• Buradasın

    Makine öğrenimi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenimi (ML), verilerden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleyebilen, dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir 2.
    Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır 2. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır 2.
    Makine öğreniminin bazı kullanım alanları şunlardır:
    • Öneri sistemleri 1. Netflix ve Amazon gibi şirketler, geçmiş davranışları analiz ederek kullanıcılara beğenebilecekleri ürünler veya filmler önerir 1.
    • Sesli asistanlar 1. Siri, Alexa ve Google Assistant gibi sesli asistanlar, sesli komutları anlamak ve ilgili yanıtlar sağlamak için makine öğrenimini kullanır 1.
    • Dolandırıcılık tespiti 1. Bankalar ve kredi kartı şirketleri, sahte işlemleri tespit etmek için makine öğrenimini kullanır 1.
    Makine öğreniminin dört ana türü vardır:
    1. Denetimli öğrenme 14. Etiketli veriler, algoritmaya ne gibi sonuçlar vermesi gerektiğini öğretir 4.
    2. Denetlenmeyen öğrenme 25. Bilgisayarlar, etiketlenmemiş verilerden örüntüleri keşfetme yeteneği kazanır 2.
    3. Yarı denetimli öğrenme 5. Hem etiketli hem de etiketlenmemiş veriler kullanılır 5.
    4. Pekiştirmeli öğrenme 25. Bir ajan, çevresiyle etkileşime girerek deneme-yanılma yoluyla optimal davranışı öğrenir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. medium.com
        1
      2. miuul.com
        2
      3. developers.google.com
        3
      4. getmidas.com
        4
      5. azure.microsoft.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 için hangi dil?

    Makine öğrenmesi için en popüler programlama dilleri Python ve R'dir. Python, öğrenmesi kolay ve geniş bir kütüphane ekosistemine sahip bir dildir. R, biyomühendislik ve biyoinformatik alanlarında kullanılır ve akademi içinde ve dışında biyomedikal istatistiklerde uzun süredir kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra, makine öğrenmesi için kullanılan diğer diller arasında C/C++, Java, JavaScript, Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave ve SAS bulunur. Dil seçimi, üzerinde çalışılacak proje türüne ve kişinin geçmişine bağlıdır.
    5 kaynak

    Kuantum makine öğrenmesi nedir?

    Kuantum makine öğrenmesi (QML), kuantum hesaplama ve makine öğreniminin kesiştiği noktada ortaya çıkan bir araştırma alanıdır. QML, makine öğrenimi görevlerini potansiyel olarak geliştirmek veya hızlandırmak için kuantum mekaniği ilkelerinin nasıl kullanılabileceğini araştırır. QML'de kullanılan bazı temel kuantum kavramları şunlardır: Qubit (kuantum biti). Süperpozisyon. Dolanıklık. QML, makine öğrenimi iş akışlarının çeşitli yönlerini iyileştirmek için kuantum fenomenlerinden yararlanmayı amaçlar. QML'nin bazı kullanım alanları şunlardır: İlaç keşfi ve malzeme bilimi. Finansal modelleme. Karmaşık sistem optimizasyonu. QML, klasik makine öğreniminden önemli ölçüde farklıdır. QML, hala büyük ölçüde araştırma ve geliştirme aşamasında olsa da, çeşitli alanlar için umut vaat etmektedir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi algoritmaları üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu algoritmalar, etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve makineye her örnek için istenen çıktı değerleri verilir. İki alt kategoriye ayrılır: - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır. - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki sayısal ilişkiyi inceler. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veriler etiketlenmez ve algoritma, veri noktalarını kendi başına ayırır. İki alt kategoriye ayrılır: - Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltarak daha az özellik ile çalışmayı sağlar. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve her eylemden sonra geri bildirim alır.
    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 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

    Makine Öğrenimi zor mu?

    Makine öğrenimi, yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilecek karmaşık matematiksel kavramları, programlama becerilerini ve veri bilimi anlayışını birleştirir. Makine öğreniminin zor olmasının bazı nedenleri: Matematiksel karmaşıklık. Gelişmiş programlama becerileri. Veri işleme ve ön işleme. Algoritmik karmaşıklık. Model seçimi ve ayarlama. Hızlı gelişmeler. Teorik ve pratik bilgi. Disiplinlerarası doğa. Problem çözme ve eleştirel düşünme.
    5 kaynak