Gantek
Elasticsearch Machine Learning

Elasticsearch Machine Learning

Gözetimli öğrenme, makine öğrenimi yaklaşımları arasında en yaygın kullanılanıdır. Bu metodolojide, algoritmalarımıza önceden etiketlenmiş veriler sunuyoruz ve onlara yeni veri setleri geldiğinde, bu verilerin neyi temsil ettiğini tahmin etmeleri için rehberlik ediyoruz. Bu süreç, resimli kelime oyunlarına benzer bir eğitim deneyimi sunar.

Gözetimsiz öğrenme ise daha çok bir keşif yolculuğuna benzetilebilir. Bu yaklaşımda, algoritmalarımız etiketlenmemiş veri kümeleri içerisinde bağımsız olarak desenler ve ilişkiler ararlar, adeta kendi keşif maceralarını yaşarlar. Bu süreç, bilinmeyen bir dünyada hazine avına çıkmaya benzer.

Yarı gözetimli öğrenme, adı üzerinde, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme metodolojilerinin bir birleşimidir. Bu yaklaşımda, hem etiketli hem de etiketlenmemiş verilerle algoritmalarımızı besleyerek onlara "Haydi, bakalım neler yapabilirsin?" diye meydan okuyoruz.

Pekiştirmeli öğrenme ise, algoritmalara doğru eylemler için ödül, yanlış eylemler için ceza vererek, deneme yanılma yoluyla öğrenmelerini sağlayan macera dolu bir yöntemdir. Bu yaklaşım, video oyunlarından tedarik zincirlerinin optimizasyonuna, hatta kişisel alışveriş önerilerinin sunulmasına kadar çok geniş bir uygulama alanına sahiptir.

Makine öğreniminin bu büyüleyici dünyasına kısa bir yolculuk yapmayı teklif ediyoruz. Bilgisayarlarımızın nasıl kendi kendine daha akıllı hale geldiğini, hatta belki bir gün bizi aşabilecek kapasiteye ulaşabileceklerini keşfetmek, şüphesiz ki heyecan verici bir düşünce.

Makine öğrenimi, bizi gerçekten de etkileyici ve sihirli bir dünyanın içine çekmekte. Peki, bu sihrin işleyişi hakkında ne düşünüyorsunuz? Esasında, makine öğrenimi iki ana yolla ilerlemekte: bir yandan hazır makine öğrenimi modellerini yeni verilere uygulayarak, diğer yandan da sıfırdan yeni bir model eğiterek.

Hazır bir modeli yeni verilere uygulamak, genel olarak daha hızlı ve daha az kaynak gerektiren bir yöntemdir. Bu süreçte, modelin eğitimi sırasında geliştirilen parametreler kullanılarak, yeni gelen verilere dayanarak tahminlerde bulunulur; buna "çıkarım" adı verilir. Model zaten eğitilmiş olduğundan, performansının yeniden değerlendirilmesine gerek kalmaz. Ancak, bu işlemin gerçekleştirilebilmesi için, girdi verilerinin hazırlanması, yani eğitim sırasında kullanılan verilerle aynı formatta olması gerekmektedir.

Yeni bir makine öğrenimi modeli geliştirmek, karşılaşabileceğimiz daha zorlu işlerden biridir. Bu sürecin adımları aşağıdaki gibidir:

Veri Toplama: İlk adım olarak, uygun veri setlerini seçmeliyiz. Bu veriler sistem günlükleri, metrikler, izler gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir. Zaman serisi verileri gibi finansal piyasa verileri, ulaşım verileri ve ürün kullanım verileri de büyük önem taşır. Bu veriler alışveriş tahminleri, trafik yoğunluğunu azaltma veya müşteri davranışlarını analiz etme gibi amaçlar için kullanılabilir. Seçtiğimiz veriler, üzerinde çalıştığımız problemle alakalı ve analiz etmek istediğimiz popülasyonu temsil eder durumda olmalıdır.

Veri Ön İşleme: Verileri topladıktan sonra, makine öğrenimi algoritmalarının işleyebileceği formata getirmek için ön işleme yapılması gereklidir. Bu süreçte verilerin etiketlenmesi, eksik değerlerin temizlenmesi ya da verilerin ölçeklendirilmesi gerekebilir. Özellikle derin sinir ağları gibi büyük modeller için bol miktarda etiketli eğitim verisi gerekirken, klasik gözetimli modeller için bu kadarı gerekmez.

Özellik Seçimi: Çalışılan problemle en alakalı değişken veya özniteliklerin belirlenmesi gerekebilir. Özellik seçiminin temel yöntemlerinden biri korelasyon analizidir. Daha ileri seviye iyileştirmeler için, birçok makine öğrenimi çatısında desteklenen otomatik özellik seçimi yöntemlerinden yararlanılabilir.

Model Seçimi: Uygun özellikleri belirledikten sonra, problemi çözecek uygun bir makine öğrenimi modeli seçilir. Bu, regresyon modelleri, karar ağaçları ve sinir ağları gibi çeşitli seçenekler arasından yapılır.

Eğitim: Model seçildikten sonra, toplanan ve işlenen verilerle modelin eğitimine başlanır. Eğitim süreci, algoritmanın veri setindeki desenleri ve ilişkileri öğrenmesi ve model parametrelerini buna göre ayarlaması anlamına gelir. Mükemmel bir performansa ulaşmak için bu süreç, modelin hiperparametrelerinin ayarlanmasını ve veri işleme ile özellik seçiminin iyileştirilmesini içerir.

Test Etme: Model eğitildikten sonra, daha önce görmediği yeni veriler üzerinde test edilir. Bu, modelin performansının diğer modellerle karşılaştırılmasını ve en iyi performansı sergileyenin seçilmesini içerir.

Modeli Sahneye Çıkarma: Modelden memnun kaldıysak, gerçek zamanlı tahminlerde veya karar verme süreçlerinde kullanılmak üzere üretim ortamına taşınır.

Gözlem ve Güncelleme: Model sahneye çıktıktan sonra, performansının gözlemlenmesi ve zamanla yeni veriler geldikçe veya çözülmeye çalışılan problem değiştikçe periyodik olarak güncellenmesi gerekir.

Makine öğreniminin önemi, karmaşık görevleri örneklerle çözebilmesi, özel algoritmalar programlamaya gerek kalmadan daha fazlasını otomatikleştirebilmesi, müşteri deneyimlerini iyileştirebilmesi ve önceden mümkün olmayan yenilikçi uygulamalar yaratabilmesindedir. Ayrıca, makine öğrenimi modelleri kullanıldıkça kendilerini sürekli olarak geliştirebilir. Bu süreçte, iş kararlarını iyileştirmek için trendleri tahmin etme, gelir ve müşteri memnuniyetini artıran kişiselleştirilmiş öneriler sunma, karmaşık uygulamaların ve BT altyapısının otomatik izlenmesi, spam tespiti ve güvenlik ihlallerini saptama gibi pek çok farklı kullanım alanı bulunmaktadır.

Makine Öğrenimi Teknikleri ve Algoritmaları: Çeşitli teknik ve algoritmalar, çözmeye çalıştığınız problemin ve verilerinizin özelliklerine bağlı olarak seçilebilir. En yaygın kullanılan tekniklerden bazıları şunlardır:

Lineer Regresyon, sürekli bir değişkeni tahmin etmek istediğinizde kullanılır.

Lojistik Regresyon, evet/hayır sonucunu tahmin etmek için kullanılır.

Karar Ağaçları, kararları olası sonuçlara bağlayan ağaç benzeri bir model izler.

Rastgele Ormanlar, birden fazla karar ağacını birleştirerek tahmin doğruluğunu artırır.

Artırılmış Karar Ağaçları, her bir karar ağacını öncekini iyileştirecek şekilde eğitir.

Destek Vektör Makineleri, veri noktalarını en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bulur.

Sinir Ağları, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alır.

Kümeleme Algoritmaları, veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırır.

Makine Öğreniminin Kullanım Alanları: Makine öğrenimi, işleri daha akıllı, daha hızlı ve daha kişiselleştirilmiş hale getirme konusunda adeta bir süper kahramandır. Duygu analizi, anomali tespiti, görüntü tanıma ve öngörücü analiz gibi çeşitli kullanım durumları vardır.

Zorluklar: Her ne kadar makine öğrenimi büyüleyici olsa da, yüksek kaliteli eğitim verisine bağımlılık, maliyet, açıklanabilirlik eksikliği ve uzmanlık gereksinimi gibi zorluklar da bulunmaktadır. Bu zorluklar, makine öğreniminin potansiyelini tam olarak ortaya çıkarmak için aşılmaları gereken engeller olarak görülebilir.

Makine öğrenimi, hayatımızı kolaylaştırma ve daha ilginç hale getirme potansiyeline sahiptir. Her büyük sihirbaz gibi, karşılaşılan zorluklar, daha da iyi hünerler sergilenmesine yardımcı olabilir.

 

Makine öğrenimi için en iyi pratikler nelerdir?

Veri Hazırlığı: Verilerinizi detaylı bir şekilde inceleyin ve temizleyin. Veri setinizin temizliği, modelinizin başarısının temel taşlarından biridir. Kirli veya eksik veriler, modelinizin doğruluğunu olumsuz etkileyebilir.

Uygun Model Seçimi: Karşılaştığınız probleme ve elinizdeki verilere en uygun modeli seçin. Unutmayın ki her model her duruma uygun değildir.

Aşırı Uydurmanın Önlenmesi: Modelinizin eğitim verilerine aşırı uydurulmasını önleyin. Aşırı uydurma, modelinizin yeni verilere genelleme yeteneğini kaybetmesine neden olabilir.

Model Performansının Test Edilmesi: Modelinizi, daha önce görmediği verilerle test edin. Bu, modelinizin gerçek dünya koşullarında nasıl performans göstereceğinin en iyi göstergesidir.

Model Ayarlarının Optimize Edilmesi: Modelinizin en iyi performansı sergilemesi için ayarlarını ince ayar yapın. Bu süreç, modelinizin potansiyelini maksimize eder.

Ek Performans Metriklerinin Kullanılması: Standart doğruluk metriklerinin ötesinde, modelinizin performansını değerlendirecek ek metrikler kullanın. Bu, modelinizin iş probleminize ne kadar iyi uyduğunu daha iyi anlamanızı sağlar.

Detaylı Dokümantasyon: Çalışmalarınızın başkaları tarafından anlaşılabilir ve tekrarlanabilir olması için detaylı kayıtlar tutun. Bu, bilgi birikiminizin ve deneyimlerinizin paylaşılmasını kolaylaştırır.

Modelin Güncellenmesi: Modelinizin zaman içinde değişen koşullara uyum sağlaması ve performansını koruması için düzenli olarak güncelleyin. Bu, modelinizin uzun vadeli başarısını sağlar.

Makine öğrenimi alanında uzmanlaşmanın yolculuğunda, Elastic makine öğrenimi gibi platformlar, genişleyebilir ve esnek çözümler sunarak bu süreci destekler. Elastic makine öğrenimi, Elasticsearch platformunun sunduğu avantajları kullanarak, hızlı bir şekilde değer sağlar ve kullanıcıların ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir modeller sunar. Veri toplama, entegrasyon ve model eğitimi gibi süreçlerde kolaylık sağlayarak, kullanıcıların hem iç hem de dış müşterilerine yenilikçi deneyimler sunmalarına olanak tanır.

Elastic ile makine öğrenimi yolculuğunuzda, veri dünyanızda yeni içgörüler keşfetmeye ve olağanüstü sonuçlar elde etmeye hazır olun. Bu platform, veri analizi ve model geliştirme sürecinde size rehberlik edecek, kullanımı kolay araçlar ve kapsamlı kaynaklar sunar.

Her biri okumaya değer!

https://www.elastic.co/elasticsearch/machine-learning

https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/index.html

https://www.elastic.co/search-labs/blog/articles/may-2023-launch-machine-learning-models

https://www.elastic.co/enterprise-search/machine-learning

https://www.elastic.co/observability/aiops

https://www.elastic.co/virtual-events/accelerate-security-investigations-with-machine-learning-and-interactive-root-cause-analysis-in-elastic

Çok sık karşımıza çıkan makine öğrenimi terimlerini de ihmal etmemek ve yazıya bütünlük sağlamak adına aşağıya ekledik.

Yapay Zeka (Artificial Intelligence): Makinelerin öğrenme, akıl yürütme, problem çözme ve karar verme gibi insan zekâsı gerektiren işlevleri yerine getirebilme yeteneğini ifade eder. Bu, makinelerin günlük hayatta karşılaşılan çeşitli görevleri otomatik olarak gerçekleştirebilmesini sağlar.

Sinir Ağları (Neural Networks): Birbirine bağlı düğümlerden oluşan, bilgi işleme ve iletimi gerçekleştirebilen makine öğrenimi algoritmalarıdır. İnsan beyninin işleyişinden esinlenerek tasarlanmıştır ve karmaşık veri işleme görevlerinde kullanılır.

Derin Öğrenme (Deep Learning): Sinir ağlarının çok katmanlı bir şekilde kullanıldığı, daha karmaşık veri ilişkilerini modelleyebilen bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Bu yöntem, özellikle görüntü ve ses işleme gibi alanlarda etkileyici sonuçlar elde edilmesini sağlamıştır.

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): Makinelerin insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini geliştiren yapay zeka teknolojilerinin bir alt dalıdır. Bu, makinelerin metin ve ses verileri üzerinde anlamlı işlemler yapabilmesini sağlar.

Vektör Arama (Vector Search): Büyük veri kümeleri içerisinden ilgili bilgileri, verileri vektör formuna dönüştürerek ve bu vektörler arasındaki benzerliklere göre arama yaparak bulan bir arama metodudur. Bu yöntem, özellikle yüksek boyutlu verilerin işlenmesinde önem taşır.

Makine öğrenimi yolculuğumuzda, yapay zekâdan derin öğrenmeye, doğal dil işlemeden vektör aramaya kadar pek çok önemli konsepti inceledik. Bu yolculuk, teknolojinin sınırlarını keşfetmek ve "Mümkün olan nedir?" sorusunu sormak için bize benzersiz fırsatlar sunuyor. Makine öğrenimi, sadece bilimsel bir araştırma konusu olmanın ötesinde, günlük yaşamımıza derin etkiler yapacak potansiyele sahiptir. Bu nedenle, makine öğreniminin sunduğu olasılıkları keşfetmek ve bu alanda yenilikler yapmak, sınırsız bir hayal gücü gerektirir.

Sarav Asiye Yiğit – 17 Mart 2024

 

Kaynakça:

https://www.elastic.co/what-is/machine-learning

ChatGPT