• Buradasın

    Makine Öğrenimi'nde modelleme süreci nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine Öğrenimi'nde modelleme süreci aşağıdaki adımları içerir:
    1. Problem Belirleme: Öngörülmesi gerekenlerin ve bu tahminleri yapmak için gerekli gözlem verilerinin belirlenmesi 1.
    2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin toplanarak bir veri seti oluşturulması 12.
    3. Veri Hazırlama: Verilerin makine öğrenimi için uygun hale getirilmesi, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturulması 12.
    4. Model Seçimi: Problemi en iyi temsil edecek ve verilere uygun olan modelin seçilmesi 12.
    5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verilerin modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmesi için ayrılması 1.
    6. Model Eğitimi: Seçilen algoritmanın veri üzerinde eğitilmesi, modelin verilerden öğrenmesi ve tahminler yapması 2.
    7. Model Değerlendirme: Modelin performansının ve doğruluğunun ölçülmesi, çapraz doğrulama, doğruluk, hassasiyet gibi metriklerle yapılması 2.
    8. Parametre Ayarlama: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilmesi için uygun parametrelerin ayarlanması 1.
    9. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapılması 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miuul.com
        1
      2. verianalizi.yaptirma.com.tr
        2
      3. turkticaret.net
        3
      4. mantiksal.com
        4
      5. coderspace.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine Öğrenimi zor mu?

    Makine öğrenimi, yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilecek bir alandır. Bunun nedeni, makine öğreniminin aşağıdaki gibi çeşitli karmaşık unsurları bir arada içermesidir: Karmaşık matematiksel kavramlar. İleri düzey programlama becerileri. Veri işleme ve ön işleme. Algoritmik karmaşıklık. Ancak, özveri ve doğru yaklaşımla makine öğreniminde uzmanlaşmak mümkündür.
    5 kaynak

    Lineer modelleme ne işe yarar?

    Lineer modelleme, çeşitli alanlarda optimizasyon ve analiz amacıyla kullanılır. İşte bazı faydaları: Üretim ve Planlama: Üretim maliyetlerini minimize etmek veya üretim hacmini maksimize etmek için kaynakların etkili bir şekilde dağıtılmasını sağlar. Envanter Yönetimi: Stok seviyelerini optimize ederek envanter maliyetlerini düşürür. Lojistik ve Ulaşım: Rotalama ve taşıma maliyetlerini en aza indirir. Enerji Sektörü: Rüzgar enerjisi analizlerinde, akış denklemlerinin çözümünde kullanılır. Mühendislik: Yapıların inşaat planlamasında ve mühendislik hesaplamalarında doğrusal olmayan analizleri yapar. Lineer modelleme, matematiksel araçlarla karar alma sürecini hızlandırarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmeye yardımcı olur.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.
    5 kaynak

    Derin ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, makine öğrenmesine göre çok daha fazla veri gerektirir. 2. Donanım Gereksinimleri: Derin öğrenme, genellikle GPU gibi daha güçlü donanımlar kullanır. 3. Özellik Mühendisliği: Makine öğrenmesinde özellikler genellikle insan müdahalesiyle belirlenirken, derin öğrenme algoritmaları özellikleri otomatik olarak öğrenebilir. 4. Karmaşıklık: Derin öğrenme, daha karmaşık problemleri çözmek için uygundur. 5. Yorumlanabilirlik: Makine öğrenmesi modelleri, derin öğrenme modellerine göre daha kolay yorumlanabilir. Her iki yöntem de yapay zekanın alt kümeleridir ve verilerden öğrenerek tahminler ve kararlar alır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde lineer regresyon nedir?

    Makine öğreniminde lineer regresyon, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modelleyen en temel denetimli makine öğrenimi algoritmalarından biridir. Bu algoritmanın amacı, bir veya birden fazla bağımsız değişken (giriş) ile bağımlı değişken (çıktı) arasında doğrusal bir ilişki kurarak sürekli sayısal bir çıktı üretmektir. Kullanım alanları: - Ekonomi ve finans (ev fiyatı tahmini, stok fiyatı öngörüsü). - Sağlık (hasta verilerine dayalı tahminler). - Pazarlama (satış tahmini, müşteri harcaması öngörüsü). Avantajları: - Basitlik ve hız. - Doğrusal ilişkilerin olduğu durumlarda iyi performans gösterir. Dezavantajları: - Doğrusal varsayım, non-lineer ilişkilerde başarısız olabilir. - Yüksek boyutlu veri setlerinde performans düşebilir.
    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

    Makine öğrenmesinde hangi eğriler kullanılır?

    Makine öğreniminde öğrenme eğrileri kullanılır. İki ana öğrenme eğrisi türü: 1. Eğitim Öğrenme Eğrisi: Modelin eğitim veri seti üzerinde nasıl öğrendiğini gösterir. 2. Doğrulama Öğrenme Eğrisi: Modelin, eğitim veri setinin parçası olmayan bir doğrulama veri seti üzerinde nasıl genelleme yaptığını gösterir. Ayrıca, regresyon analizinde de çeşitli eğriler kullanılır, örneğin y = 2x + z denklemindeki gibi doğrusal eğriler.
    5 kaynak