Microsoft Azure Machine Learning

Temmuz başında PeakUp olarak davet edildiğimiz Microsoft World Partner Conference 2014′de yoğun bir hafta geçirdik. Microsoft’un en üst kademesinden alt kadrolara kadar herkes yeni vizyonu iş ortaklarına aktarabilmek için uğraştılar.

4 günlük süreçte onlarca toplantı yapıldı, paralel bir çok oturum sunuldu. Genel olarak bakıldığında Microsoft bizim önümüze aşağıdaki hedefleri koydu:

  • Mobile First – Cloud First
  • Internet Of Things
  • Machine Learning
  • Big Data, BI

Windows Server 2008 ile birlikte sunucu sanallaştırma pazarına hızlı bir şekilde giren Microsoft, Windows Server 2012 ile birlikte konseptini bir tık öteye taşıyarak Buluta Hazır bir işletim sistemini sundu. Sanallaştırma kavramını Private – Public Cloud anlayışı ile harmanlayıp bize sundu. Dünyada ve bölgemizde buluta adaptasyon geçtiğimiz yıl oldukça ivmelendi. Bunun önümüzdeki 3 senede daha da artmasını bekliyoruz. Bu noktada Microsoft uçtan uca bulut çözümleri ile birlikte pazarda önemli bir yere sahip durumda. Office 365 ile gelen başarının yanı sıra Microsoft Azure’da sunulan servislerin çeşitliliği her gün artıyor. Public Cloud yapısına regulasyonları sebebi ile entegre olamayan organizasyonlar için de System Center entegre Private Cloud çözümünü sunuyor.

Ancak yukarıdaki paragraf bugünden bahsediyor. Eğer belli bir alanda pazar payı kazanmak istiyorsanız hatta o pazarın çerçevelerini siz oluşturmak istiyorsanız minimum 2 seneli ön görüler ile teknik altyapınızı buna hazırlamalı, diğer kanallar ile de müşteri tarafındaki fırsatları ortaya çıkarmaya başlamalısınız.

İşte Microsoft, WPC’de, odaklanılması gereken bu teknolojilerden bahsetti.

Bunlardan ilki uzun zamandır farklı çözümler için kullanılan Machine Learning teknolojisi. Microsoft, veri ile çalışan analistlerin bu verileri kullanarak öngörüler oluşturabilmesini sağlayan Machine Learning hizmetini Azure üzerinde hizmete soktu. Ancak Machine Learning ne yazık ki bu kadar basit şekilde anlatılıp bırakılabilecek bir konu değil.

Bir bilgisayar ve yapay zeka bilimi olan ML, 1960′lı yıllarda bilgisayarların programlama yapılmadan öğrenebilmelerine imkan verebilmek içn ortaya atılan bir kuramdı. Bana göre en sağlam tanımı ise Tom Mitchell gerçekleştirdi.

“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E”

E – Deneyim

P – Performans Ölçümü

T – Görev

Bu formülü uygulayarak şöyle bir örnek üzerinden gidebiliriz.

Örneğin kullandığınız e-mail programı sizin hangi mailleri spam/zararlı olarak işaretlediğinizi sürekli takip eder. Bu takip sonucunda da daha iyi filtremele yapmayı öğrenir. Bu Machine Learning için çok uygun bir örnek. Bu noktada:

E – Maillerin spam olup olmadığının izlenme sürecidir

P – Spam yada değil şeklinde doğru  işaretlenmiş mail sayısıdır. Bunun üzerinden ML performansı izlenebilir.

T – Maillerin spam yada değil şeklinde işlenmesidir.

Bunu veri madenciliği (Data Mining) ile karıştırmamakta fayda var. Veri madenciliğinde zaten elde edilmiş bir veri içerisindeki bilinmezleri bulmaya çalışırken, Machine Learning ile bilinen öz nitelikleri kullanarak çalışılmış bir veri setinden öngörü yapılabilmesi mümkündür.

Aslında bu iki alanın birbirleri ile karıştırılmasının temel sebebi benzer alt metodları kullanıyor olmalarıdır. Örneğin bunlardan birisi de Unsupervised Learning.

Unsupervised Learning ML tarafından kullanılan algoritmalardan bir tanesidir. Bir diğeri de Unsupervised learning olarak adlandırılır. Çok basitçe:

Supervised Learning – Öğrenilecek konuyu biz öğretiriz.

Unsupervised Learning – Bilgisayara kendi kendine öğrenme imkanı veririz.

Konuya dönecek olursa, Microsoft artık Machine Learning hizmetini Azure üzerinde sunmaya başladı. Peki Microsoft yeni girdiği bu alanda ne kadar başarılı olabilir?

Aslında yukarıdaki soru yanlış bir varsayım ile soruluyor. Machine Learning konsepti ile Microsoft’un yaklaşık 20 yıllık bir deneyimi bulunuyor. 1992 yılında dil modelleme ve konuşma tanıma teknolojileri için ML Microsoft içerisinde kullanılmaya başlandı. 90′lı yıllarda ise metin kategorizasyonlama ve email önceliklendirme gibi görevlerin ML ile rahatlıkla gerçekleştirilebileceği anlaşıldı. Hatta 1998 yılında sunulan içerik tabanlı mail filtreleme bu çalışmaların bir sonucu olarak sunuldu.

http://web.archive.org/web/19990117023411/http:/www.forbes.com/forbes/98/0921/6206254a.htm

Microsoft’un bu noktada bize sunduğu ise tek bir veri platformuna bağımlı kalmadan Azure ML ile bulut üzerine konumlandırılabilen modeller oluşturulmasıdır. Yıllardır edinilen tecrübeyi artık herkesin kullanabileceği bir servis olarak sunmuştur.

Diğer yazılarımızda Machine Learning konseptinden ve Microsoft’un bize vermiş olduğu diğer ödevlerden bahsediyor olacağız.