Makine öğrenmesinde veriden karara giden yolu çizin
- Okuma süresi: 4 dk
- Kod bilgisi gerekmez
Makine öğrenmesinde bilgisayar, kuralları tek tek ona yazmadığınız hâlde örneklerden bir desen öğrenir ve yeni bir durumda tahmin ya da karar üretir. Kâğıt üzerinde çok basit görünür; asıl mesele verinin nereden geldiği, modelin nasıl sınandığı ve kararın kimi etkilediğidir. Bu derste kurgusal bir örnekle veriden karara giden yolu kendi elinizle çizecek, yapay zekâ aracından (sohbet ederek yazı üreten program) yardım alacak ve yolun her halkasında nerede hata çıkabileceğini işaretleyeceksiniz. Kavramın genel tanımı için makine öğrenmesi sözlük maddesine bakabilirsiniz.
Aklınıza bir soru mu takıldı?
MEB belgesi bu konuyu nerede anıyor?
MEB’in Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı (2025-2029), tanımlar bölümünde makine öğrenmesini, bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmadan verilerden öğrenerek tahmin yapması ya da karar alması olarak anlatır. Aynı bölümde model eğitimini, algoritmaların belli bir veri kümesi üzerinden örüntüleri öğrenmesi süreci olarak tanımlar. Belgenin başka bir bölümü, lise 11 ve 12. sınıflarda “Seçmeli Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi” dahil seçmeli derslerin sunulduğunu yazar. Bu derslerin kodu, haftalık saati ve işlenişi o belgede yer almadığı için burada belirtilmiyor ve herhangi bir kazanım iddiası yapılmıyor.
Önce ölçün
Bir bilgisayarın bir kararı “veriden öğrenerek” verdiğini bir arkadaşınıza kaç cümleyle anlatabilirsiniz? ___ cümle. Veriden karara kaç adımlık bir yol çizebilirsiniz? ___ adım.
1. Kurgusal bir karar seçin
Örnek: bir e-postanın gereksiz (spam) olup olmadığına karar veren sistem. Bu, etiketli veriyle çalışan bir örnektir; etiketli veri, her örneğin yanında doğru cevabın yazılı olduğu veridir. KVKK’nın (Kişisel Verileri Koruma Kurumu) rehberi bu türü “gözetimli makine öğrenmesi” diye adlandırır ve eğitim sürecinde etiketlenmiş verilerin kullanıldığını söyler. Gerçek kişilerin e-postasını, mesajını ya da fotoğrafını kullanmayın; örnekleri kendiniz uydurun.
2. Komutla yolun ilk taslağını isteyin
Kopyalayıp deneyin
Lise öğrencisiyim. “E-postanın gereksiz olup olmadığını tahmin eden” kurgusal bir makine öğrenmesi sistemini veriden karara kadar altı adımda anlat: veri toplama, etiketleme, model eğitimi, test, karar, insan kontrolü. Her adım için tek cümle açıklama, küçük bir örnek ve “burada ne ters gidebilir?” sorusunun cevabını yaz. Gerçek kişi, adres ya da e-posta kullanma. Emin olmadığın yerde belirt.
Çıkan metni okuyun ve altı kutuyu kâğıda ok işaretleriyle çizin: veri → etiket → eğitim → test → karar → insan kontrolü. Aracın yazdıklarını ders kitabınızdaki ya da öğretmeninizin verdiği tanımla karşılaştırın; araç kavramları karıştırabilir ve yanlış bilgi üretebilir (buna halüsinasyon denir).
3. Her halkaya bir “ne ters gidebilir” notu düşünün
- Veri kümesi yetersiz ya da tek yönlü olabilir; yalnız bir tür örnek varsa model başka türleri tanımaz.
- Etiketler yanlış verilmiş olabilir; model yanlış etiketten yanlış bir kural öğrenir.
- Test için ayrı veri kullanılmazsa model ezberlediğini bilir gibi görünür. Buna aşırı öğrenme denir; model eğitim örneklerini ezberler, yeni örnekte başarısız olur.
- Karar kişileri etkiliyorsa itiraz yolu ve bir insan kontrolü olmalıdır.
Son madde yalnız düşünce değildir. MEB’in Etik Kılavuzu’ndaki değerlendirme formu, nihai kararda insani denetim olup olmadığını ve kararın itiraza açık olup olmadığını sorar. Politika Belgesi de Avrupa Birliği’nin 2024 tarihli düzenlemesinin, eğitim gibi hassas alanlarda kullanılan sistemlerin ayrımcılıktan uzak, veri ön yargılarını azaltan ve şeffaf olmasını zorunlu tuttuğunu aktarır.
Sonucu kontrol edin
- Çizdiğiniz yolda her halkada bir “ne ters gidebilir” notu var mı?
- Aracın yazdığı adımlarla kendi yaptığınız çizimde eksik ya da fazla adım var mı? Fark nedir?
- Test verisinin eğitim verisinden ayrı olduğunu şemada gösterdiniz mi?
- Kararın kimi etkilediğini ve itiraz yolunu bir cümleyle yazdınız mı?
Sonra ölçün
Aynı çizimi bu kez başka bir kurgusal karar için (örneğin “bir kantin gününde kaç tost satılacağı”) yapın. Kaç dakika sürdü? ___ dakika. Eklediğiniz “ne ters gidebilir” notu sayısı: ___.
Gerçek kişi verisi kullanmayın
Bu derste yalnız uydurma örnek kullanılır. Gerçek e-posta, mesaj, fotoğraf, ses kaydı, sınıf listesi ya da not tablosu yapay zekâ aracına yazılmaz; KVKK rehberi çocukların ad-soyad, okul bilgisi, adres ve telefon gibi bilgileri araçlara yazmasının ciddi risk taşıdığını belirtir. Araçların yaş koşulları farklıdır: Anthropic, kendi sohbet aracı Claude’un hesabı için en az 18 yaşı şart koşar; 18 yaşından küçükseniz bu aracı kendi hesabınızla kullanmayın. Google’ın sohbet aracı Gemini’nin sayfasında Google Hesabıyla aylık 0 ₺ bir plan listelenir, ancak kullanım koşullarını ve okulunuzun kurallarını kontrol edin. Planlar değişebilir.
Bir sonraki adım
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ arasındaki farkı netleştirmek için farkları anlatan derse bakın. “Yapay zekâ kendi kendine öğrenir mi?” sorusunu da bu derste tartışabilirsiniz.
İzleyerek pekiştirin
Videoyu kaynağında açın (YouTube): 3 types of bias in AI | Machine learning
İzleme tavsiyesi: Google (İngilizce, Türkçe altyazı seçeneğini deneyin). Kısa bir videodur; makine öğrenmesinde yanlılığın veriye nasıl girebildiğini anlatır.
Kendinizi deneyin
Bir makine öğrenmesi modelinin yeni örneklerde de iyi çalıştığını anlamak için ne yapılmalıdır?
Bu içerik MEB’in resmî görüşü değildir ve MEB adına yazılmamıştır. Kaynakları ve okulunuzun ya da müdürlüğünüzün yönergesini kontrol edin; resmî uygulama için bağlı olduğunuz makama danışın.
Kaynaklar
- MEB YEĞİTEK: Eğitimde Yapay Zekâ Politika Belgesi ve Eylem Planı (2025-2029), Tanımlar ve 2.2.5
- MEB Talim ve Terbiye Kurulu Başkanlığı: Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları Etik Kılavuzu (değerlendirme formu, ilke 6)
- KVKK: Üretken yapay zekâ ve kişisel verilerin korunması rehberi (15 soruda), Terimler ve Soru 15
- Anthropic Yardım Merkezi: En düşük yaş koşulu (İngilizce)
- Gemini abonelik sayfası (planlar değişebilir)
Kaynak: yzdersleri.com/ders/makine-ogrenmesinde-veriden-karara-giden-yolu-cizin/ · Yapay Zeka Dersleri
Dersi bitirdiniz mi?
İşaretlerseniz menüde ve ilerleme çubuğunda görünür. Bu bilgi yalnızca sizin tarayıcınızda saklanır.
Bu ders işinize yaradı mı?
Anonim oydur; kişisel veri toplanmaz.
