• Buradasın

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir 3.
    Bu süreçte gerçekleştirilen bazı işlemler şunlardır:
    • Veri temizleme 23. Verilerdeki hataların veya aykırı değerlerin tespit edilip düzeltilmesi 23.
    • Özellik seçimi 3. Görevle en alakalı giriş değişkenlerinin belirlenmesi 3.
    • Veri dönüşümleri 3. Değişkenlerin ölçeğinin veya dağılımının değiştirilmesi 3.
    • Özellik mühendisliği 3. Mevcut verilerden yeni değişkenler türetilmesi 3.
    • Boyutsallığın azaltılması 3. Verilerin kompakt projeksiyonlarının oluşturulması 3.
    Veri hazırlama süreci, projenin hedeflerine ve kullanılacak algoritmalara göre değişir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.python-3.com
        1
      2. miuul.com
        2
      3. coderspace.io
        3
      4. post.nghiatu.com
        4
      5. komtas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri Toplama (Data Collection). 2. Veri Hazırlama (Data Preparation). 3. Veri Girişi (Data Input). 4. İşleme (Processing). 5. Veri Çıktısı ve Yorumlama (Data Output/Interpretation). 6. Veri Depolama (Data Storage).
    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

    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

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Hayır, veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürür. Makine öğrenmesi ise, veri yığınları arasındaki ilişkiyi temsil eden bilgilerden yararlanarak, bu verileri kullanarak modeller oluşturur ve bu modeller sayesinde sonuca ulaşır. Her ikisi de büyük veriden öğrenir, analitik süreçler olup, veri biliminin temel bir parçasıdır ve işletmelerin veri kümelerini faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılır.
    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 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