• Buradasın

    Gözetimsiz makine öğrenmesi ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gözetimsiz makine öğrenmesi, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz ederek veri grupları arasındaki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır 12. Bu yöntem, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan benzerlikleri ve farklılıkları keşfeder.
    Gözetimsiz makine öğrenmesinin bazı kullanım alanları:
    • Müşteri segmentasyonu: Birbirine benzer kullanıcıları tespit eder 1.
    • Öneri sistemleri: Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunar 14.
    • Sahtekarlık tespiti: Anomali içeren alanlarda dolandırıcılığı tespit eder 14.
    • Tıbbi görüntüleme: Tıbbi görüntüleri analiz ederek teşhis koyar 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miuul.com
        1
      2. komtas.com
        2
      3. enocta.com
        3
      4. medium.com
        4
      5. gedik.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi aşamaları genellikle şu adımları içerir: 1. Problem Belirleme: Çözülmesi gereken problemin tanımlanması. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin toplanması. 3. Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik verilerin işlenmesi ve normalizasyon gibi işlemler. 4. Model Seçimi: Problemin türüne uygun bir makine öğrenme modelinin seçilmesi. 5. Eğitim-Doğrulama-Test Verilerinin Ayrılması: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setleri olarak ayrılması. 6. Model Eğitimi ve Değerlendirmesi: Eğitim seti kullanılarak modelin eğitilmesi ve test seti ile performansının ölçülmesi. 7. Hiperparametre Ayarlama ve Optimizasyon: Modelin hiperparametrelerinin optimize edilmesi. 8. Tahmin ve Dağıtım: Modelin yeni veriler üzerinde tahmin yapması ve sonuçların dağıtılması. Bu adımlar, kullanılan algoritmaya ve projenin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi gözetimli ve gözetimsiz nedir?

    Makine öğrenmesi, gözetimli ve gözetimsiz olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır: 1. Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Amaç: Doğru yanıtları içeren veriler kullanılarak tahminler yapılır. Özellikler: Veri kümesi etiketlenmiştir; her örneğin bir sınıfı ve etiketi vardır. Kullanım Alanları: Spam algılama, duygu analizi, hava durumu tahmini, fiyatlandırma. Algoritmalar: Karar ağaçları, doğrusal regresyon, destek vektör makineleri, lojistik regresyon. 2. Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Amaç: Etiketlenmemiş verilerdeki gizli kalıplar ve yapılar bulunur. Özellikler: Veri kümesi etiketlenmemiştir; makine, veriler arasındaki ilişkileri ve yapıları kendi kendine öğrenir. Kullanım Alanları: Müşteri segmentasyonu, öneri motorları, tıbbi görüntüleme. Teknikler: Kümeleme, ilişkilendirme, boyut indirgeme.
    5 kaynak

    Makine öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık. 2. Özellik Seçimi. 3. Model Seçimi. 4. Modelin Eğitilmesi. 5. Modelin Değerlendirilmesi. 6. Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon. 7. Tahminler ve Dağıtım. Makine öğrenme modeli eğitmek için Python, R gibi diller ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenmede amaç nedir?

    Denetimsiz öğrenmede amaç, etiketli verilere ihtiyaç duymadan, verilerin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmektir. Denetimsiz öğrenmenin bazı amaçları: Kümeleme (Clustering). Boyut indirgeme. Anomali tespiti. İlişkilendirme madenciliği.
    5 kaynak

    Makine Öğrenmesi'nde kaç çeşit öğrenme vardır?

    Makine Öğrenmesi'nde üç ana çeşit öğrenme vardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmaların geliştirici tarafından denetlendiği, etiketli veriler kullanılarak olayların ilişkisinin ve kuralların öğrenildiği yöntemdir. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketli verilerin olmadığı, değişkenler arasındaki ilişkilerin keşfedilerek modellerin oluşturulduğu yaklaşımdır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir aracının çevresiyle etkileşim kurarak ödül veya ceza aldığı, bu şekilde en iyi eylemi öğrenmeye çalıştığı yöntemdir.
    5 kaynak

    Gözetimli öğrenme türleri nelerdir?

    Gözetimli öğrenme türleri iki ana kategoriye ayrılır: sınıflandırma ve regresyon. Sınıflandırma: Verilerin önceden belirlenmiş kategorilere ayrılmasını sağlar. Regresyon: Sürekli değerler tahmin etmeye yöneliktir. Ayrıca, gözetimli öğrenmenin bir alt türü olan yarı gözetimli öğrenme de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    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