MakineÖğrenmesi

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.

Yandex Yapay Zeka kullanarak basketbol maçı yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Yapay zeka, maç sonuçları, oyuncu performansları, hava durumu, sakatlık raporları gibi çeşitli veri kaynaklarından bilgi toplar. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, yapay zeka algoritmaları ile analiz edilir. 3. Model Eğitimi: Yapay zeka, geçmiş maç sonuçları ve diğer ilgili veriler üzerinde eğitilir. 4. Tahmin Üretimi: Eğitilmiş yapay zeka modeli, gelecek maçlar için tahminler üretir. 5. Geri Bildirim ve Güncelleme: Yapay zeka, gerçek maç sonuçları ile tahminlerini karşılaştırarak kendini sürekli olarak günceller ve geliştirir. Bu adımlar, yapay zekanın basketbol maçlarını tahmin etme ve analiz etme sürecini genel hatlarıyla özetlemektedir.

Çapraz doğrulamada hangi yöntemin daha iyi olduğu, projenin özelliklerine ve ihtiyaçlarına bağlıdır. İşte bazı yaygın yöntemler ve kullanım alanları: 1. K-Fold Cross Validation: Veri seti eşit büyüklükte K parçaya bölünür ve her parça sırayla doğrulama verisi olarak kullanılır. 2. Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV): Her veri noktası sırayla test verisi olarak kullanılır ve geri kalan veriler eğitim için kullanılır. 3. Stratified K-Fold Cross Validation: Her katmanda sınıf dağılımının orijinal veri setindeki dağılıma benzer olmasını sağlar. 4. Repeated Cross Validation: K-Fold Cross Validation yöntemini birden fazla kez tekrarlar, daha güvenilir performans tahminleri sağlar. 5. Bootstrap: Veri setinden rastgele örnekler çekerek yeni veri setleri oluşturur. Ayrıca, Holdout ve Validation Set gibi diğer yöntemler de çapraz doğrulama için kullanılabilir.