• Buradasın

    VBA'da makine öğrenmesi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    VBA'da makine öğrenmesi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturun 1.
    2. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun hale getirin, anlamlı değişkenler oluşturun 1.
    3. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçin 1.
    4. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Veri setini eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırın 1.
    5. Model Eğitimi: Seçilen modeli eğitim ve doğrulama verileriyle eğitin 3.
    6. Değerlendirme: Modelin performansını değerlendirmek için test verisi kullanın 1.
    7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçları iyileştirin, en iyi parametreleri ayarlayın 1.
    8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapın 1.
    Makine öğrenimi algoritmalarını VBA ile entegre etmek için Python veya R gibi dillerde yazılmış modelleri kullanabilirsiniz 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miuul.com
        1
      2. excelvba35.com
        2
      3. learn.microsoft.com
        3
      4. temelexcel.com.tr
        4
      5. oyunpusula.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çeşitli durumlarda kullanılır: Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları: 1. Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi riski yönetimi. 2. Sağlık: Tıbbi bilgi yönetimi, hastalık teşhisi ve tedavisi. 3. Medya: Sosyal medya kişiselleştirme, uygunsuz içeriği filtreleme. 4. Perakende: Satış optimizasyonu, bireyselleştirilmiş alışveriş önerileri. 5. Günlük Hayat: Sesli asistanlar, öneri sistemleri. Derin Öğrenme Kullanım Alanları: 1. Görüntü Tanıma: Otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri. 2. Dil İşleme: Metin çevirisi, doğal dil işleme. 3. Kişiselleştirilmiş Tıp: Yeni tedavi yöntemleri geliştirme. 4. Siber Güvenlik: Gelişmiş tehdit tespiti. 5. Eğitim: Eğitim materyallerinin otomatik etiketlenmesi.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama nedir?

    Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek. 2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek. 3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek. 4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek. 5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak. Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır.
    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

    Makine öğrenmesi için hangi dil?

    Makine öğrenmesi için en yaygın kullanılan programlama dilleri şunlardır: 1. Python: Basit söz dizimi, kapsamlı kütüphaneleri (TensorFlow, PyTorch) ve topluluk desteği ile makine öğrenmesi için idealdir. 2. R: İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme konularında uzmanlaşmıştır, veri madenciliği ve yapay zeka projelerinde kullanılır. 3. Java: Platform bağımsızlığı, performans ve geniş kütüphane desteği sunar. 4. C++: Zaman verimliliğinin kritik olduğu durumlarda yüksek performans sağlar. 5. JavaScript: Web tabanlı yapay zeka uygulamaları geliştirmek için kullanılır. Seçim, projenin gereksinimlerine ve geliştiricinin tercihine bağlı olarak yapılmalıdır.
    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 öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır. 2. Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir. 3. Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir. Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir.
    5 kaynak