• Buradasın

    Makine öğrenmesinde hangi eğriler kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğreniminde öğrenme eğrileri kullanılır 3. Bu eğriler, modelin öğrenme performansının deneyim veya zamana göre nasıl değiştiğini gösterir 3.
    İki ana öğrenme eğrisi türü:
    1. Eğitim Öğrenme Eğrisi: Modelin eğitim veri seti üzerinde nasıl öğrendiğini gösterir 3.
    2. Doğrulama Öğrenme Eğrisi: Modelin, eğitim veri setinin parçası olmayan bir doğrulama veri seti üzerinde nasıl genelleme yaptığını gösterir 3.
    Ayrıca, regresyon analizinde de çeşitli eğriler kullanılır, örneğin y = 2x + z denklemindeki gibi doğrusal eğriler 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. turhost.com
        2
      3. tr.python-3.com
        3
      4. tr.linkedin.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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'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 öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık. 2. Özellik Seçimi. 3. Model Seçimi. 4. Modelin Eğitilmesi. 5. Modelin Değerlendirilmesi. 6. Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon. 7. Tahminler ve Dağıtım. Makine öğrenme modeli eğitmek için Python, R gibi diller ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır.
    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

    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 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

    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