• Buradasın

    Makine öğrenmesinde SSE nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesinde SSE (Sum of Squared Errors - Karelerin Toplamı Hatası) şu şekilde hesaplanır:
    1. Her tahmin için: Gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki fark bulunur 14.
    2. Farklar karelenir 14.
    3. Tüm veri noktaları için karelenmiş farklar toplanır 14.
    SSE'nin formülü şu şekildedir:
    SSE = Σ(ŷi - yi)²
    Burada:
    • ŷi: Tahmin edilen değer
    • yi: Gerçek değer
    Örnek: Bir veri setinde beş veri noktası olduğunu ve bir modelin bu veri noktaları için şu değerleri tahmin ettiğini varsayalım:
    ŷ1 = 6, ŷ2 = 7, ŷ3 = 8, ŷ4 = 9, ŷ5 = 10
    Gerçek değerler ise:
    y1 = 5, y2 = 6, y3 = 7, y4 = 8, y5 = 9
    SSE hesaplaması şu şekilde yapılır:
    SSE = (6 - 5)² + (7 - 6)² + (8 - 7)² + (9 - 8)² + (10 - 9)² = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5 1.
    SSE, bir modelin tahminlerinin gerçek değerlere ne kadar yakın olduğunu gösterir; daha düşük bir SSE değeri, modelin verilere daha iyi uyduğunu ifade eder 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. thetechedvocate.org
        1
      2. miuul.com
        2
      3. mathworks.com
        3
      4. statorials.org
        4
      5. rdrr.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    SSE makine öğrenmesi nedir?

    SSE makine öğrenmesi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, makine öğrenimi (ML), yapay zekanın bir alt kümesidir ve bilgisayarların verilerden öğrenmesini, kalıpları belirlemesini ve tahminler yapmasını sağlayan algoritmalar kullanır. Bazı makine öğrenimi türleri: Denetimli öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak model eğitilir. Denetimsiz öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak desenler belirlenir. Pekiştirmeli öğrenme: Deneme-yanılma yöntemiyle belirli bir hedefe doğru ilerleme sağlanır.
    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

    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 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