• Buradasın

    Makine öğrenmesi ders notları nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesi ders notları genel olarak aşağıdaki konuları içerir:
    1. Makine Öğrenmesinin Temel Prensipleri: Verilerin düzenlenmesi, model oluşturma, eğitim süreci ve performans değerlendirmesi gibi temel kavramlar 12.
    2. Makine Öğrenmesi Türleri: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı öğrenme türleri ve bunların uygulama alanları 12.
    3. Veri Hazırlama ve Ön İşleme: Veri toplama, veri temizleme ve ön işleme süreçleri, veri normalizasyonu ve eksik verilerin tamamlanması gibi adımlar 23.
    4. Algoritmalar ve Model Eğitimi: Uygun algoritma seçimi, model eğitimi, test veri setleri ve çapraz doğrulama yöntemleri 23.
    5. Değerlendirme Metrikleri: Modellerin başarısını ölçmek için kullanılan performans göstergeleri, karışıklık matrisi, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi ölçütler 23.
    6. Endüstriyel Uygulamalar: Finans, sağlık, pazarlama ve otomotiv gibi sektörlerde makine öğrenmesinin kullanım örnekleri 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. iqlab.com.tr
        1
      2. enocta.com
        2
      3. ceng.cu.edu.tr
        3
      4. oracle.com
        4
      5. erdemkartal.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    AI ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenmesi (ML) aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. Yapay Zeka, makinelerin insan benzeri zeka sergileyerek görevleri yerine getirmesini sağlayan geniş bir teknoloji alanıdır. Makine Öğrenmesi ise, yapay zekanın bir alt kümesi olarak, makinelerin verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan performanslarını geliştirmesini sağlar.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çeşitli durumlarda kullanılır: Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları: 1. Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi riski yönetimi. 2. Sağlık: Tıbbi bilgi yönetimi, hastalık teşhisi ve tedavisi. 3. Medya: Sosyal medya kişiselleştirme, uygunsuz içeriği filtreleme. 4. Perakende: Satış optimizasyonu, bireyselleştirilmiş alışveriş önerileri. 5. Günlük Hayat: Sesli asistanlar, öneri sistemleri. Derin Öğrenme Kullanım Alanları: 1. Görüntü Tanıma: Otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri. 2. Dil İşleme: Metin çevirisi, doğal dil işleme. 3. Kişiselleştirilmiş Tıp: Yeni tedavi yöntemleri geliştirme. 4. Siber Güvenlik: Gelişmiş tehdit tespiti. 5. Eğitim: Eğitim materyallerinin otomatik etiketlenmesi.
    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

    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 öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    5 kaynak

    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