• Buradasın

    Makine öğrenmesi lineer model nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lineer model, makine öğreniminde regresyon modelleri kapsamında yer alan bir model türüdür 23.
    Lineer regresyon modeli, sayısal bir değeri tahmin etmek için kullanılır ve genellikle aşağıdaki alanlarda uygulanır 2:
    • Ev fiyatı tahmini: Metrekare, posta kodu, yatak odası ve banyo sayısı gibi değişkenlere dayanarak evin fiyatını tahmin eder 3.
    • Satış tahmini: Gelecekteki satış miktarlarını öngörür 5.
    • Zaman serisi analizi: Zaman içindeki veri eğilimlerini analiz ederek gelecekteki değerleri tahmin eder 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. oracle.com
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. developers.google.com
        3
      4. miuul.com
        4
      5. coderspace.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Makine öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır. 2. Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir. 3. Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir. Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir.
    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

    Lineer ne demek?

    Lineer kelimesi iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. Matematik terimi: Lineer, çizgilerle ilgili olan ve değişmesi bir doğru ile gösterilebilen anlamına gelir. Örneğin, "lineer fonksiyon" birinci dereceden bir fonksiyondur. 2. Genel kullanım: Lineer, düzgün, düzenli ve sıralı anlamlarında da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Lineer ve lineer olmayan nedir?

    Lineer ve lineer olmayan terimleri, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Veri Yapıları: - Lineer veri yapıları: Veri öğeleri birbiri ardına sıralı olarak düzenlenir ve tek seferde geçilebilir. - Lineer olmayan veri yapıları: Veri öğeleri sıralı olmayan bir düzende (hiyerarşik şekilde) düzenlenir ve birden fazla çalıştırma gerektirir. 2. Matematik ve Mühendislik: - Lineer analiz: Giriş ve çıkış arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu analiz türüdür. - Lineer olmayan analiz: Giriş ve çıkış arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı, malzeme ve geometriye bağlı değişkenlerin dikkate alındığı analiz türüdür.
    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