• Buradasın

    VBA'da makine öğrenmesi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    VBA (Visual Basic for Applications) ile makine öğrenimi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Hazırlığı: VBA kodları aracılığıyla Excel tablosundaki veriler, makine öğrenimi modellerine aktarılır 2.
    2. Model Entegrasyonu: Makine öğrenimi algoritmaları çalıştırılır ve tahminler yapılır 2.
    3. Sonuçların İadesi: Algoritmanın tahminleri Excel'e geri döndürülür 2.
    Örnek bir uygulama:
    • Satış Tahminleri: Geçmiş satış verileri kullanılarak gelecekteki satışlar tahmin edilebilir 2. Bunun için VBA ile Python veya R gibi dillerde yazılmış makine öğrenimi modelleri entegre edilebilir 2.
    Ek kaynaklar:
    • Udemy: "Excel VBA (Makro) Eğitimi | Sıfırdan Makro Öğren" kursu, VBA ile makro yazma ve programlama konularında bilgi sunar 3.
    • Microsoft Destek: "VBA Makrolarının Dinamik Olarak Eklenmesi ve Çalıştırılması Hakkında" makalesi, VBA modüllerinin dinamik olarak nasıl ekleneceğini ve makroların nasıl çalıştırılacağını açıklar 4.
    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 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 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 süreçte gerçekleştirilen bazı işlemler şunlardır: Veri temizleme. Özellik seçimi. Veri dönüşümleri. Özellik mühendisliği. Boyutsallığın azaltılması. Veri hazırlama süreci, projenin hedeflerine ve kullanılacak algoritmalara göre değişir.
    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 için hangi dil?

    Makine öğrenmesi için en popüler programlama dilleri Python ve R'dir. Python, öğrenmesi kolay ve geniş bir kütüphane ekosistemine sahip bir dildir. R, biyomühendislik ve biyoinformatik alanlarında kullanılır ve akademi içinde ve dışında biyomedikal istatistiklerde uzun süredir kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra, makine öğrenmesi için kullanılan diğer diller arasında C/C++, Java, JavaScript, Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave ve SAS bulunur. Dil seçimi, üzerinde çalışılacak proje türüne ve kişinin geçmişine bağlıdır.
    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 öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık. 2. Özellik Seçimi. 3. Model Seçimi. 4. Modelin Eğitilmesi. 5. Modelin Değerlendirilmesi. 6. Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon. 7. Tahminler ve Dağıtım. Makine öğrenme modeli eğitmek için Python, R gibi diller ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır.
    5 kaynak