• 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 13.
    Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir:
    1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek 14.
    2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek 1.
    3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek 14.
    4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek 1.
    5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak 1.
    Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır 4.
    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

    Ai ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenmesi (ML) aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidir. Yapay Zeka, makinelerin insan benzeri zeka sergileyerek görevleri yerine getirmesini sağlayan geniş bir teknoloji alanıdır. Makine Öğrenmesi ise, yapay zekanın bir alt kümesidir ve makinelerin verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan performanslarını geliştirmesini sağlar.
    5 kaynak

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidirler. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı modeller ve kalıplar çıkarma sürecidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayarların veri analizi yaparak öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarımı ve geliştirilmesiyle ilgilenen bir bilim dalıdır.
    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'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 öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    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