• Buradasın

    Makine öğrenmesi ne kadar sürede öğrenilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenimini öğrenme süresi, kişinin başlangıç seviyesine, hedeflerine ve öğrenme hızına bağlı olarak birkaç aydan bir yıla kadar değişebilir 2.
    Öğrenme süreci için önerilen zaman dilimleri:
    • Temel bilgileri öğrenme: Python gibi programlama dillerinin temelleri ve matematik bilgisi için bir ila üç ay 2.
    • Kavramları anlama: Sinir ağları, denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel kavramlar için iki ila üç ay 2.
    • Pratik uygulama: Teorik bilgilerin gerçek dünya projelerine uygulanması ve portföy oluşturulması için üç ila altı ay (haftada 10-15 saat çalışma ile) 2.
    • 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) 2.
    Öğrenme sürecini hızlandırmak için belirli hedefler belirlemek, öğrenmeyi yönetilebilir bölümlere ayırmak ve düzenli pratik yapmak önerilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codelabsacademy.com
        1
      2. learn.microsoft.com
        2
      3. mtugrull.medium.com
        3
      4. boenstitu.com
        4
      5. oracle.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ders notları nelerdir?

    Makine öğrenmesi ders notları için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: kitap.eba.gov.tr sitesinde "Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi" başlıklı ders notları bulunmaktadır. ckk.com.tr sitesinde "Makine Öğrenmesi Algoritmaları" başlıklı bir kitap mevcuttur. medium.com sitesinde "Adım Adım Makine Öğrenmesi Bölüm 1: Makine Öğrenmesi Nedir?" başlıklı bir yazı yer almaktadır. ceng.cu.edu.tr sitesinde makine öğrenmesi ile ilgili ders notları bulunmaktadır. adm.atauni.edu.tr sitesinde "Lojistik Bilgi Sistemleri 12. Hafta Ders Notu" başlıklı bir kaynak mevcuttur. Ayrıca, Python programlama dili kullanılarak makine öğrenmesi geliştirmek için çeşitli çevrimiçi eğitim platformları ve dokümanlar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Kullanım Durumları: Makine Öğrenmesi: Yapılandırılmış veri üzerinde çalışan basit problemler için uygundur. Sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu ve spam tespiti gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayanarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenmesi kullanabilir. Derin Öğrenme: Yapılandırılmamış veriler ve karmaşık problemler için idealdir. Görüntü tanıma, dil işleme, ses işleme, otonom sistemler, yüz tanıma ve büyük veri gerektiren görevlerde kullanılır. Örneğin, bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir. Özetle, makine öğrenmesi daha az veri ve işlem gücü ile hızlı çözümler sunarken, derin öğrenme daha büyük veri setleri ve güçlü donanımlar ile daha karmaşık problemleri çözebilir.
    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 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 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

    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

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, 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 öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak