Machine learning lets a computer learn a task from examples instead of following rules written by hand. A spam filter, for instance, is shown thousands of emails already marked as spam or not spam, and works out for itself which patterns give spam away.

Ikigai Daily

TechnologyScience

The story behind the card

The term was coined in 1959 by Arthur Samuel, an IBM researcher whose draughts-playing program got better the more it played. A learning system has many internal settings. During training they are adjusted again and again until its answers on the examples are as accurate as possible, and the system then uses them on cases it has never seen. A turning point came in 2012, when AlexNet, a system from the University of Toronto, recognised objects in photos far better than earlier methods, using layered 'neural networks' loosely modelled on the brain. Machine learning now powers translation apps, voice assistants, film and music recommendations and the analysis of medical scans. Because it learns from data, gaps or biases in that data carry through into its answers.

Türkçe oku
Makine öğrenmesinde bilgisayar bir işi, elle yazılmış kurallara uyarak değil, örneklerden öğrenerek yapar. Örneğin istenmeyen e-postaları (spam) ayıklayan bir filtreye, önceden spam olup olmadığı işaretlenmiş binlerce e-posta gösterilir. Filtre, spam'i ele veren ipuçlarını kendisi bulur.

Terimi 1959'da IBM araştırmacısı Arthur Samuel ortaya attı; Samuel'in dama oynayan programı, oynadıkça ustalaşıyordu. Öğrenen bir sistemin çok sayıda iç ayarı vardır. Eğitim sırasında bu ayarlar, sistem örneklerde olabildiğince doğru yanıt verene kadar defalarca değiştirilir. Sistem sonra aynı ayarlarla, daha önce hiç görmediği durumları değerlendirir. Dönüm noktası 2012'de geldi: Toronto Üniversitesi'nde geliştirilen AlexNet, fotoğraflardaki nesneleri önceki yöntemlerden çok daha iyi tanıdı. AlexNet, beynin çalışmasından kabaca esinlenen, katman katman dizilmiş “yapay sinir ağları” kullanıyordu. Bugün çeviri uygulamaları, sesli asistanlar, film ve müzik önerileri makine öğrenmesiyle çalışıyor; tıbbi görüntülerin incelenmesinde de bu yöntem kullanılıyor. Sistem verilerden öğrendiği için verideki eksikler ve önyargılar da yanıtlarına yansır.

Sources and further reading

Background reading: Machine learning
Next card in the archiveBy one widely cited estimate, about 13 sextillion transistors (13 followed by 21 zeros) had been made by 2018, more than any other object in history. A transistor is a tiny electronic switch, and computer chips are built from billions of them.Read next →