• Buradasın

    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır:
    1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır 12.
    2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır 12.
    3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır 12.
    4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir 12.
    5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır 1.
    6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur 24.
    Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. asliasutay.com
        1
      2. askweb.com.tr
        2
      3. azure.microsoft.com
        3
      4. yavuz.github.io
        4
      5. appmaster.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi algoritmaları hiyerarşisi nedir?

    Makine öğrenmesi algoritmaları hiyerarşisi, genel olarak üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmalar, etiketli örnekleri temel alarak tahmin yapar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veri noktaları etiketlenmez, algoritma verileri düzenleyerek veya yapısını açıklayarak veri noktalarını kendi başına etiketler. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, her eylemden sonra geri bildirim alarak öğrenir ve gerçekleştirilecek eylemi belirler.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu yöntemde, algoritma herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır. Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları: - Kümeleme: Benzer veri noktalarını belirli özelliklere veya benzerliklere göre birlikte gruplama. - Boyutsallığın azaltılması: Temel bilgiler korunurken özelliklerin sayısını azaltma. - Anomali tespiti: Büyük veri kümelerinde gizli kalıpları bulma ve anormallikleri belirleme.
    5 kaynak

    Algoritma bilişimde ne işe yarar?

    Algoritma, bilişimde çeşitli işlevler üstlenir: 1. Yazılım Geliştirme: Yazılım programlarının temelini oluşturur ve programların doğru ve verimli çalışmasını sağlar. 2. Veri Analizi: Büyük veri kümelerinin analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi alanlarda kullanılır. 3. Optimizasyon: Lojistik, ekonomi ve mühendislik gibi alanlarda en uygun çözümleri bulmak için algoritmalar kritik öneme sahiptir. 4. Arama Motorları: Arama motorları, kullanıcıların sorgularına en uygun sonuçları sunmak için algoritmaları kullanır. 5. Güvenlik: Şifreleme ve kriptografik algoritmalar, veri güvenliğini sağlamak için kullanılır.
    5 kaynak

    Genetik algoritmanın temel ilkeleri nelerdir?

    Genetik algoritmanın temel ilkeleri şunlardır: 1. Başlangıç Popülasyonunun Oluşturulması: Rastgele oluşturulan veya belirli bir yöntemle başlatılan bir dizi çözüm (birey) ile işleme başlanır. 2. Uygunluluk (Amaç) Fonksiyonu: Her bir bireyin (çözümün) problemi ne kadar iyi çözdüğünü değerlendiren bir fonksiyondur. 3. Seçim: Uygunluk derecelerine göre bireyler seçilir. 4. Çaprazlama (Crossover): Seçilen bireyler arasında, genetik bilginin yeni nesillere aktarılmasını sağlayan bir işlem gerçekleştirilir. 5. Mutasyon: Bireylerin genlerinde rastgele değişiklikler yapılır. 6. Yeni Popülasyon: Üretilen yeni bireylerle, eski popülasyon yer değiştirir. Bu yeni popülasyon, algoritmanın sonraki adımında kullanılır. 7. Durma Kriteri: Belirli bir iterasyon sayısına ulaşma, belirli bir uygunluk değerine ulaşma veya iyileşmenin durması gibi koşullar sağlanana kadar algoritma tekrarlanır.
    5 kaynak

    Algoritma ne anlama gelir?

    Algoritma, bir problemin çözümüne yönelik adım adım izlenen mantıksal bir yol haritası anlamına gelir. Daha geniş bir tanımla, belirli bir görevi yerine getirmek için izlenen sistematik kurallar bütünüdür. Algoritmaların bazı temel özellikleri: - Doğruluk: Hedefe ulaşmak için doğru sonuç üretmelidir. - Sonluluk: Algoritma belirli bir noktada sonlanmalıdır. - Verimlilik: Kaynakları etkili bir şekilde kullanarak en kısa sürede çözüm sunmalıdır. Kullanım alanları: bilgisayar bilimi, matematik, mühendislik, yapay zeka, finans, sağlık ve günlük yaşam gibi birçok alanı kapsar.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri çeşitli alanlara ve amaçlara göre sınıflandırılabilir. İşte bazı yaygın algoritma türleri: 1. Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralar. 3. Dinamik Programlama Algoritmaları: Problemleri alt problemlere ayırarak çözmeyi amaçlar. 4. Graf Algoritmaları: Ağ yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. 5. Heuristik Algoritmalar: Optimal çözümü bulmak yerine, yeterli ve pratik çözümler sunar. 6. Şifreleme Algoritmaları: Verileri anlamsız hale getirerek güvenlik sağlar.
    5 kaynak

    Genetik algoritma nedir?

    Genetik algoritma, doğal seleksiyon ve genetik mekanizmalardan esinlenerek geliştirilen bir arama ve optimizasyon yöntemidir. Temel adımları: 1. Başlangıç Popülasyonunun Oluşturulması: Rastgele veya belirli bir yöntemle başlatılan bir dizi çözüm (birey) ile işleme başlanır. 2. Uygunluk Fonksiyonu: Her bir bireyin problemi ne kadar iyi çözdüğünü değerlendiren bir fonksiyon hesaplanır. 3. Seçim: Uygunluk derecelerine göre bireyler seçilir, yüksek uygunluk değerine sahip bireylerin seçilme olasılığı daha yüksektir. 4. Çaprazlama (Crossover): Seçilen bireyler arasında genetik bilginin yeni nesillere aktarılmasını sağlayan bir işlem gerçekleştirilir. 5. Mutasyon: Bireylerin genlerinde rastgele değişiklikler yapılır, bu arama alanındaki çeşitliliği artırır. 6. Yeni Popülasyon: Üretilen yeni bireylerle eski popülasyon yer değiştirir. 7. Durma Kriteri: Belirli bir iterasyon sayısına veya uygunluk değerine ulaşana kadar algoritma tekrarlanır. Kullanım alanları: Mühendislik, finans, yapay zeka, oyun teorisi gibi birçok alanda uygulanabilir.
    5 kaynak