Sözlüğe dön

Makine öğrenmesi

Machine learning

D1

Makine öğrenmesi, eğitim verilerindeki örüntüleri belirleyerek ve genellikle modelleri otomatik üreterek bir sistemin performansını iyileştiren teknikler bütünüdür.

İnceleme durumu: 2027-02-23

Teknik açıklama

Tarihsel verilerde örüntüleri saptamak ve iş akışında yeni veriler hakkında tahminleri desteklemek için öğrenme algoritmalarıyla istatistiksel ve matematiksel modeller kullanır.

Kavramsal sınırlar

Makine öğrenmesi, yapay zekâ stratejilerinin bir alt kümesidir; yapay zekâ ayrıca bilgi tabanlı yaklaşımları da içerir.

Sağlayıcıdan bağımsız örnek

Geçmişte etiketlenmiş destek kayıtlarıyla eğitilen bir model, çalışan onaylamadan önce yeni bir kayıt için kategori önerebilir.

Sınırlılıklar

Veriden öğrenmek tek başına bir tahminin doğru olacağını garanti etmez.

İlişkili kavramlar

Atomik iddialar ve kanıt

  1. 1.1OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System
    Kaynak
    OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Building AI systems and models, machine-learning approaches, p. 7
    Desteklenen iddia
    Makine öğrenmesi, kesin insan talimatları yerine eğitim verilerinden yararlanma yoluyla performansı iyileştirir ve genellikle modeller üretir.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    Genellikle ifadesi, her makine öğrenmesi iş akışının tümüyle otomatik veya insan tercihinden bağımsız olduğu anlamına gelmez.
  2. 2.1NIST SP 1500-18r2, NIST Research Data Framework Version 2.0
    Kaynak
    NIST SP 1500-18r2, NIST Research Data Framework Version 2.0
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Process/Analyze: Modeling, ML definition, p. 24
    Desteklenen iddia
    NIST, makine öğrenmesini tarihsel verilerde örüntüleri saptamak ve yeni veriler hakkında tahmin yapmak için istatistik, matematiksel modeller ve öğrenme algoritmaları kullanmak olarak açıklar.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    Bu, yaygın bir yöntemsel çerçeveyi açıklar; bir tahminin doğru olacağını garanti etmez.
  3. 3.1OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System
    Kaynak
    OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System
    Kaynak rolü
    Yetkili kaynak
    Tam konum
    Topics typically encompassed by AI, p. 5
    Desteklenen iddia
    Makine öğrenmesi, yapay zekâ stratejilerinin bir alt kümesidir; yapay zekâ, makine öğrenmesinin yanı sıra bilgi tabanlı yaklaşımları da içerir.
    Son doğrulama
    Gözden geçirme tarihi
    Kapsam sınırlaması
    İddia geniş yaklaşım kategorilerini ayırır ve her yapay zekâ sistemini yalnızca tek bir yaklaşıma atamaz.