Türkiye Barolar Birliği Dergisi 142.Sayı

312 Yapay Zekâ ve Telif Hakkı gibi makineler de tüm verileri öğrenmek için serbest bırakıldıklarında veriler arasında dolaşarak yeni bağlantılar keşfeder ve öğrendikleri- ni kaydederek hafızasını oluşturur. 26 Makine daha sonra hafızasında yer alan bu verileri sınıflandırarak ve kullanarak sonuçlar çıkarmakta, yeni bilgiler öğrenmekte ve bunları da hafızasına dahil etmektedir. Makine öğrenimi sisteminde öğrenme stratejileri 3 grupta ince- lenmektedir. Denetimli öğrenmede, bir grup girdi değeri ile hedef de- ğerler arasındaki ilişkilerin öğrenilmesi ve hedef değerlere en yakın sonuçların verilmesi amaçlanır. 27 Makineye girdi değerleri verilerek çıktı değerlerinin tahmin edilmesi beklenir. Bu tür öğrenme yönte- mine örnek olarak, bir kanserin iyi huylu mu yoksa kötü huylu mu olduğunu belirleyen bilgisayar sistemleri verilebilir. 28 İkinci tip maki- ne öğrenimi sistemi, denetimsiz öğrenmedir. Denetimsiz öğrenmede, makineye hedef değerleri verilmeksizin yalnızca girdi değerleri veri- lir ve makineden bu girdi değerleri arasındaki ilişkiyi öğrenip bunları gruplandırması beklenir. Böylece daha sonra makineye yeni bir girdi girildiğinde, bu girdi ilişkili olduğu kümeye iletilecektir. 29 Bu tip maki- ne öğrenimine örnek olarak, bankaların, kart sahibinin gelir durumu- na göre farklı kümelere giren kredi kartları üzerinde gerçekleştirilen işlemleri gözlemlemesi verilebilir. 30 Üçüncü tip makine öğrenimi ise, pekiştirmeli öğrenme olarak anılmaktadır. Bu tip öğrenmede makine- ler, ellerinde bulunan girdi verilerine göre hedef değerlerinin iyi ya da kötü olduğunu belirleyecek şekilde eğitilir. 31 Pekiştirmeli öğrenmede makinelerin, hedef değerini iyi ya da kötü olarak değerlendirmeleri ve ellerinde bulunan verilere göre her durumda ne yapılacağını tanımla- yan politikalar öğrenmeleri beklenir. 32 Bu tip makine öğrenimine örnek olarak, geçmiş finansal işlemleri değerlendirerek gerçekleştirilebilecek satın alma ve satma eylemlerini ortaya koyacak modeller verilebilir. 33 26 Zimmerman, s. 8. 27 Muhammet Atalay/Enes Çelik, “Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları” , Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , Cilt: 9, Sayı: 22, Aralık 2017, s. 161. 28 Ryan Calo/Ivan Evtimov/Earlence Fernandes/Tadayoshi Kohno/David O’Hair, “Is Tricking a Robot Hacking ?”, University of Washington Tech Policy Lab, Legal Studies Research Paper No: 2018-05, 2018, s. 3. 29 Atalay/Çelik, s. 161. 30 Calo/Evtimov/Fernandes/Kohno/O’Hair, s. 3-4. 31 Atalay/ Çelik, s. 161. 32 Calo/Evtimov/Fernandes/Kohno/O’Hair, s. 3. 33 Calo/Evtimov/Fernandes/Kohno/O’Hair, s. 3.