• Buradasın

    Makine öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenme modeli eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Veri Toplama ve Hazırlık 45. Kaliteli ve yeterli miktarda veri toplanır, veriler temizlenir, eksik veriler işlenir ve veriler uygun bir formata dönüştürülür 45.
    2. Özellik Seçimi 5. Modelin doğru sonuçlar vermesi için en önemli özellikler seçilir 5.
    3. Model Seçimi 4. Verilerin doğası ve problemin türüne göre doğrusal regresyon, karar ağaçları veya sinir ağları gibi bir model seçilir 4.
    4. Modelin Eğitilmesi 45. Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir 45.
    5. Modelin Değerlendirilmesi 45. Modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür 45.
    6. Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon 45. Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır 45.
    7. Tahminler ve Dağıtım 4. Model, yeni verilerle tahminler yapmak için kullanılır 4.
    Makine öğrenme modeli eğitmek için Python, R gibi diller ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. patika.dev
        1
      2. vodafone.com.tr
        2
      3. tr.linkedin.com
        3
      4. turkticaret.net
        4
      5. mantiksal.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ne kadar sürede öğrenilir?

    Makine öğrenimini öğrenme süresi, kişinin başlangıç seviyesine, hedeflerine ve öğrenme hızına bağlı olarak birkaç aydan bir yıla kadar değişebilir. Öğrenme süreci için önerilen zaman dilimleri: Temel bilgileri öğrenme: Python gibi programlama dillerinin temelleri ve matematik bilgisi için bir ila üç ay. Kavramları anlama: Sinir ağları, denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel kavramlar için iki ila üç ay. Pratik uygulama: Teorik bilgilerin gerçek dünya projelerine uygulanması ve portföy oluşturulması için üç ila altı ay (haftada 10-15 saat çalışma ile). İleri düzey konular ve iş bulma: Karmaşık kavramların öğrenilmesi, zorlu projelerin tamamlanması ve deneyim kazanılması için altı aydan bir yıla kadar (haftada 20-30 saat çalışma ile). Öğrenme sürecini hızlandırmak için belirli hedefler belirlemek, öğrenmeyi yönetilebilir bölümlere ayırmak ve düzenli pratik yapmak önerilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama nedir?

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek. 2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek. 3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek. 4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek. 5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak. Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır.
    5 kaynak

    Makine Öğrenimi'nde modelleme süreci nasıl yapılır?

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

    Ai ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Hayır, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) aynı şey değildir; makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka, bir bilgisayar sisteminin öğrenme ve sorun çözme gibi insana özgü bilişsel işlevleri taklit edebilme becerisidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri açık talimatlar olmadan gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir.
    5 kaynak

    Deep Learning ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme (deep learning), makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar: Veri miktarı: Makine öğrenmesi küçük veya orta boyuttaki veriler ile çalışırken, derin öğrenme için daha büyük veriler gereklidir. Donanım: Derin öğrenme analizleri yapmak için güçlü bilgisayarlar gerekirken, makine öğrenmesi için düşük veya orta seviyede bilgisayarlar yeterlidir. Öznitelik mühendisliği: Makine öğrenmesinde özelliklerin kullanıcılar tarafından doğru bir şekilde tanımlanması ve oluşturulması gerekir, derin öğrenmede ise verilerden üst düzey özellikler öğrenilir ve yeni özellikler oluşturulur. Eğitim zamanı: Makine öğrenmesi algoritmalarının eğitim süresi kısa (en fazla bir veya iki saat) iken, derin öğrenme algoritmalarının eğitim süresi uzundur (günler veya haftalar). Öğrenme yaklaşımı: Makine öğrenmesi, öğrenme sürecini daha küçük adımlara ayırır ve her bir adımdaki sonuçları tek bir çıkışta birleştirir. Uygulama alanları: Makine öğrenimi, yapılandırılmış ve etiketlenmiş verilerle yürütülen iyi tanımlanmış görevler için idealdir; derin öğrenme ise yapılandırılmamış verileri anlamlandırmayı gerektiren karmaşık görevler için idealdir.
    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

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.
    5 kaynak