• Buradasın

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir 2.
    Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur:
    1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur 2.
    2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır 1.
    3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. kisiselgelisim.com
        2
      3. miesofficial.com
        3
      4. miuul.com
        4
      5. oracle.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 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 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'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 lineer model nedir?

    Makine öğrenmesi bağlamında lineer model, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi bulmak için kullanılan bir öngörücü modeldir. Lineer modellerin bazı türleri: Basit lineer regresyon. Çoklu lineer regresyon. Lineer modellerin avantajları: Uygulaması basittir. Model parametrelerinin yorumlanması kolaydır. Geniş ve çeşitli ilişkiler ifade edilebilir. Dezavantajları: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğu varsayılır. Uç değerlerin regresyon üzerinde büyük etkisi vardır. Özellikler arasında bağımsızlık olduğu varsayılır.
    5 kaynak

    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

    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