Araştırma Ödevi Nasıl Yapılır?
Cevap:
Bu ödevde amaç, makine öğrenmesi algoritmalarının farklı sektörlerdeki (örneğin sosyal ağ, eğitim, sağlık) program veya uygulamalarda nasıl kullanıldığını incelemektir. Aşağıdaki adımları izleyerek ödevinizi eksiksiz ve detaylı şekilde tamamlayabilirsiniz.
1. Uygulama Seçimi
- Sosyal Ağ: Örneğin, Facebook veya Instagram gibi kullanıcı etkileşimleriyle içerik önerisi yapan uygulamalar.
- Eğitim: Duolingo, Khan Academy gibi öğrenci performansını analiz eden ve kişiselleştirilmiş içerik sunan platformlar.
- Sağlık: Akıllı saatler (ör. Apple Watch) veya sağlık uygulamaları (ör. Google Fit, Fitbit) gibi kullanıcıların sağlık verilerini izleyen ve risk analizi yapan araçlar.
Bu üç farklı alandan birbirine benzemeyen ve “makine öğrenmesi” yaklaşımını öne çıkaran üç farklı program seçiniz.
2. Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Araştırma
-
Veri Toplama ve Analiz:
- Uygulamaların hangi tür verileri topladığını (metin, görüntü, konum, sensör verileri vb.) belirleyin.
- Bu verilerin nasıl analiz edildiğine dair temel bilgileri edinin.
-
Algoritma Türleri:
- Denetimli (Supervised) Öğrenme: Sistem, etiketli veri üzerinden (ör. hastalık teşhisi için tıbbi veriler) öğrenir.
- Denetimsiz (Unsupervised) Öğrenme: Sistem, etiketlenmemiş veriden (ör. müşteri segmentasyonu) örüntüleri keşfeder.
- Pekiştirmeli (Reinforcement) Öğrenme: Sistem, eylemlerinin sonucunda ödül/ceza alarak öğrenir (ör. oyun stratejileri).
-
Algoritma Çeşitleri (Örnekler):
- Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Sayısal tahminler (ör. sağlık kondisyonu değerlendirmesi, adım sayısı tahmini).
- Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma (ör. hasta olup olmadığı).
- Karar Ağaçları (Decision Trees) ve Rastgele Ormanlar (Random Forests): Daha karmaşık sınıflandırma ve regresyon görevleri.
- Destek Vektör Makineleri (SVM): Metin veya görüntülerin sınıflandırılmasında yaygın.
- Yapay Sinir Ağları (Neural Networks): Derin öğrenme yaklaşımıyla görüntü işlemeden doğal dil işlemeye pek çok alanda kullanılır.
3. Algoritmaların Çalışma Prensiplerini Açıklama
Seçtiğiniz uygulamalarda kullanılan algoritmaları, aşağıdaki unsurlara dikkat ederek açıklayınız:
- Veri Hazırlığı ve Özellik Çıkarma (Feature Extraction):
Algoritmanın hangi özellikleri (feature) dikkate alarak model kurduğunu anlatın. - Model Eğitimi (Training):
Seçilen algoritmanın eğitilirken hangi kayıpları (loss function) minimize ettiğini veya ne tür başarı ölçütleri (accuracy, f1-score vb.) kullandığını açıklayın. - Modelin Tahmini veya Karar Verme (Inference):
Eğitilen modelin yeni gelen veriyi nasıl sınıflandırdığı veya nasıl tahmin yürüttüğüyle ilgili süreci detaylandırın.
4. Farklı Uygulamalar Arasındaki Benzerlik ve Farklılıklar
- Benzerlikler:
- Temel veri toplama ve model eğitme aşamaları.
- Modelin performansını sürekli izleme, geri bildirim toplama ve modeli iyileştirme süreçleri.
- Farklılıklar:
- Kullanılan veri tipleri (text, resim, sensör verisi).
- Uygulanan algoritma türü (derin öğrenme vs. klasik makine öğrenmesi yaklaşımları).
- Karlılık, doğruluk, hız gibi başarı kriterleri.
5. Algoritma Türlerinin Kullanıldığı Uygulama Örnekleri
- Derin Sinir Ağları (Deep Neural Networks):
- Görüntü tanıma, yüz tanıma, konuşma tanıma vb. (sosyal ağ filtreleme, tıbbi teşhis).
- Doğrusal/Lojistik Regresyon:
- Basit sınıflandırma, tahmin ve risk değerlendirmesi (eğitim uygulamalarında öğrencinin başarı ihtimalini tahmin, sağlık uygulamalarında kronik hastalık olasılığı hesaplama).
- Toplu Öğrenme (Ensemble Methods):
- Rastgele ormanlar veya XGBoost gibi yöntemler genellikle hızlı ve yüksek performanslı sonuçlar için sosyal medya analizleri, pazarlama otomasyonu vb. alanlarda kullanılır.
6. Gerçek Yaşamdaki Etki Örnekleri
- Sosyal Ağlar:
- Daha isabetli arkadaş önerileri, daha ilgili reklamlar, filtre balonu gibi yeni toplumsal etkiler.
- Eğitim Uygulamaları:
- Her öğrenciyi farklı seviyede değerlendirme ve kişiye özel içerik sunma; öğrenme sürecini hızlandırma veya motivasyonu artırma.
- Sağlık Uygulamaları:
- Erken teşhis imkânları, sürekli veri takibi ile kişisel sağlık bilgisi artışı, güncel risk analizi yapabilme.
Örneğin, bir sağlık uygulamasında yapay sinir ağları, kalp atış hızı ve aktivite verilerini analiz ederek potansiyel kalp hastalıklarını erken uyarı sistemiyle ortaya koyabilir.
7. Rapor ve Sunum Hazırlığı
- Araştırmalarınızı rapor haline getirerek aşağıdaki başlıkları ekleyebilirsiniz:
- Giriş: Seçilen uygulamanın kısa tanıtımı ve makine öğrenmesiyle ilişkisi.
- Veri ve Yöntem: Toplanan veriler, kullanacağınız analiz ve algoritmalar.
- Bulgular: Uygulamaların algoritma yapısı, benzerlik ve farklılıkları.
- Tartışma: Algoritmaların avantajları, kısıtları ve gelecekteki kullanım alanları.
- Sonuç: Projenin genel değerlendirmesi, uygulamaların gerçek dünyadaki etkileri.
- Dilerseniz kısa bir PowerPoint veya Poster sunumu hazırlayarak sınıfta arkadaşlarınıza özet sunum yapabilirsiniz.
Örnek Bir Algoritma Karşılaştırma Tablosu
| Algoritma | Uygulama Örneği | Avantajları | Dezavantajları |
|---|---|---|---|
| Doğrusal Regresyon | Kalp atış hızı tahmini | Basit, hızlı, yorumlaması kolay | Doğrusal ilişki varsayımı her zaman uygun olmayabilir |
| Karar Ağaçları | Eğitimde seviye tespiti | Kolay görselleştirme, yorumlama anlaşılır | Overfitting yapma riski yüksek, veri gürültüsünden etkilenebilir |
| Yapay Sinir Ağları (DNN) | Görüntü tanıma (sosyal ağ) | Karmaşık verilerde yüksek başarı, öğrenme esnekliği | Gereksinim duyduğu büyük veri ve yüksek işlem gücü |
| Destek Vektör Makineleri | E-posta spam filtrelemesi | Yüksek boyutlu veride etkili, güvenilir sonuç | Hyperparametre ayarları zor olabilir, büyük veri kümelerinde yavaş |
| Rastgele Orman (Ensemble) | Kullanıcı davranış analizi | Yüksek doğruluk, overfitting riskini azaltır | Büyük model boyutu, yorumlaması zor olabilir |
Sonuç ve Özet
Bu araştırma ödevi kapsamında:
- Farklı alanlardan üç uygulama belirleyerek makine öğrenmesi algoritmalarını derinlemesine incelediniz.
- Algoritmaların çalışma prensiplerini, veri tiplerini, başarı ölçütlerini ve hangi süreçlerde tercih edildiğini ayrıntılı şekilde ele aldınız.
- Benzerlik ve farklılıkların yanı sıra her bir algoritmanın gerçek hayattaki etkilerini örneklerle gösterdiniz.
- Son aşamada raporunuzu ve sunum materyallerinizi oluşturarak proje çıktılarını zenginleştirdiniz.
Tüm bu adımları yerine getirerek makine öğrenmesi temelli uygulamaların nasıl çalıştığını ve toplum üzerinde nasıl etkiler yarattığını anlamış olacaksınız.
Kaynaklar (Örnek):
- Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (2006).
- Andrew Ng, Coursera Machine Learning.
- Stanford Online Materials on Deep Learning.