Nörobilimde makine öğrenmesi ve geleceği
Machine learning and its future in neuroscience
Yazar: MUSTAFA ACUNGİL
Danışman: PROF. DR. SİNAN CANAN
Üsküdar Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Nörobilim Ana Bilim Dalı / Nörobilim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Nörobilim = Neuroscience ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Yapay zeka ve nörobilim, gelişim süreci olarak benzer dönemlerde hızlanan bir ivme yakalamışlardır. Yapay zekanın temelini oluşturan makine öğrenmesinin beyin bilimlerini yakından takip edip oradan beslendiğini gözlemliyoruz. Gerek hayvanların öğrenme yöntemleriyle ilgili gözlemler, gerek insanların öğrenme yöntemleriyle ilgili gözlemler, gerekse nörobilim alanında öğrenmenin nöron seviyesindeki bileşenlerine ilişkin bulgular, makine öğrenmesinde çeşitli yöntemlerin geliştirilmelerini sağlamıştır. Bu çalışmanın amacı, makine öğrenmesi yaklaşımının özetlenmesi ve bu yaklaşımların nörobilim alanında ne kadar ve nasıl kullanıldığının incelenmesi, iş dünyasında başta olmak üzere makine öğrenmesinin mevcut kullanılma eğilimlerininin ve biçimlerininin değerlendirip bir karşılaştırma yapılarak ileride nörobilimde makine öğrenmesinin nasıl ve ne amaçlarla kullanılabileceğine ilişkin çıkarımlar yapılmasıdır. Bu amaçla makine öğrenmesine ilişkin kaynaklar taranarak ana yaklaşımlar aktarılmış, nörobilimde mevcut durumda makine öğrenmesine ilişkin ne gibi kullanımlar bulunduğu araştırılıp örneklendirilmiş, iş dünyasında özellikle büyük veri ile birlikte makine öğrenmesinin nasıl kullanıldığı incelenerek karşılaştırma yapılmış ve nörobilim alanında makine öğrenmesi kullanımının nasıl yaygınlaşabileceği ve değişebileceği sorgulanmıştır.

Anahtar kelimeler: Nörobilim, makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay zeka

Abstract:
Artificial intelligence and neuroscience development processes have gained acceleration in similar periods. We observe that machine learning, which forms the basis of artificial intelligence, follows the brain sciences closely and feeds from there. Both observations of animals' learning methods, observations of people's learning methods, and findings of neuron-level components of learning in the field of neuroscience have led to the development of various methods in machine learning. It is aimed in this study to summarize the machine learning approach and to examine how deep and wide these approaches are used in the field of neuroscience; based on that it will be possible to evaluate the current trends and forms of machine learning, especially in the business world, and to make inferences about how and for what purposes machine learning can be used in neuroscience in the future. For this purpose, the main approaches have been summarized by searching the resources about machine learning, the uses of machine learning in neuroscience have been investigated and exemplified, how the machine learning has been used together with big data in the business world has been compared to the use of machine learning in neuroscience today and the issue of how machine learning usage can be spread and changed in the field of neuroscience has been questioned.
Keywords: Neuroscience, machine learning, deep learning, artificial intelligence