machine learning

• verilen bir sınıflandırma^* ya da regresyon^* probleminin makina tarafından çözülme metotlarının incelendiği bir cs dalı olarak doğmuştur. teori gelişmeye başladıktan sonra matematik, istatistik, biyoloji, psikoloji vb. gibi pek çok daldan uzmanların beraber çalışmasını gerektiren çok disiplinli bir çalışma konusu haline gelmiştir.
  (bkz: pattern recognition)
• classification'ın yanı sıra clustering işinin de yapılmasında kullanılan bir sistemdir. artificial intelligence'ın çok geniş bir alt-alanıdır. belli başlı yöntemler olarak aşağıdakiler sayılabilir;
  decision tree learning
  artificial neural network
  naive bayes learner
  genetic algorithm
  hidden markov model
  
  ayrıca çeşitli yöntemler birbirleri ile de çaprazlanabilir. bunun için bir combiner kullanılabilir. yada duruma uygun özel yöntemler kullanılabilir. (neural network'ün weight vektörlerini genetik algoritmik yöntemlerle kroslamak)
  
  bu işin üstadı tom mitchell isimli bir babadır. yıllarca bu konuda yazılan tüm bilimsel makalelerin en üst referansı bu adamın eserlerinedir.
  
  boğaziçi fizikbölümünün verdiği 487 ^* kodlu dersin adıdır. ders online olarak amerikadan verilmektedir.
• (bkz: reuters corpus)
• makine öğrenmesi diye türkçeye çevirebiliriz. yapay zeka konusunun bir alt konusu olarak doğmuş, büyümüş, gelişmiştir ama asla yapay zeka ile aynı şey olarak düşünülemez.
  
  türkiye'de bu konu üzerinde çalışan önemli isimlerden biri boğaziçi üniversitesinden ethem alpaydındır. alpaydın'ın mit pressten çıkardığı giriş seviyesinde bir machine learning kitabı mevcuttur: (bkz: introduction to machine learning)
• insani "iki uc dogrusal donusumle kodugumun makinesi hata yapmamayi ogreniyor da ben niye ogrenemiyorum ulan!!?" kabilinden komplekslere vesveselere surukleyebilen bir disiplin.
  edit [07.07.2007]: cunku aptalsin.
  edit [29.09.2009]: cunku insansin.
  (vuu bu daha karizmator oldu bak)
  edit [07.05.2012]: o vuu olmamis.
• ewt gorunurde ai'in bir alt dali, oyle oldugu icin de ne kadar genis bir alan oldugunu idrak etmekte okuyucu zorluk cekebilir. ama soyledir ki cmu'da machine learning department vardir, ki ilk ogrenildiginde insana oldukca tuhaf tepkiler verdirten bu gercek, zamanla bu alanin oneminin ne kadar fazla ve uygulanabilirliginin ne kadar genis oldugunun daha da anlasilmasiyla nispeten kolay idrak edilebilir bir hal alir.
  
  ml ayni zamanda istatistigin de bir alt dalidir, ve bir bilgisayarci icin ozellikle baslarda uzun bir donem boyunca boncuk boncuk ter tanecikleri dokturecek derecede matematik icerir. ileride bu alanda arastirma yapma niyetindeyse okuyucu, diger alanlara gore daha fazla efor sarfedebilmeyi goze almis olmasi varsayilir. oyle degilse de zaten bu alanin kendisi icin cok da uygun bir secim olmadigi gerceginin cok gecmeden farkina vardirtilacaktir.
• dunyadaki ilk machine learning bolumunun (@ cmu) bolum baskani olan tom mitchell tarafindan nasil kuruldugunu anlatan video: http://videolectures.net/mlas06_mitchell_itm/
  
  ilginc bir not: "the university said you can only have a department if you have a discipline that is going to be here in one hundred years otherwise you can not have a department."; yani "universite (yonetimi) dedi ki: onumuzdeki 100 yil icinde hala var olacak bir disiplininiz varsa departmaniniz olabilir, aksi taktirde departmaniniz olamaz".
• ilgili gayet kullanışlı bir tool için (bkz: weka)
• bu alanda giris duzeyinde bir derse asagidaki adresten bedava katilabilirsiniz. ders standford'da profesor, andrew ng tarafindan veriliyor.
  
  http://www.ml-class.org/
• ruhu yok ama makale isimlerinde gelisme var:
  (bkz: http://arxiv.org/abs/1204.6441)