Makine öğrenmesi (machine learning), bilgisayarın her kuralı elle yazmak yerine veriden kalıp öğrenerek tahmin veya karar üretmesini sağlayan yapay zeka dalıdır. Talep tahmini, dolandırıcılık tespiti, öneri sistemleri ve fiyat optimizasyonu klasik makine öğrenmesi uygulamalarıdır.
Gözetimli öğrenme: etiketli örneklerden öğrenir (bu fatura hatalı / hatasız). Gözetimsiz öğrenme: etiket olmadan yapı bulur (müşteri segmentleri, anomaliler). Pekiştirmeli öğrenme: deneme ve ödülle strateji öğrenir (dinamik fiyatlama). Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarıyla çalışan alt dalıdır ve LLM’lerin temelidir.
Büyük dil modelleri her problemi çözmez. Sayısal tahmin, zaman serisi, yapılandırılmış veride sınıflandırma gibi görevlerde klasik modeller daha ucuz, daha hızlı ve daha açıklanabilirdir. Kurumsal çözümlerde doğru araç probleme göre seçilir; bkz. özel yapay zeka çözümleri.
Derin öğrenme, anomali tespiti, tahminleme, model drift, MLOps.
