MakineÖğrenmesi

X aykırı değerini düzeltmek için birkaç yöntem bulunmaktadır: 1. Aykırı Değerlerin Silinmesi (Trimming): Aykırı değerler veri girişi hatası veya insan faktörü gibi nedenlerle oluşmuşsa, bu değerlerin silinmesi tercih edilebilir. 2. Aykırı Değerlerin Yerine Değer Atanması (Imputation): Aykırı değerlerin yerine ortalama, medyan, mod gibi temsili istatistikler veya sabit değerler atanabilir. 3. Veri Dönüşümü (Transformation): Verilerin logaritmik veya karekök dönüşümü gibi yöntemlerle dönüştürülmesi, aykırı değerlerin etkisini azaltabilir. 4. Aykırı Değerlere Dayanıklı Makine Öğrenmesi Algoritmaları: Aykırı değerlere karşı dayanıklı olan Decision Tree, Random Forest, XGBoost gibi algoritmalar kullanılabilir. Hangi yöntemin kullanılacağı, verilerin özelliklerine ve analizin amacına bağlı olarak değişecektir.

Kuzuv0 farklı alanlarda çeşitli işlevlere sahip bir platformdur: 1. Sağlık Sektörü: Hastaneler, Kuzuv0'un öngörücü analitik yeteneklerini kullanarak hastaları kronik hastalıklara yakalanma riski açısından değerlendirebilir ve erken müdahale ile komplikasyonları önleyebilir. 2. Finans Sektörü: Bankalar ve yatırım firmaları, piyasa trendlerini analiz etmek ve daha doğru yatırım kararları almak için Kuzuv0'un makine öğrenme algoritmalarını kullanır. 3. Perakende: Perakende işletmeleri, müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar, satın alma davranışlarını tahmin eder ve stok yönetimini optimize eder. 4. Animasyon ve Grafik: "Kuzuv0 By Yakuza 0" gibi projelerde animasyon ve grafik işlemleri için kullanılır. Ayrıca, Kuzuv0'un kullanıcı deneyimi ve entegrasyon yetenekleri de öne çıkar; mevcut sistemlere sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir ve özelleştirilebilir bir kullanıcı arayüzüne sahiptir.

Kanser tanısı için çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılabilir, bunlar arasında en sık kullanılanlar şunlardır: 1. Karar Ağaçları: Verilerin sınıflandırılması ve sıralanmasında kullanılır. 2. Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma problemleri için optimal bir hiper düzlem bulmayı hedefler. 3. Yapay Sinir Ağları: Biyolojik sinir sistemleri tabanlı olarak tasarlanmıştır ve öğrenme sürecindeki verileri anlamak, sınıflandırmak ve tahmin etmek için kullanılır. Ayrıca, derin öğrenme yöntemleri de kanser tanısında etkili olabilir ve görüntü işleme teknikleriyle birlikte kullanılarak daha doğru sonuçlar elde edilebilir. Bu yöntemlerin seçimi, veri kümesinin türüne, boyutuna ve doğasına bağlı olarak değişir.

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin sinir ağlarını model alan, birbirine bağlı düğümlerden (yapay nöronlar) oluşan yapılardır. Çalışma mantığı şu şekildedir: 1. Girdi Katmanı: Dış dünyadan gelen verileri alır. 2. Gizli Katmanlar: Girdi verilerini işleyerek ara sonuçlar üretir ve bu süreçte bağlantılar güçlendirilir veya zayıflatılır. 3. Çıktı Katmanı: İşlenmiş verilere dayanarak nihai sonuçları üretir. Kullanım alanları arasında: - Görüntü Tanıma: Yüz tanıma, güvenlik sistemleri. - Doğal Dil İşleme: Metin çeviri, müşteri hizmetleri botları. - Anomali Tespiti: Üretim hatası ve kredi kartı dolandırıcılığı tespiti. YSA, büyük veri setlerinden öğrenme yeteneğiyle, karmaşık problemlerin çözümünde güçlü bir araç olarak kullanılır.

Makine öğrenimini öğrenme süresi, kişinin başlangıç seviyesine, hedeflerine ve bağlılığına bağlı olarak üç aydan bir yıla kadar değişebilir. Temel konuları öğrenmek için önerilen zaman dilimleri: - Python temelleri: Veri türleri, döngüler, işlevler ve nesne yönelimli programlama gibi konuları öğrenmek bir ila iki ay sürebilir. - Popüler kütüphaneler: Matplotlib, Seaborn, NumPy ve pandas gibi kütüphaneleri öğrenmek iki ila üç hafta sürebilir. - Makine öğrenimi kavramları: Sinir ağları, denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi konuları tam olarak anlamak iki ila üç ay sürebilir. Ayrıca, pratik deneyim kazanmak ve gerçek dünya projeleri üzerinde çalışmak da öğrenme sürecini hızlandırır.

GPT kısaltmasının açılımı "Generative Pre-trained Transformer" yani "Üretici Ön-Eğitimli Dönüştürücü"dür.

Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin neden yapıldığı ve hangi soruların cevaplanması gerektiği belirlenir. 2. Veri Toplama: Anketler, araştırma sonuçları, hastane kayıtları, arama geçmişleri gibi çeşitli kaynaklardan veriler toplanır. 3. Verilerin Düzenlenmesi: Toplanan veriler organize edilir, kayıt tutulur ve analiz edilmek üzere uygun hale getirilir. 4. Veri Temizleme: Tekrarlanan kayıtlar, hatalı kısımlar ve konuyla alakasız bilgiler ayıklanır. 5. İstatistiksel Analiz: Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve modellenmesi yapılır. 6. Görselleştirme: Analiz sonuçları, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi görsel modellerle sunulur. Bu süreçte veri madenciliği, metin analizleri, makine öğrenmesi gibi teknikler de kullanılabilir.

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.

Deneyap Kart 1A, güçlü bir elektronik geliştirme kartı olup çeşitli alanlarda kullanılabilir: 1. Nesnelerin İnterneti (IoT) Projeleri: Dahili Wi-Fi ve Bluetooth özellikleri ile IoT ve bulut tabanlı projeler için idealdir. 2. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka: Tensorflow Lite ile makine öğrenmesi ve yapay zeka tabanlı projeler için kullanılabilir. 3. Akıllı Ev ve Tarım: Akıllı ev, akıllı tarım, akıllı taşıtlar ve mobil sağlık gibi alanlarda uygulamalar geliştirilebilir. 4. Çevresel Bağlantılar: ADC, DAC, UART, PWM, I2C, SPI gibi zengin çevresel bağlantılara sahiptir. 5. Güç Yönetimi: Li-Po batarya şarjı ve özel Li-Po bağlantı konnektörü ile güvenilir güç sağlar.

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.

Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin karmaşık işlevlerini taklit ederek verilerden öğrenme, kalıpları tanıma ve karar verme gibi görevleri yerine getirmektir. Bu ağlar, büyük miktarda veriyi analiz ederek desen tanıma, tahmin yapma, sınıflandırma ve otomasyon gibi alanlarda kullanılır.

GRU (Gated Recurrent Unit), sıralı veri görevlerinde kullanılan bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. GRU'nun yaptığı işler: - Konuşma tanıma: Ses sinyallerini analiz ederek konuşmayı metne dönüştürür. - Doğal dil işleme (NLP): Cümlelerdeki kelime dizilimini analiz ederek anlam çıkarır. - Zaman serisi tahmini: Satış rakamları, web sitesi trafiği veya hisse senedi fiyatları gibi tarihsel verileri kullanarak gelecekteki eğilimleri öngörür. - Anomali tespiti: Dizilerdeki olağan dışı kalıpları belirleyerek dolandırıcılık tespiti veya ağ izinsiz giriş tespiti gibi alanlarda kullanılır. - Müzik üretimi: Nota ve akor dizilimlerini analiz ederek müzikal parçalar oluşturur.

LLM (Large Language Model), makine öğrenmesi teknikleriyle eğitilmiş, doğal dili anlayan ve üreten ileri düzey yapay zeka modelleridir. Bu modeller, derin öğrenme mimarileri ve dönüştürücüler gibi sinir ağı çerçeveleri kullanarak farklı veri kaynaklarından gelen bilgileri işler ve birleştirir. LLM'lerin bazı kullanım alanları: - Metin oluşturma: Hikayeler, makaleler, şiirler gibi metinler oluşturmak için kullanılır. - Çeviri: Farklı diller arasında yüksek doğruluk oranına sahip çeviriler yapar. - Soru-cevap sistemleri: Kullanıcılardan gelen soruları anlayarak uygun cevaplar üretir. - Duygu analizi: Metinlerdeki duygusal tonları tespit eder. LLM'lerin zorlukları: - Önemli miktarda bilgisayar kaynağı, depolama ve enerji tüketimi gerektirir. - Eğitim verilerindeki yanlılıklar, modelin çıktılarında da yanlılıklara neden olabilir.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.

Insider'ın kişiselleştirilmiş ürün öneri motoru, akıllı tavsiye motoru olarak adlandırılır. Bu motor, aşağıdaki özelliklerle çalışır: 1. Veri Toplama ve Analiz: Müşteri verileri (satın alma geçmişi, gezinme davranışları vb.) toplanır ve temizlenir, ardından makine öğrenme algoritmaları ile analiz edilir. 2. Müşteri Segmentasyonu: Benzer müşteri profilleri ve ürün özellikleri belirlenerek dinamik müşteri segmentleri oluşturulur. 3. Öngörücü Analitik: Geçmiş verilere dayanarak müşteri davranışları tahmin edilir ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturulur. 4. Gerçek Zamanlı Güncellemeler: Öneriler, müşteri etkileşimlerine göre sürekli olarak güncellenir ve optimize edilir. Bu motor, web, mobil uygulamalar ve e-posta gibi çeşitli kanallarda ürün önerileri sunmak için kullanılır.

NLP (Natural Language Processing), başarının yeni teknolojilerinden biri olarak kabul edilmektedir. NLP, bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi için kullanılan bir yapay zeka dalıdır ve aşağıdaki alanlarda önemli başarılar elde etmektedir: Chatbot ve sanal asistanlar: Kullanıcı taleplerini anlayıp yanıtlayarak müşteri desteği, eğitim ve kişisel asistanlık gibi alanlarda kullanılmaktadır. Makine çevirisi: Dil bariyerlerini aşarak cümleleri ve paragrafları anında çevirebilmektedir. Metin hazırlama ve özetleme: Tıbbi metinler gibi alanlarda üstün performans göstererek metinleri özetlemekte ve özgün metinler üretmektedir. Duygu analizi: Sosyal medya yorumları ve müşteri geri bildirimlerini değerlendirerek duygusal tonları anlamakta ve içgörüler elde etmektedir. NLP, sürekli gelişen bir alan olup, derin öğrenme ve diğer yapay zeka tekniklerinin ilerlemesiyle daha da yaygınlaşmaktadır.

Hastalık tahmininde makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bootstrap metodu kullanımı şu şekilde özetlenebilir: 1. Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması: Hastalık tahmininde çeşitli makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılabilir. Bu algoritmalar arasında Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu ve Destek Vektör Makineleri bulunur. 2. Bootstrap Metodu: Bootstrap, veri setinden tekrarlı örneklemeler yaparak her modelin farklı bir veri alt kümesiyle eğitilmesini sağlar. Örnek Çalışmalar: - Tezara.org sitesinde, Kardiyovasküler Hastalıkların erken teşhisi için beş farklı sınıflandırma yönteminin karşılaştırıldığı bir yüksek lisans tezi bulunmaktadır. - ResearchGate sitesinde, diyabet hastalığının erken teşhisi için Random Forest, K-Nearest Neighbour ve AdaBoost algoritmalarının kullanıldığı bir çalışma yer almaktadır.

KNN (K-Nearest Neighbors) formülü, sınıflandırma veya regresyon problemleri için yeni bir veri noktasının tahminini yaparken kullanılır. Formül adımları: 1. K değerinin belirlenmesi: K, dikkate alınacak en yakın komşuların sayısını temsil eder. 2. Mesafenin hesaplanması: Yeni veri noktası ile eğitim verilerindeki tüm noktalar arasındaki mesafe, Euclidean, Manhattan veya Hamming gibi bir mesafe metriği kullanılarak hesaplanır. 3. En yakın komşuların bulunması: Tanımlanan mesafeye göre, yeni veri noktasına en yakın K komşu belirlenir. 4. Tahmin: Sınıflandırma için, seçilen K komşuların çoğunluk sınıfı yeni veri noktasına atanır; regresyon için ise bu komşuların ortalama değeri tahmin olarak kullanılır.

Yapay zekada kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri setleriyle çalışır ve giriş verilerinin yanında doğru sonuçlar da mevcuttur. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle çalışır ve verilerdeki gizli örüntüleri ve yapıları ortaya çıkarmaya çalışır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan ile çevresi arasındaki etkileşimlere dayanır ve ajan, çevresinden aldığı geri bildirimlere göre öğrenir. 4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayanan bir öğrenme türüdür ve büyük veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık örüntüleri tanır. 5. Genetik Algoritmalar: Biyolojik evrimi taklit eden optimizasyon algoritmalarıdır ve çözüm ararken doğal seçilim ve mutasyon süreçlerini kullanır.

Yapay zeka arşivi oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Problem Tanımlama: Arşivlenecek verilerin hangi sorunu çözeceği veya hangi görevi yerine getireceği belirlenmelidir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda büyük miktarda veri toplanmalıdır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, yapay zeka modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmelidir. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir yapay zeka modeli seçilmelidir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilmelidir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilmelidir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılarak kullanıcılara sunulur. Ayrıca, yapay zeka arşivi oluştururken aşağıdaki araçlar da kullanılabilir: - Python ve R: Veri bilimi ve yapay zeka için popüler programlama dilleri. - TensorFlow ve PyTorch: Yapay sinir ağları ve derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan kütüphaneler. - Tableau ve Power BI: Veri görselleştirme araçları. - Hadoop ve Spark: Büyük veri işleme ve analizinde kullanılan dağıtık işlem sistemleri.