Makine öğrenimi algoritmaları, genellikle büyük veri kümeleriyle eğitilir ve örneklerden öğrenirler. Makine öğrenimi algoritmalarının aşağıda görülen yapıdaki verilerle eğitilir ve öğrenirler
- Etiketli veriler: Bu tür verilerde, her veri örneği bir girdi (örneğin bir görüntü) ve bir çıktı etiketi (örneğin görüntünün içerdiği nesnenin etiketi) ile eşleştirilir. Makine öğrenimi algoritması, bu etiketli verileri kullanarak girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma algoritması, binlerce etiketli görüntü örneğiyle eğitilir ve ardından yeni görüntülerin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin edebilir.
- Etiketsiz veriler: Bu tür verilerde, sadece girdi verileri mevcuttur ve herhangi bir çıktı etiketi bulunmaz. Makine öğrenimi algoritmaları, bu etiketsiz verileri kullanarak veri kümesindeki desenleri ve ilişkileri keşfetmeye çalışır. Örneğin, kümeleme algoritmaları, benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplandırmak için etiketsiz verileri kullanır.
- Yarı-etiketli veriler: Bu tür verilerde, bazı veri örnekleri etiketlidir, bazıları ise etiketsizdir. Makine öğrenimi algoritmaları, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak öğrenme yapar. Örneğin, yarı-etiketli bir sınıflandırma algoritması, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak bir sınıflandırma modeli oluşturur ve ardından etiketsiz verileri sınıflandırır.
Makine öğrenimi algoritmaları, eğitim verilerini kullanarak istatistiksel ve matematiksel yöntemlerle öğrenme sürecini gerçekleştirirler. Bu süreç, algoritmanın veri örneklerini analiz etmesi, desenleri ve ilişkileri tanıması ve bu bilgileri gelecekteki tahminler ve kararları için kullanmasıyla gerçekleşir. Algoritma, eğitim verilerindeki hataları azaltmak ve doğru sonuçlar üretmek için iteratif olarak güncellenir. Bu şekilde, makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenir ve yeni verilere dayanarak akıllı kararlar verebilir. Bu öğrenme aşamalarında kullanılan verilerde etik unsurlara da dikkat edilmelidir.
