MakineÖğrenmesi

Filter yöntemi farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahiptir: 1. ASP.NET Core'da Filtreler: İstek işleme işlem hattındaki belirli aşamaların öncesinde veya sonrasında kodun çalıştırılmasını sağlar. 2. Python'da Filter Fonksiyonu: Bir listedeki öğeleri, bir filtreleme işlevi olarak kullanarak true veya false döndüren bir listeye dönüştürür. 3. Makine Öğrenmesinde Filtreleme Yöntemleri: Veri kümesindeki değişkenlerin bir alt kümesini seçerek model oluşturma sürecini kolaylaştırır.

Transformer ve CNN (Convolutional Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari ve Odak Alanı: - CNN: Bilgisayar görüşü görevleri için tasarlanmıştır ve yerel özellikleri ve mekansal hiyerarşileri öğrenmek için kullanılır. - Transformer: Doğal dil işleme (NLP) görevleri için geliştirilmiştir ve kendi dikkat mekanizmaları ile paralel işleme yeteneklerine sahiptir. 2. Veri İşleme: - CNN: Tüm görüntüyü doğrudan işler ve filtreler kullanarak görüntüdeki tüm pikselleri dikkate alır. - Transformer: Görüntüyü bir dizi patceye böler ve bu patceleri bir dizi olarak işler. 3. Performans ve Sınırlamalar: - CNN: Daha verimli ve daha az parametre ile iyi performans gösterir, ancak küçük bağlamlarda ve sınırlı veri setlerinde daha iyidir. - Transformer: Küresel bağlamı daha iyi yakalar ve daha büyük veri setlerinde daha iyi performans gösterir, ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir.

CNN (Convolutional Neural Network) modelinde aşağıdaki katmanlar ve bileşenler kullanılarak tanımlama yapılır: 1. Convolutional Layer (Evrişim Katmanı): Görüntüyü ele alan ilk katmandır ve filtreler (kerneller) kullanarak görüntüdeki belirli özellikleri yakalar. 2. Activation Functions (Aktivasyon Fonksiyonları): Genellikle ReLU (Rectified Linear Unit) kullanılır ve modelin doğrusal olmayan özellikleri öğrenmesini sağlar. 3. Pooling Layer (Havuzlama Katmanı): Boyutsallığı azaltır ve önemli özellikleri koruyarak hesaplama karmaşıklığını düşürür. 4. Fully Connected Layer (Tam Bağlantılı Katman): Evrişimli katmanlardan ve havuzlama katmanlarından geçen görüntüyü düz bir vektör haline getirir ve sınıflandırma için kullanır. Model eğitimi sürecinde ise geniş bir etiketlenmiş veri seti kullanılır ve model, veriler üzerinde çalışarak doğru tahminler yapmayı öğrenir.

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.

Transformer ve RNN arasındaki temel farklar şunlardır: 1. İşleme Yaklaşımı: RNN'ler, verileri sırayla işleyerek her adımda önceki bilgilerin hafızada tutulmasını sağlar. 2. Uzun Mesafe Bağımlılıkları: RNN'ler, vanishing gradient sorunu nedeniyle uzun mesafe bağımlılıklarını yakalamada zorlanır. 3. Eğitim ve Performans: RNN'ler genellikle daha basit ve kaynak açısından daha az yoğundur, ancak uzun diziler üzerinde eğitilmesi daha zordur. 4. Uygulama Alanları: RNN'ler, konuşma tanıma ve zaman serisi tahminleri gibi ince taneli zamansal dinamiklerin önemli olduğu uygulamalarda tercih edilir.

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.