Makine öğrenimi, Stanford Üniversitesi'ndeki bir bilgisayar bilimcisi olan Andrew Ng tarafından “bilgisayarların açıkça programlanmadan harekete geçmesi bilimi” olarak tanımlandı. İlk olarak 1950'lerde tasarlandı, ancak 21'inci yaşına kadar sınırlı ilerleme kaydedildi. yüzyıl. O zamandan beri, makine öğrenimi, birtakım yeniliklerin, özellikle de yapay zekanın arkasında itici bir güç olmuştur.
Makine öğrenimi, denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirici öğrenme gibi çeşitli kategorilere ayrılabilir. Denetimli öğrenme çıktı sonuçlarıyla ilişkilerini çıkarmak için etiketli girdi verilerine dayanırken, denetimsiz öğrenme etiketlenmemiş girdi verileri arasındaki kalıpları tespit eder. Yarı denetimli öğrenme, her iki yöntemin bir kombinasyonunu kullanır ve takviye öğrenme, programları, hataları önlerken aynı zamanda istenen sonuçlara sahip süreçleri tekrarlamak veya ayrıntılandırmak için motive eder. (Programlamanın tarihçesi hakkında bilgi edinmek için Bilgisayar Programlama: Makine Dilinden Yapay Zeka'ya bakın.)
Birkaç farklı endüstri makine öğreniminden şimdiden yararlanmaktadır ve gelişmiş dünyada ML ürün ve hizmetlerine olan talep artmaktadır. Her türlü işletme, öngörücü özelliklerinden yararlanıyor ve bilinçli kararlar almak için kuralcı makine öğrenme yöntemleri geliştirmeye çalışıyor. Alanında öne çıkan çeşitli programlama dilleri de dahil olmak üzere, şirketlerin bu teknolojiye yaklaşmaları için birçok farklı yol vardır.
