Örüntü Nedir?

Bir cümlelik özet

Örüntü, verilerin içinde tekrar eden bir ilişki veya düzendir; bu düzeni fark etmek, hem günlük hayatta hem de makine öğrenmesinde tahmin yapmanın ilk adımıdır.

Neden önemli?

Etrafımızdaki dünya rastgele görünse de birçok şey aslında tekrar eder. Hava soğuduğunda insanlar mont giyer, hafta sonu gelince daha çok oyun oynanır, akşam olunca sokak lambaları yanar. Bu tekrarlara örüntü denir.

Örüntüleri fark etmek önemlidir, çünkü:

• Gelecekte ne olabileceğini tahmin etmemize yardımcı olur.
• Bir sonraki dersin konusu olan yapay zekânın temelini oluşturur.
• Verideki bilgiyi anlamlı hâle getirir; sayılar tek başına bir şey söylemez, aralarındaki ilişki söyler.

Bir önceki derste tablo ve grafik okumayı öğrendik. Şimdi o tabloların içinde tekrar eden ilişkileri, yani örüntüleri aramayı öğreneceğiz. Makine öğrenmesi dediğimiz şey de aslında büyük ölçüde budur: bilgisayarın veride örüntü bulması.

Kısa tanım: Örüntü, verilerde düzenli olarak tekrar eden ve fark edilebilen bir ilişkidir.

Örüntü nedir ve nerede karşımıza çıkar?

Tekrar eden diziler

En basit örüntü, tekrar eden bir dizidir. Bir sonraki öğeyi tahmin edebiliyorsan, orada bir örüntü var demektir.

Kırmızı, Mavi, Kırmızı, Mavi, Kırmızı, ...

Buradaki örüntüyü fark ettin: renkler sırayla tekrar ediyor. Öyleyse bir sonraki öğe Mavi olmalı. Sayılarda da aynısı olur:

2, 4, 6, 8, 10, ...

Her sayı bir öncekinden 2 fazla. Bu örüntüyü fark edince bir sonraki sayının 12 olduğunu söyleyebilirsin. Önemli olan tek tek sayıları değil, aralarındaki ilişkiyi görmektir.

Veride tekrar eden ilişkiler

Örüntüler her zaman düz bir dizi olmak zorunda değil. Çoğu zaman iki şey arasındaki ilişkidir: bir şey değişince başka bir şey de değişir.

• Hava soğuyunca mont giyilir. Sıcaklık düşer, mont sayısı artar. Sıcaklık ile giysi arasında bir ilişki vardır.
• Hafta sonu daha çok oyun oynanır. Gün "Cumartesi" veya "Pazar" olunca oyun süresi artar. Gün ile oyun süresi arasında bir örüntü vardır.

Bu iki örnekte de bir şeyi bilirsek diğerini tahmin edebiliyoruz. İşte örüntünün gücü budur.

Örüntü ile tesadüf aynı şey değildir

Her tekrar bir örüntü olmayabilir. Bir hafta boyunca her salı yağmur yağdıysa, "salıları hep yağmur yağar" diyemeyiz. Gerçek bir örüntü için genellikle çok sayıda örneğe ihtiyaç vardır. Az veriyle çıkarılan sonuç yanıltıcı olabilir. Bunu ilerideki derslerde daha çok konuşacağız.

Veride örüntü nasıl bulunur?

Örnek tablo: Hava durumu ve mont

Diyelim ki bir hafta boyunca her günün sıcaklığını ve o gün mont giyip giymediğimizi bir tabloya yazdık.

Tabloya dikkatlice bakınca bir örüntü fark ediyoruz: sıcaklık düşük olduğunda (yaklaşık 10 derece ve altı) mont giyilmiş, yüksek olduğunda giyilmemiş. Bu ilişkiyi bir kurala dönüştürebiliriz:

Eğer sıcaklık 12 dereceden düşükse
  tahmin: mont giyilir
Değilse
  tahmin: mont giyilmez

Bu basit kurala kural tabanlı sınıflandırma denir. Kuralı biz, veriye bakarak bulduk. Makine öğrenmesinde bilgisayar bu tür kuralları kendisi bulmaya çalışır; ama fikir aynıdır: veride tekrar eden ilişkiyi yakalamak.

Örüntüyü kodla bulmak

Aynı fikri Python'da yazalım. Sıcaklıklara bakıp basit bir kuralla tahmin yapan küçük bir program:

# Gün: (sıcaklık, gerçek durum)
veri = [8, 20, 6, 22, 10, 24, 7]
gercek = ["Evet", "Hayır", "Evet", "Hayır", "Evet", "Hayır", "Evet"]

esik = 12  # örüntüden çıkardığımız sınır
dogru = 0
for i in range(len(veri)):
    tahmin = "Evet" if veri[i] < esik else "Hayır"
    if tahmin == gercek[i]:
        dogru += 1

print("Doğru tahmin:", dogru, "/", len(veri))

Bu program bir "yapay zekâ" değildir. Sadece bizim bulduğumuz basit kuralı uygulayıp kaç günü doğru tahmin ettiğini sayar. Çalıştırırsak 7 günün 7'sini de doğru bulur. Kural veriye iyi uyduğu için sonuç yüksek çıkar; ama farklı bir veride bu kural yanlış çalışabilir.

Mini uygulama

Aşağıdaki tablo bir çocuğun bir hafta boyunca hangi gün ne kadar oyun oynadığını gösteriyor.

Görev

1. Tabloya bak ve tekrar eden ilişkiyi kendi cümlenle yaz. Hangi durumda oyun süresi artıyor?
2. Bulduğun örüntüyü şöyle bir kurala dönüştür: "Eğer ... ise, oyun süresi uzun olur."
3. Bir sonraki Cumartesi için tahminin nedir: kısa mı, uzun mu?

Not: Burada tek bir "doğru cümle" yok; önemli olan veriye bakarak ilişkiyi açıkça ifade edebilmen.

Uygulama laboratuvarı: Örüntü Nedir?

Örüntü Nedir? konusunu kalıcı hâle getirmenin en iyi yolu, kavramı küçük ve ölçülebilir bir göreve dönüştürmektir. Bu çalışmada Örüntü nedir ve nerede karşımıza çıkar? ile Veride tekrar eden ilişkiler arasındaki ilişkiyi kullanarak temizlenmiş küçük veri tablosu, açık sınıflandırma kuralı ve hata değerlendirmesi hazırlayacaksın. Amaç yalnız sonucun çalışması değil; hangi kararı neden verdiğini, neyi test ettiğini ve hangi durumda tasarımı değiştireceğini açıklayabilmektir.

Görev senaryosu

Şu senaryoyu ele al: antrenman kayıtlarını düzenleyip eğilimleri gösteren veri tablosu. Dersin ana hedefi “Veride tekrar eden örüntüleri fark etmeyi ve bunun yapay zekâyla ilişkisini öğren” olduğuna göre önce problemi tek cümleyle tanımla. Ardından sistemin alacağı girdiyi, uygulayacağı işlemi ve üreteceği çıktıyı ayrı ayrı yaz. Bilmediğin bir ayrıntı varsa onu varsayım olarak işaretle; varsayımı gerçek bilgi gibi kullanma.

1. Planla: Başlangıç durumunu, beklenen sonucu ve kullanacağın kavramları yaz.
2. En küçük sürümü kur: Yalnız temel davranışı çalıştır; süsleme ve ek özellikleri sonraya bırak.
3. Üç test hazırla: Normal bir durum, sınırda bir durum ve hatalı ya da beklenmeyen bir durum seç.
4. Sonucu kaydet: Beklenen ile gerçekleşeni yan yana yaz; fark varsa olası nedeni belirt.
5. Tek değişiklik yap: Aynı anda birçok şeyi değiştirmek yerine bir kararı düzeltip testi yeniden çalıştır.

Başarı ölçütleri

• Verinin kaynağı ve amacı açık mı?
• Eksik, tekrar eden ve sıra dışı değerler işaretlendi mi?
• Kişisel bilgi kullanılmadan örnek kurulabiliyor mu?
• Eğitim ve test verisi birbirinden ayrıldı mı?
• Yanlış tahminler saklanıp nedenleri incelendi mi?

“Örüntü Nedir?” çalışmasını bitirdiğinde ürünü bir arkadaşına yalnız bölüm başlıklarıyla anlat. Arkadaşın antrenman kayıtlarını düzenleyip eğilimleri gösteren veri tablosu senaryosundaki adımları ve karar nedenlerini takip edebiliyorsa anlatım yeterince açıktır. Anlaşılmayan noktayı daha fazla terim ekleyerek değil, Örüntü nedir ve nerede karşımıza çıkar? ve Veride tekrar eden ilişkiler ilişkisini daha küçük adımlara bölerek düzelt.

Sık yapılan hatalar

Çok az veriyle sonuç çıkarmak

Tek bir gün ya da iki örnek, bir örüntü olduğunu kanıtlamaz. Bir kez gördüğün tekrar, tesadüf olabilir. Güvenilir bir örüntü için çok sayıda örneğe bakmak gerekir.

İlişkiyi ters yorumlamak

"Mont giyildiği için hava soğudu" demek yanlıştır. Hava soğuk olduğu için mont giyilir. Örüntü iki şeyin birlikte değiştiğini gösterir; ama hangisinin sebep olduğunu her zaman söylemez.

Örüntüyü kesin kural sanmak

"Hafta sonu hep çok oyun oynanır" bir eğilimdir, değişmez bir yasa değil. Hasta olunan bir hafta sonu bu örüntü bozulabilir. Örüntüler tahmin yapmamıza yardım eder; ama garanti vermez.

Güvenlik notu

Örüntü bulmak için veriye ihtiyaç duyarız. Bu veriyi toplarken ve kullanırken dikkatli olmalıyız:

• Kişisel bilgini paylaşma. Kendi adını, adresini, okulunu, telefon numaranı veya fotoğraflarını internetteki yapay zekâ araçlarına ya da veri kümelerine girme. Alıştırmalar için uydurma ya da genel örnekler kullan.
• Yetişkin rehberliği. Yapay zekâ araçlarını bir yetişkinle birlikte ve platformun yaş kurallarına uyarak kullan.
• Sonuçları sorgula. Bir örüntü ya da yapay zekânın verdiği sonuç her zaman doğru değildir. Veriler eksik ya da taraflıysa, sonuç da yanlı olur. Önemli bir kararı sadece bir örüntüye dayanarak verme; doğrula.

Unutma: Yapay zekâ sihir değildir; veride örüntü bulan bir araçtır. Onu nasıl kullandığımızdan biz sorumluyuz.

Ders özeti

• Örüntü, verilerde düzenli olarak tekrar eden ve fark edilebilen bir ilişkidir.
• Örüntüler günlük hayatta her yerdedir: hava soğuyunca mont, hafta sonu daha çok oyun.
• Bir örüntüyü fark ettiğimizde bir sonraki durumu tahmin edebiliriz.
• Basit bir örüntü, "eğer ... ise ..." biçiminde bir kurala dönüştürülebilir; buna kural tabanlı sınıflandırma denir.
• Makine öğrenmesinin temel fikri, bilgisayarın veride örüntü bulmasıdır; ama güvenilir örüntü için çok veri ve dikkatli yorum gerekir.

Kontrol soruları

1. Örüntü nedir? Kendi cümlenle tanımla.
2. Şu dizinin bir sonraki öğesi ne olmalı: 3, 6, 9, 12, ...?
3. "Hava soğuyunca mont giyilir" cümlesinde birbiriyle ilişkili olan iki şey nedir?
4. Neden tek bir örnek genellikle bir örüntüyü kanıtlamaya yetmez?
5. Bir yapay zekâ aracına kendi adını ve adresini girmek neden iyi bir fikir değildir?

Cevaplar

1. Örüntü, verilerde düzenli olarak tekrar eden ve fark edebildiğimiz bir ilişki ya da düzendir. Onu görünce bir sonraki durumu tahmin edebiliriz.
2. 15. Her sayı bir öncekinden 3 fazla; örüntü 3'er artmak.
3. Sıcaklık ile mont giyme durumu. Sıcaklık düşünce mont giyme olasılığı artar.
4. Çünkü tek bir örnek tesadüf olabilir. Güvenilir bir örüntü için çok sayıda örneğin aynı ilişkiyi göstermesi gerekir.
5. Çünkü kişisel bilgiler özeldir; internetteki araçlara girildiğinde başkalarının eline geçebilir. Bu bilgileri korumak, güvenliğimiz için önemlidir.

Kaynak ve doğrulama notu

“Örüntü Nedir?” dersi için doğrulama odağı Örüntü nedir ve nerede karşımıza çıkar? ile Veride tekrar eden ilişkiler arasındaki ilişkinin örnekler üzerinde tutarlı çalışmasıdır. Bu modüldeki veri kümeleri eğitim amaçlı ve küçüktür; gerçek kişisel veri kullanılmamalıdır. Bir yapay zekâ sonucunun doğruluğu kadar, verinin dengesi, hataların dağılımı ve açıklanabilirliği de değerlendirilmelidir.

Sonraki ders

Yapay Zekâ Nedir? Örüntü bulma fikrinden yola çıkarak, yapay zekânın ne olduğunu, ne olmadığını ve nasıl çalıştığını dürüstçe inceliyoruz.