• Buradasın

    Machinelearning nasıl öğrenilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenimi (ML) öğrenmek için aşağıdaki adımları izlemek faydalı olabilir:
    1. Temel Programlama ve Python: ML'ye başlamadan önce programlama ve Python öğrenmek gereklidir 2. Bu konuda Harvard Üniversitesi'nin CS50 kursu veya MIT'nin Python ile Bilgisayar Bilimine Giriş dersi önerilebilir 2.
    2. Matematik: Lineer cebir, çok değişkenli analiz ve istatistik gibi konularda temel bilgiler edinmek önemlidir 23. Khan Academy ve Imperial College London'ın matematik kursları bu konuda yardımcı olabilir 2.
    3. Veri Yapıları ve Algoritmalar: İlişkisel ağlar, karar ağaçları ve sıralama algoritmaları gibi konularda bilgi sahibi olmak, ML projelerinde daha verimli olmayı sağlar 2. Bu konuda Microsoft'un sunduğu kurslar edx.org'da mevcuttur 2.
    4. Popüler Kütüphaneler: ML için Python'da Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphaneleri öğrenmek gereklidir 13. Ayrıca, veri manipülasyonu için Pandas ve NumPy da temel araçlardır 1.
    5. Proje Deneyimi: Öğrendiklerinizi pekiştirmek için gerçek dünya projeleri üzerinde çalışmak ve veri setlerini analiz etmek önemlidir 3. Kaggle ve UCI Machine Learning Repository gibi platformlar, ücretsiz veri setleri sunar 1.
    Ek olarak, Coursera ve edX gibi platformlarda ML üzerine ücretsiz ve sertifikalı kurslar da bulunmaktadır 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. mindland.com.tr
        1
      2. mtugrull.medium.com
        2
      3. coderspace.io
        3
      4. webrazzi.com
        4
      5. nkolay.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Transfer Learning ve fine-tuning arasındaki fark nedir?

    Transfer learning ve fine-tuning arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Eğitim Kapsamı: - Transfer learning: Sadece son katmanlar yeni görev için eğitilir, modelin geri kalanı dondurulur. - Fine-tuning: Tüm model veya belirli katmanlar eğitilir, bu da modelin daha fazla uyum sağlamasına olanak tanır. 2. Veri Gereksinimleri: - Transfer learning: Küçük datasets için uygundur, çünkü önceden eğitilmiş modelin genel özellikleri yeterlidir. - Fine-tuning: Daha büyük ve orijinal dataset'e benzer bir dataset gerektirir. 3. Hesaplama Maliyeti: - Transfer learning: Daha az hesaplama kaynağı ve zaman gerektirir. - Fine-tuning: Daha fazla hesaplama gücü ve zaman ihtiyacı vardır. 4. Adaptasyon: - Transfer learning: Modelin genel özelliklerini koruma eğilimindedir ve yeni görevlere adaptasyonu sınırlıdır. - Fine-tuning: Daha fazla katman ayarlandığından, yeni göreve daha iyi uyum sağlar.
    5 kaynak

    Makine Öğrenmesi için hangi seviye?

    Makine öğrenmesi için temel seviye şu adımları içermelidir: 1. Programlama: Python gibi bir programlama dilini öğrenmek gereklidir. 2. Veri Yapıları ve Algoritmalar: İlişkisel ağlar, karar ağaçları gibi temel algoritmaları öğrenmek önemlidir. 3. Matematik: Doğrusal cebir, çok değişkenli analiz ve istatistik bilgisi gereklidir. 4. Makine Öğrenmesi Araçları: Numpy, Pandas, Matplotlib gibi veri görselleştirme kütüphanelerini öğrenmek ve bunları kullanarak pratik yapmak önemlidir. Bu temel adımları tamamladıktan sonra, makine öğrenmesinin daha ileri konularına ve uygulamalarına yönelinabilir.
    5 kaynak

    Deep learning hangi alanlarda kullanılır?

    Deep Learning (Derin Öğrenme) birçok alanda kullanılmaktadır, bunlar arasında: 1. Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR) gibi uygulamalar. 2. Ses Tanıma: Konuşma tanıma ve ses işleme. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi. 4. Oyun ve Eğlence Endüstrisi: Oyunlarda yapay zeka karşı oyuncu olarak kullanılır. 5. Tıbbi Görüntüleme: X-ışınları, MR görüntüleri gibi tıbbi görüntülerin analizi. 6. Finans: Algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti. 7. Otonom Araçlar: Çevresini tanımak ve güvenli bir şekilde hareket etmek için kullanılır. Bu alanlar, büyük veri kümeleri üzerinde yüksek hesaplama kapasitesi gerektirir ve genellikle TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler ve platformlar kullanılarak geliştirilir.
    5 kaynak

    Deep Learning ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Algoritmalar ve Öğrenme Yöntemleri: Makine öğrenimi, genellikle daha basit algoritmalar kullanır ve belirli bir görev için optimize edilmiştir. 2. Veri Miktarı ve Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, büyük veri setleri ile çalışırken daha fazla hesaplama gücü ve veri gerektirir. 3. İnsan Müdahalesi: Makine öğrenimi, sonuçların doğru olması için daha fazla insan müdahalesi ve ayarlaması gerektirir. 4. Kullanım Alanları: Makine öğrenimi, e-posta filtreleme, öneri sistemleri ve finansal dolandırıcılık tespiti gibi daha basit ve belirli görevlerde kullanılır.
    5 kaynak

    Deep learning ne kadar sürede öğrenilir?

    Deep learning'in öğrenilme süresi, birçok faktöre bağlı olarak değişir. Genel olarak: Temel kurslar: Part-time çalışarak, derin öğrenmenin temellerini öğrenmek 4-6 hafta sürebilir. Daha ileri konular ve pratik uygulamalar: 2-3 ay gibi daha uzun bir süre gerektirir. Ayrıca, derin öğrenme yolculuğunu hızlandırabilecek bazı öneriler de vardır: Motivasyon ve zaman taahhüdü: Derin öğrenmeye olan güçlü bir istek ve her hafta düzenli olarak çalışma, süreci hızlandırabilir. Ön bilgi: Programlama ve makine öğrenimi konularında temel bilgiye sahip olmak, öğrenme eğrisini kısaltır. Kaynak kullanımı: Coursera, edX gibi platformlardaki özel kurslar ve resmi TensorFlow ve PyTorch dokümantasyonu, en güncel ve doğru bilgileri sağlar.
    5 kaynak

    Python A-Z™: Veri Bilimi ve Machine Learning ücretsiz mi?

    "Python A-Z™: Veri Bilimi ve Machine Learning" kursu ücretsiz değildir. Kursun ücreti yaklaşık 4000 INR olarak belirtilmiştir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi nedir?

    Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğrenmesinin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketsiz verilerden örüntü çıkarma. - Pekiştirmeli öğrenme: Ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. Kullanım alanları: finansal piyasa tahminleri, hastalık teşhisi, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi birçok alanı kapsar.
    5 kaynak