• 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 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

    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 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

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, bir makine öğrenimi modelinin performansını, eğitim veri setinin boyutu veya eğitim yinelemelerinin sayısı gibi bir değişkene karşı gösteren bir grafiktir. Öğrenme eğrilerinin temel bileşenleri: X ekseni: Eğitim veri setinin boyutunu veya eğitim yineleme sayısını temsil eder. Y ekseni: Modelin doğruluk veya hata oranı gibi performans metriğini gösterir. Kullanım alanları: Aşırı veya yetersiz öğrenme tespiti: Eğitim hatası ve doğrulama hatası arasındaki fark, modelin performansını gösterir. Kaynak tahsisi: Modelin daha fazla veri ile gelişip gelişmeyeceği belirlenir. Model seçimi: Farklı algoritmaların performansı karşılaştırılır.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi (ML), verilerden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleyebilen, dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Makine öğreniminin bazı kullanım alanları şunlardır: Öneri sistemleri. Sesli asistanlar. Dolandırıcılık tespiti. Makine öğreniminin dört ana türü vardır: 1. Denetimli öğrenme. 2. Denetlenmeyen öğrenme. 3. Yarı denetimli öğrenme. 4. Pekiştirmeli öğrenme.
    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