/ linkinden ulaşabilirsiniz.