MakineÖğrenmesi

Overfitting ve underfitting sorunlarını düzeltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Overfitting (Aşırı Öğrenme) Düzeltme Yöntemleri: 1. Regularizasyon: Modelin karmaşıklığını azaltarak aşırı öğrenmeyi önler. 2. Erken Durdurma (Early Stopping): Eğitim sürecini, test hatası artmaya başladığı anda durdurarak aşırı öğrenmeyi önler. 3. Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Veri setini birden fazla parçaya bölerek modelin farklı veri alt kümeleri üzerindeki performansını ölçer. 4. Veri Artırımı (Data Augmentation): Mevcut verilere rastgele dönüşümler uygulayarak veri setini genişletir ve modelin daha fazla öğrenme fırsatı bulmasını sağlar. 5. Batch Normalizasyon: Modelin giriş verilerini normalize ederek iç kovaryant kaymasını azaltır. Underfitting (Yetersiz Öğrenme) Düzeltme Yöntemleri: 1. Model Karmaşıklığını Artırma: Daha fazla katman veya ağaç ekleyerek modelin daha karmaşık verileri öğrenmesini sağlar. 2. Özellik Mühendisliği: Yeni özellikler yaratarak veya mevcut özellikleri dönüştürerek modelin veri içindeki gizli kalıpları keşfetmesini sağlar. 3. Daha Fazla Eğitim Verisi: Eğitim veri setini genişleterek modelin daha iyi genelleme yapmasını sağlar. 4. Hiperparametre Ayarı: Öğrenme hızı veya düzenlilik gibi parametreleri ayarlayarak model performansını iyileştirir.

"Zero Shot" filmi, Davide Bianca tarafından 2036 Los Angeles'ta geçen bir kısa film olarak anlatılmaktadır. Ayrıca, "Zero-shot learning" terimi, yapay zeka modellerinin eğitim sürecinde daha önce karşılaşmadıkları nesneler veya kavramlar hakkında tahmin yürütmelerini sağlayan bir makine öğrenme tekniğini ifade eder.

Derin öğrenmenin aktif hale getirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için yapay sinir ağları gibi bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme) Süreci: Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Derin öğrenme için ayrıca GPU ve CPU gibi güçlü donanımlar ve TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri gereklidir.

Cross-feature terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Microsoft Word'de Çapraz Başvuru Özelliği: Bu özellik, bir belgedeki belirli yerlere (başlıklar, şekiller, tablolar) atıfta bulunmak için kullanılır. - Kullanım Adımları: 1. Belgedeki imleci çapraz başvurunun yapılacağı yere yerleştirin. 2. "Referans" sekmesine gidin ve "Çapraz Başvuru" düğmesini seçin. 3. Çapraz başvuru iletişim kutusunda, referans türünü seçin ve diğer seçenekleri belirleyin. 4. "Hangi başlık için" kutusunda, referans alınacak başlığı seçin ve "Ekle" düğmesine tıklayın. 2. Makine Öğrenmesinde Çapraz Özellikler: Bu, iki veya daha fazla özelliğin birleştirilerek aralarındaki etkileşimlerin yakalanması yöntemidir. - Kullanım Alanları: Tavsiye sistemleri, reklam hedefleme, müşteri segmentasyonu gibi alanlarda kullanılır. - Yararları: Modellerin daha karmaşık ilişkileri öğrenmesini sağlar, özellikle seyrek verilerde tahmin doğruluğunu artırır.

Xception ve Inception mimarileri arasındaki temel fark, kullanılan convolution (evrişim) türündedir. Inception mimarisi, standart convolution katmanları kullanır ve bu nedenle daha karmaşık ve kaynak yoğun bir modeldir. Xception mimarisi ise, depthwise separable convolution (derinlik ayrık convolution) olarak adlandırılan bir teknik kullanır.

Aktivasyon fonksiyonu, yapay sinir ağlarındaki her bir nöronun çıktısını belirleyen matematiksel bir fonksiyondur. Bu fonksiyonlar, bir nöronun aldığı sinyali değerlendirir ve bu sinyalle ilgili bir karar alır; eğer sinyal belirli bir eşik değerini aşarsa, nöron etkinleşir ve bir çıktı üretir. Temel olarak iki ana kategoriye ayrılır: 1. Lineer aktivasyon fonksiyonları: Giriş ve çıkış arasında doğrudan bir ilişki kurar, ancak karmaşık problemleri çözmekte yetersiz kalır. 2. Non-lineer aktivasyon fonksiyonları: Ağın daha karmaşık yapılar öğrenmesine imkân tanır ve derin öğrenme modellerinde tercih edilir.

CNN (Convolutional Neural Networks) mimarisinde birçok bilinen model bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: LeNet; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet; ZFNet.

Yapay zeka ve makine öğrenmesi bölümünü kazanmak için gereken puan, her yıl değişiklik gösterebilir. 2024 yılı verilerine göre, bu bölüme yerleşmek için en düşük 312,82001 SAY puanı gerekmektedir. Diğer yılların taban puanlarını öğrenmek için ÖSYM'nin resmi web sitesini veya ilgili üniversitelerin öğrenci işleri bürolarını ziyaret edebilirsiniz.

Derin analiz, büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneği ile çeşitli alanlarda fayda sağlar: 1. Finans: Derin öğrenme algoritmaları, finansal tahminleri iyileştirir ve risk yönetimini optimize eder. 2. Sağlık Hizmetleri: Hastaların hastalık eğilimlerini analiz ederek sağlık çalışanlarının doğru teşhis ve tedavi kararları almasına yardımcı olur. 3. Siber Güvenlik: Bilinen tehditlerden oluşan bir veritabanına yanıt vermek yerine, yeni ve şüpheli etkinlikleri tanıyarak gelişmiş tehditleri tespit eder. 4. Görüntü ve Ses İşleme: Nesne tanıma, yüz tanıma ve konuşma tanıma gibi görevlerde kullanılır. 5. Pazarlama: Veri madenciliği ve öneri sistemleri ile müşteri içgörüleri sağlar.

NLP öğrenmek için aşağıdaki kitaplar önerilir: 1. "Natural Language Processing with Python" by Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. 2. "Foundations of Statistical Natural Language Processing" by Christopher D. Manning and Hinrich Schütze. 3. "Introduction to Natural Language Processing" by Jacob Eisenstein. 4. "Practical Natural Language Processing" by Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, and Harshit Surana. 5. "Deep Learning for Natural Language Processing" by Yoav Goldberg.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır.

YOLOv3 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLOv3, Darknet-53 mimarisi ve Çoklu Ölçekli Özellik Haritaları kullanır. - YOLOv3, küçük nesneleri daha iyi tespit edebilir ve 80 farklı nesne sınıfını tanıyabilir. - YOLOv3, dengeli bir performans sunar, hem hız hem de doğruluk açısından. - YOLOv3, daha az hesaplama gücü gerektirir.

Yapay zeka ile sayısal tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Geçmiş veriler, satış geçmişi, müşteri davranışları, hava koşulları gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. 2. Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki eksik veya hatalı kısımlar tespit edilip düzeltilir, veri formatı standartlaştırılır ve gereksiz veriler temizlenir. 3. Veri Ön İşleme: Verilerin analize hazır hale getirilmesi için boyut küçültme, gürültüyü azaltma ve özellik seçimi gibi işlemler yapılır. 4. Veri Bölme: Veri seti, eğitim ve test veri seti olarak ikiye ayrılır. Eğitim veri seti, makine öğrenmesi modelinin eğitilmesi için kullanılırken, test veri setiyle modelin performansı değerlendirilir. 5. Makine Öğrenmesi Modelleri ve Algoritmaları: Zaman serisi analizi, regresyon analizi, karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi modeller kullanılarak veriler analiz edilir ve tahminler yapılır. 6. Tahmin Sonuçlarının Değerlendirilmesi ve Geliştirilmesi: Tahmin sonuçları gerçek verilerle karşılaştırılarak doğruluk oranı değerlendirilir.

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.

Lineer model, makine öğreniminde regresyon modelleri kapsamında yer alan bir model türüdür. Lineer regresyon modeli, sayısal bir değeri tahmin etmek için kullanılır ve genellikle aşağıdaki alanlarda uygulanır: - Ev fiyatı tahmini: Metrekare, posta kodu, yatak odası ve banyo sayısı gibi değişkenlere dayanarak evin fiyatını tahmin eder. - Satış tahmini: Gelecekteki satış miktarlarını öngörür. - Zaman serisi analizi: Zaman içindeki veri eğilimlerini analiz ederek gelecekteki değerleri tahmin eder.

Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark, kullanılan veri türü ve amaçlarında yatmaktadır. Denetimli kümeleme, etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir. Denetimsiz kümeleme ise etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışır.

YOLOv4 ve YOLOv5 arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLOv4, Alexey Bochkovskiy tarafından geliştirilmiş olup, CSPDarknet53 omurgasını kullanır ve daha karmaşık bir mimariye sahiptir. - Anchor Boxlar: YOLOv4, önceden tanımlanmış anchor boxlar kullanırken, YOLOv5 daha dinamik bir yaklaşım benimseyerek anchor boxları daha iyi optimize etmiştir. - Performans: YOLOv5, genellikle daha hızlıdır ve daha yüksek frames per second (FPS) değeri sunar, bu da onu gerçek zamanlı uygulamalar için daha uygun hale getirir. - Eğitim ve Kullanım Kolaylığı: YOLOv5, daha kullanıcı dostu olup, eğitim süreci daha kolaydır ve çeşitli model boyutları sunarak farklı performans ve hız gereksinimlerine hitap eder.

Python ile ürün analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Ürünle ilgili verileri CSV, Excel, SQL gibi kaynaklardan pandas kütüphanesi ile yükleyin. 2. Veri Temizleme: Eksik ve hatalı verileri pandas ve numpy kütüphaneleri ile düzenleyin. 3. Veri Keşfi (Exploratory Data Analysis): İstatistiksel metrikler ve grafikler kullanarak veri yapısını anlayın. 4. Modelleme: Regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi makine öğrenmesi yöntemlerini uygulayın. 5. Değerlendirme ve Raporlama: Sonuçları grafikler ve metriklerle ifade edin, karar vericilere veya ekibe sunun. 6. Dağıtım veya Entegrasyon: Analiz sonuçlarını bir uygulamada veya karar alma sürecinde kullanın. Bu süreçte Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler de veri görselleştirme için kullanılabilir.

CNN (Convolutional Neural Network) ve RNN (Recurrent Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri İşleme Şekli: - CNN: Resim gibi grid-like veriler üzerinde çalışır ve her şeyi bir kerede işler. - RNN: Sıralı veriler (metin, konuşma, zaman serisi) üzerinde çalışır ve her bir adımı sırayla işler. 2. Parametre Paylaşımı: - CNN: Aynı kuralları resmin farklı kısımları için uygulayarak tekrar tekrar kullanır. - RNN: Aynı kuralları zaman adımları boyunca kullanarak hafızayı korur. 3. Hafıza: - CNN: Geçmiş girdiler hakkında hafızası yoktur ve her girişi bağımsız olarak işler. - RNN: Önceki girişleri hatırlayabilir ve bunları mevcut tahminleri yapmak için kullanabilir. 4. Kullanım Alanları: - CNN: Görüntü tanıma, nesne tespiti, yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır. - RNN: Dil işleme, makine çevirisi, konuşma tanıma, hisse senedi piyasası tahminleri gibi alanlarda kullanılır.

Çoklu sınıflandırma ile borsa fiyat tahmini yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Temel Analiz: Şirketin finansal sağlığını ve büyüme potansiyelini değerlendirmek için ekonomik göstergeler, sektörel durum ve piyasa trendleri incelenir. 2. Teknik Analiz: Geçmiş fiyat hareketlerini ve işlem hacmini inceleyerek gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeye çalışır. 3. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka: Büyük veri kümelerini analiz ederek daha karmaşık tahminler üretmek için kullanılır. Önemli Not: Borsa tahminleri her zaman risk içerir ve kesin sonuçlar garanti edilemez. Yatırım kararları almadan önce profesyonel bir danışmana başvurulması önerilir.