Yapay Zekâda “Regresyon” Nedir?

Teknoloji dünyasında yapay zekâ ve makine öğrenimi, hızla gelişmeye devam ediyor ve bu gelişmeler günlük hayatın hemen her alanına dokunuyor. İnsanların veriyle olan etkileşimleri, bu verilerden anlam çıkarma ve geleceği tahmin etme yetenekleri de giderek artıyor. Örneğin sağlık alanında yapay zekâyla erken teşhis mümkün hâle gelirken finans dünyasında, gelecekteki piyasa hareketlerini tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri sıklıkla kullanılıyor. Bununla birlikte eğitimden tarıma kadar geniş bir yelpazede veriye dayalı kararlar almak, her zamankinden daha da önem arz ediyor. Bu noktada elde edilen verileri anlamlandırmak ve ileriye dönük tahminler yapmak amacıyla başvurulan yöntemlerden biri de regresyon analizleri oluyor.

Regresyon, sürekli bir değişkeni (örneğin ev ve araba fiyatları) tahmin etmek için kullanılan temel yöntemlerden biri olarak öne çıkıyor. Özellikle makine öğrenimi projelerinde veriler arasındaki ilişkileri modelleyerek daha doğru ve sağlam tahminler yapmayı mümkün kılıyor.

Verilerden Geleceğe Projeksiyon Yapan Regresyon Nedir?

Dream Theater adlı progresif metal grubunun çok iyi albümü Metropolis Part 2’nin açılış şarkısıyla aynı adı taşıyan regresyon, bağımsız değişkenlerle bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modelleyen bir makine öğrenimi yöntemini ifade ediyor. Buradaki temel amaç, elde edilen verilerden, gelecekteki sonuçları en iyi şekilde tahmin edebilmek. Yapay zekâ uygulamalarında regresyon, genellikle bir hedef değerin (bağımlı değişken) bir dizi özellik (bağımsız değişken) yardımıyla nasıl değiştiğini öngörmeye çalışıyor. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin ederken o evin büyüklüğü, oda sayısı ve bulunduğu bölge gibi bağımsız değişkenler kullanılıyor ve bu değişkenler aracılığıyla evin olası fiyatı hakkında tahminler gerçekleştiriliyor. Bu aşamada, “regresyon nedir?” sorusuna yanıt verdikten sonra yapay zekâ ve makine öğreniminde kullanılan çeşitli regresyon türlerini ve bu türlerin her birinin ne gibi problem setlerine çözüm ürettiğini bilmek gerekiyor.

• Basit Doğrusal Regresyon: Regresyon tanımında da yer verdiğimiz üzere basit doğrusal regresyon, bağımsız değişkenle bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modelliyor. Bu model, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenle doğrusal bir ilişkisi olduğunu varsayıyor ve iki değişken arasındaki ilişkiyi en iyi açıklayan doğrusal bir çizgi oluşturuyor. En küçük kareler yöntemi kullanılarak hataların karesinin toplamını minimize eden bir çizgi bulunuyor.
• Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin aynı anda etkisini inceliyor. Çoklu faktörlerin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini değerlendirmek için çok kullanışlı bir model olarak biliniyor. Örneğin bir arabanın yakıt tüketimi, motor gücü, ağırlığı ve yol koşulları gibi birçok farklı parametreye bağlı olabilir ve çoklu doğrusal regresyon bu tür karmaşık ilişkileri modellemeye yarıyor.
• Ridge ve Lasso Regresyon: Bu yöntemler, çoklu doğrusal regresyonun bazı dezavantajlarını düzeltmek için kullanılıyor. Ridge regresyon, devasa katsayıları küçülterek modelin genelleme yeteneğini artırıyor. Lasso regresyon ise bazı katsayıları sıfıra indirerek modelde yalnızca en önemli değişkenleri tutuyor.
• Polinom Regresyon: Şayet veri doğrusal olmayan bir ilişki gösteriyorsa polinom regresyon bu ilişkiyi modellemede görev alıyor. Verilerdeki eğilim daha karmaşıksa daha yüksek dereceli terimler kullanılarak bu karmaşık ilişkileri de modelliyor.
• RANSAC Regresyon: Aykırı değerlerin bulunduğu veri setlerinde bu model kullanılıyor. Aykırı verilerin modeli olumsuz etkilememesi için RANSAC, bu verileri dikkate almadan regresyon yapıyor ve daha güvenilir sonuçlar elde ediyor.
• Zaman Serisi Regresyonu: Verilerin zaman içerisindeki değişimlerini modellemek için kullanılıyor. Finansal tahminlerde veya iklim değişikliği gibi konularda, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerler tahmin ediliyor.

Regresyon Modellerinin Eğitimi ve Kullanım Alanları

Regresyon modelleri, verilerden öğrenerek daha doğru tahminler yapmayı hedefliyor. Bu eğitim süreci genellikle “en küçük kareler” yöntemiyle başlıyor ve verilerle tahmin edilen değerler arasındaki farkları asgari düzeye indiriyor. Bu yöntem özellikle basit doğrusal regresyon modellerinde yaygın olarak kullanılıyor. Daha karmaşık modellerdeyse gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmaları devreye giriyor. Gradyan inişi algoritması, her adımda parametreleri güncelleyerek maliyet fonksiyonunu düşürmeye çalışıyor.

Regresyon analizleri birçok alanda kullanılıyor, hatta oyun dünyası ve donanım teknolojileri alanında bile regresyondan yararlanılıyor. Oyun sektöründe, oyuncu davranışlarını analiz etmek, bir oyunun başarısını veya mikro ödeme modellerinin etkinliğini tahmin etmek üzere regresyon modellerine başvurulabiliyor. Örneğin bir oyundaki oyuncu katılımı, oturum süreleri, harcama alışkanlıkları gibi faktörler üzerinden gelecekteki gelir projeksiyonları düzenlenebiliyor. Benzer şekilde, teknoloji şirketleri de regresyon modellerini donanım geliştirme süreçlerinde kullanıyor. Mesela yeni bir ekran kartının performansını tahmin etmek için mevcut ve geçmiş kartların özellikleriyle test sonuçları arasında bir ilişki kurarak yeni bir modelin pazarda nasıl bir performans sergileyeceği öngörülebiliyor. Ayrıca bu modeller doğrudan doğruya müşteri memnuniyeti ve talep tahminleri konusunda da şirketlere yol gösteriyor. Ancak bu süreçlerde her model, kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. Aykırı veriler, modele zarar verebiliyor ya da yüksek boyutlu veri setleri, aşırı uyum problemleri yaratabiliyor. Bu tür zorlukların üstesinden gelmek için Ridge veya Lasso gibi düzenleme teknikleri kullanılıyor.

Regresyon analizi, yapay zekâ projelerinde güçlü bir araç olmaya devam ediyor. Geniş bir uygulama alanına sahip bu teknik, doğru bir şekilde uygulandığında, veriden değerli bilgiler çıkararak geleceğe yönelik tahminler yapmaya yardım ediyor. Siz de teknolojiyi yakından takip ediyor ve yapay zekâ teknolojilerini, gündelik yaşantınızda sıklıkla kullanıyorsanız, elinizin altında yapay zekâ araçlarını yerelde kolayca çalıştırabileceğiniz “canavar” gibi bir bilgisayar olmalı. Monster tarafından geliştirilen Tulpar AI Creator serisi laptop modelleri, bu noktada tüm gereksinimlerinize yanıt veriyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Regresyon analizi nedir?

Regresyon analizi, bağımlı bir değişkenin bağımsız değişkenlerle olan ilişkisini inceleyen bir istatistiksel yöntemdir. Amaç, bu ilişkileri modelleyerek gelecekteki sonuçları tahmin etmektir. Genellikle veri analizi ve makine öğreniminde kullanılır, örneğin ev fiyatlarını veya satışları öngörmek için idealdir.

Çoklu doğrusal regresyonun avantajları nelerdir?

Çoklu doğrusal regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin etkisini aynı anda değerlendirmeyi sağlar. Bu model, karmaşık ilişkileri ortaya çıkararak daha doğru tahminler yapmayı mümkün kılar. Ayrıca, değişkenler arasındaki etkileşimleri analiz etme imkanı sunar, böylece karar verme süreçlerini güçlendirir.

Regresyon analizi hangi sektörlerde kullanılır?

Regresyon analizi, sağlık, finans, eğitim, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörde kullanılır. Örneğin, sağlıkta hastalık tahmini, finansal analizde piyasa hareketleri, eğitimde öğrenci başarı tahminleri gibi alanlarda veri analizi ve karar verme süreçlerini destekler.

Oyun sektöründe regresyon analizi nasıl uygulanır?

Oyun sektöründe regresyon analizi, oyuncu davranışlarını anlamak için kullanılır. Örneğin, oyuncu katılımı, harcama alışkanlıkları ve oturum süreleri gibi verilerle gelecekteki gelir projeksiyonları yapılır. Bu, oyun geliştiricilerine stratejik kararlar almalarında yardımcı olur ve oyun içi deneyimi optimize eder.