• Buradasın

    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar:
    • K-Means Kümeleme (K-means Clustering) 123. Veri noktalarını benzer özelliklere göre otomatik olarak kümelere gruplayan bir algoritmadır 2.
    • Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering) 14. Veri noktalarını üst ve alt kümeler halinde kümeler 4.
    • K-NN Kümeleme (K-Nearest Neighbors Clustering) 12. Önceden elde edilen veriler ile yenileri arasındaki mesafeye dayalı olarak sınıflandırma yapan bir algoritmadır 1.
    • Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis - PCA) 235. Boyutluluğun azaltılması için kullanılan bir tekniktir 2.
    • Apriori 15. Birliktelik kuralları oluşturmak için kullanılan bir algoritmadır 1.
    • DBSCAN (Yoğunluk Tabanlı Kümeleme) 3.
    • t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 3.
    • Autoencoder'lar 3.
    Denetimsiz öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymaz ve verilerdeki gizli kalıpları, yapıları keşfetmeyi amaçlar 34.
    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

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Denetimsiz öğrenme, etiketli veriler arasındaki gizli kalmış yapıyı veya örüntüyü bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yaklaşımda, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir. Denetimsiz öğrenmenin iki ana türü vardır: 1. Kümeleme (Clustering). 2. Boyut indirgeme. Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları: müşteri segmentasyonu; anomali tespiti; pazar sepeti analizi; görüntü sıkıştırma.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir sıraya koymak için kullanılır. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. Dinamik Programlama Algoritmaları: Karmaşık problemleri daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Böl ve Fethet Algoritmaları: Problemi daha küçük parçalara bölerek ve her parçayı ayrı ayrı çözerek çalışır. Yinelemeli Algoritmalar: Sorun çözüme ulaşana kadar sürekli tekrar eder. Greedy Algoritması: Optimizasyon sorunları için olası en iyi çözümü bulmaya yarar. Kaba Kuvvet Algoritması: Çözüm bulamasa da tüm çözümleri zorlayarak dener. Yol Yapılı ve Ağaç Yapılı Algoritmalar: Sonlu algoritmaların alt türleridir. Ayrıca, algoritmalar prosedürleri işletme şekillerine göre ardışık, yakınsak, sezgisel, yaklaşık, sonlu, direkt gibi farklı kategorilere de ayrılabilir.
    5 kaynak

    Algoritma ve veri yapıları nedir?

    Algoritma ve veri yapıları şu şekilde tanımlanabilir: Algoritma. Veri yapısı. Bazı veri yapıları ve algoritmalar şunlardır: Veri yapıları. Algoritmalar. Algoritma ve veri yapıları, bilgisayar bilimlerinin temel taşlarındandır ve yazılım geliştirme, veri analizi, yapay zeka gibi birçok alanda önemlidir.
    5 kaynak

    Algoritmalar neden önemlidir?

    Algoritmalar önemlidir çünkü: Yazılan kodların sağlam ve esnek olmasını sağlar. Hataların daha hızlı yakalanmasına ve çözülmesine yardımcı olur. İleri seviye konulara (veri yapıları, yapay zeka, oyun programlama) geçişi kolaylaştırır. Yazılım mülakatlarında başarılı olma şansını artırır. Gerçek dünyadaki problemleri daha küçük adımlara bölerek analiz etmeyi ve çözüm bulmayı sağlar. Bilgi işlemlerini optimize etmeye ve kötü amaçlı yazılımları çözmeye olanak tanır. Algoritmalar, bilgisayar biliminin yanı sıra günlük hayatta da önemli bir rol oynar; yemek tarifleri, yol tarifleri ve matematik problem çözme yöntemleri gibi durumlar algoritma olarak düşünülebilir.
    5 kaynak

    Veri yapıları ve algoritmalar neden önemlidir?

    Veri yapıları ve algoritmalar, yazılım geliştirme sürecinde kritik bir rol oynar ve önemli olmasının bazı nedenleri şunlardır: Verimlilik: Doğru veri yapıları ve algoritmalar, işlemleri daha hızlı ve az kaynak kullanarak gerçekleştirmeyi sağlar, bu da yazılımların performansını doğrudan etkiler. Problem çözme: Karmaşık problemler, veri yapıları ve algoritmaların doğru kullanımı ile verimli bir şekilde çözülebilir. Kod okunabilirliği: Uygun veri yapıları ve algoritmalar seçildiğinde, kod daha okunabilir ve sürdürülebilir bir hale gelir. Ölçeklenebilirlik: İyi tasarlanmış bir veri yapısı, uygulamaların genişletilmesini destekleyebilir ve yazılımın duyarlı ve kararlı kalmasını sağlayabilir. Yazılım tasarımı: Veri yapıları ve algoritmalar, yazılımın temel tasarım kararlarını etkiler.
    5 kaynak

    Algoritma bilişimde ne işe yarar?

    Algoritma bilişimde şu işlere yarar: Problem çözme. Kodlama ve programlama. Karmaşık süreçleri basitleştirme. Sistematik yaklaşım. Verimlilik. Algoritmalar, sadece bilgisayar bilimlerinde değil, hayatın her alanında kullanılır.
    5 kaynak

    Algoritma örnekleri nelerdir?

    Bazı algoritma örnekleri: Kullanıcı tarafından belirlenen üç sayının ortalamasını hesaplayan algoritma: Başla. x, y, z sayılarını gir. sonuc = (x + y + z) / 3 işlemini yap. sonucu göster. Dur. Klavyeden girilen iki sayının aritmetik ortalamasını hesaplayan algoritma: Başla. Sayıları (S1, S2) ve toplamı (T) tanımla. S1 ve S2'yi gir. T = S1 + S2 işlemini yap. Toplamı 2'ye böl ve sonucu (O) hesapla. Sonucu ekrana yaz. Bitir. Girilen bir sayının pozitif mi negatif mi olduğunu ekrana yazdıran algoritma: Başla. Bir sayı gir. Eğer sayı > 0 ise "pozitif" yaz, < 0 ise "negatif" yaz, = 0 ise "sıfıra eşit" yaz. Dur. Çay demleme algoritması: Su kaynatma. Çay hazırlama. Servis etme. Algoritmalar, arama, sıralama, graf, dinamik programlama ve böl-fethet gibi farklı türlere ayrılır.
    5 kaynak