• Buradasın

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Kullanım Durumları:
    • Makine Öğrenmesi:
      • Yapılandırılmış veri üzerinde çalışan basit problemler için uygundur 13.
      • Sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu ve spam tespiti gibi alanlarda kullanılır 13.
      • Örneğin, bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayanarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenmesi kullanabilir 3.
    • Derin Öğrenme:
      • Yapılandırılmamış veriler ve karmaşık problemler için idealdir 134.
      • Görüntü tanıma, dil işleme, ses işleme, otonom sistemler, yüz tanıma ve büyük veri gerektiren görevlerde kullanılır 13.
      • Örneğin, bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir 3.
    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 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. coderspace.io
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. learn.microsoft.com
        3
      4. oracle.com
        4
      5. patika.dev
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    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

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Derin öğrenme ile birçok farklı işlem yapılabilir, bunlar arasında: 1. Sanal asistanlar: Siri, Alexa gibi dijital asistanlar, sözlü komutları anlayıp yorumlayarak bilgi sağlarlar. 2. Yüz tanıma: Sosyal medyada fotoğraflardaki kişileri etiketlemek için yüz tanıma teknolojisi kullanılır. 3. Kişiselleştirilmiş öneriler: Video akış platformları ve e-ticaret siteleri, kullanıcıların geçmiş tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar. 4. Siber güvenlik: Sahte girişleri tespit ederek siber güvenliği sağlar. 5. Tıbbi analizler: Tıbbi görüntü analizinde hastalıkları teşhis eder ve sağlık tahminlerinde bulunur. 6. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini tanıyarak ve engelleri algılayarak kendi kendine hareket eder. 7. Doğal dil işleme: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek, duygu analizi yapmak ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede hangi yapay zeka kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı yapay zeka modelleri şunlardır: Çok katmanlı algılayıcı (MLP). Derin inanç ağları (DBN). Evrişimsel sinir ağları (CNN/Convolutional Neural Networks). Yinelemeli sinir ağları (RNN/Recurrent Neural Networks). Dönüştürücüler (Transformers). Derin oto kodlayıcılar (Autoencoders). Ayrıca, TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi çerçeveler ve kütüphaneler, derin öğrenme modellerinin gelişimini basitleştirir.
    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

    Derin öğrenmede aktif öğrenme nedir?

    Derin öğrenmede aktif öğrenme, modelin etiketlenmiş en önemli verileri seçerek öğrendiği yinelemeli bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu süreçte: 1. İlk veri seçim süreçleri için belirsizlik örneklemesi ve çeşitliliğe dayalı örnekleme gibi stratejiler kullanılır. 2. Seçilen veri noktaları manuel olarak etiketlenir ve eğitim veri kümesine eklenir. 3. Model, güncellenmiş veri kümesi üzerinde yeniden eğitilir ve etiketlenecek bir sonraki veri noktası kümesini seçer. 4. Bu süreç, model istenen doğruluğa ulaşana kadar tekrarlanır. Aktif öğrenme, veri etiketleme maliyetlerini azaltır ve modelin genel doğruluğunu artırır.
    5 kaynak