MakineÖğrenmesi

XGBoost algoritması, gradient boosted decision trees (GBDT) olarak bilinen bir ensemble öğrenme yöntemine dayanır.

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.

ReLU (Rectified Linear Unit) ve sigmoid aktivasyon fonksiyonları arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Çıktı Aralığı: ReLU, giriş değerlerini pozitifse doğrudan, aksi takdirde sıfır olarak çıkarır ve çıktıyı [0, +∞] arasında bir değere dönüştürür. 2. Hesaplama Hızı: ReLU, hesaplama açısından daha verimlidir ve büyük veri setlerinde hızlı sonuçlar verir. 3. Gradyan Sorunu: Sigmoid fonksiyonu, derin ağlarda gradyan kaybı sorunlarına yol açabilir, çünkü büyük giriş değerlerinde gradyan çok küçük olur. 4. Kullanım Alanı: ReLU, özellikle derin sinir ağlarında yaygın olarak kullanılırken, sigmoid fonksiyonu iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde idealdir.

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ve AUC (Area Under the ROC Curve), sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan önemli metriklerdir. ROC eğrisi, ayrım eşiği değiştikçe ikili bir sınıflandırıcı sistemin teşhis yeteneğini gösterir. AUC, ROC eğrisinin altında kalan alanı ifade eder ve modelin tüm olası eşiklerdeki performansını özetleyen tek bir skaler değer sağlar. ROC ve AUC, özellikle tıbbi görüntü analizi, dolandırıcılık tespiti ve spam filtreleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

YOLO (You Only Look Once) ve SSD (Single Shot Detector) arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLO, tüm görüntüyü bir kerede işleyerek nesneleri tespit eder ve her bir hücre için birden fazla sınırlayıcı kutu ve sınıf olasılığı öngörür. - SSD, görüntüyü birden fazla ölçekteki özellik haritalarına bölerek nesneleri tespit eder. Özetle, YOLO hız ve basitlik sunarken, SSD daha fazla doğruluk sağlar.

Karar ağaçlarında en iyi bölme kriteri, farklı algoritmalara göre değişiklik gösterebilir: 1. ID3 ve C4.5 algoritmalarında: En iyi bölme kriteri bilgi kazancı (information gain) olarak kullanılır. 2. CART algoritmasında: Gini indeksi en sık kullanılan tek değişkenli ayırma kriterlerinden biridir. 3. CHAID algoritmasında: Ki-kare ilişki test istatistiği kullanılır. Ayrıca, Twoing kriteri de karar ağaçlarında kullanılan ve gözlemlerin %50'sini bir düğüme, kalan %50'sini de diğer düğüme ayıracak homojen gruplar yaratmayı amaçlayan bir diğer kriterdir.

Kimyagerlere yapay zeka (YZ) kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Problem Tanımlama: YZ'nin hangi kimyasal sorunu çözeceği veya görevi yerine getireceği net bir şekilde belirlenmelidir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda ilgili veriler toplanmalıdır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, YZ modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmeli, eksik ve hatalı veriler temizlenmelidir. 4. Model Seçimi: Sorununa ve verilere uygun bir YZ modeli seçilmelidir (örneğin, yapay sinir ağları, makine öğrenmesi, derin öğrenme). 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 sunulmalıdır. YZ'nin kimyadaki bazı uygulama alanları: - Moleküler özellik tahmini: Yeni moleküllerin özelliklerini doğru bir şekilde tahmin ederek sentezleme sürecini optimize etmek. - Reaksiyon koşulları tahmini: Hangi reaksiyon koşullarının en iyi sonuçları vereceğini belirlemek. - Kimyasal reaksiyonların optimizasyonu: Reaksiyon adımlarını ve koşullarını otomatikleştirmek.

PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network) modeli, ResNet mimarisine dayanmaktadır.

Makine öğrenmesi ders notları genel olarak aşağıdaki konuları içerir: 1. Makine Öğrenmesinin Temel Prensipleri: Verilerin düzenlenmesi, model oluşturma, eğitim süreci ve performans değerlendirmesi gibi temel kavramlar. 2. Makine Öğrenmesi Türleri: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı öğrenme türleri ve bunların uygulama alanları. 3. Veri Hazırlama ve Ön İşleme: Veri toplama, veri temizleme ve ön işleme süreçleri, veri normalizasyonu ve eksik verilerin tamamlanması gibi adımlar. 4. Algoritmalar ve Model Eğitimi: Uygun algoritma seçimi, model eğitimi, test veri setleri ve çapraz doğrulama yöntemleri. 5. Değerlendirme Metrikleri: Modellerin başarısını ölçmek için kullanılan performans göstergeleri, karışıklık matrisi, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi ölçütler. 6. Endüstriyel Uygulamalar: Finans, sağlık, pazarlama ve otomotiv gibi sektörlerde makine öğrenmesinin kullanım örnekleri.

Dil modeli eğitimi süresi, çeşitli faktörlere bağlı olarak değişir: 1. Modelin Türü ve Seviyesi: Yoğunlaştırılmış kurslar genellikle daha kısa sürer ancak daha fazla ders saati içerir. 2. Eğitim Süresi: Temel dil modelleri tek bir kelimenin olasılığını tahmin edebilirken, modern büyük dil modelleri cümlelerin veya dokümanların olasılığını tahmin edebilir ve bu modellerin eğitimi aylar sürebilir. 3. Uygulama Alanı: Dil modellerinin eğitim süresi, kullanılan veri kümesinin boyutuna, işlem gücüne ve modelin karmaşıklığına göre de değişir. Özetle, dil modeli eğitiminin süresi birkaç haftadan birkaç aya kadar uzayabilir.

YOLO eğitim sonuçları, Python programlama dili kütüphaneleri kullanılarak OpenCV, NumPy ve SciPy gibi araçlarda saklanır. Ayrıca, YOLO Education Platform adlı yazılımda da eğitim sonuçları depolanabilir.

ResNet kodu yazmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Gerekli kütüphaneleri import etmek: TensorFlow, Keras, NumPy ve diğer gerekli kütüphaneler. ```python import tensorflow from tensorflow.keras import Model, datasets, layers import numpy as np ``` 2. Veri yükleme ve ön işleme: CIFAR-10 gibi bir veri setini yüklemek ve işlemek. ```python (train_batches, validation_batches, test_batches) = preprocessed_dataset() ``` 3. Model yapısını oluşturmak: Temel blokları (ResidualBlocks) ve katmanları (Conv2D, Dense vb.) tanımlamak. ```python inputs, outputs = model_base((config.get("width"), config.get("height"), config.get("dim"))) model = Model(inputs, outputs, name=config.get("name")) ``` 4. Model başlatma ve derleme: Modelin kayıp fonksiyonu, optimizer ve metriklerle derlenmesi. ```python model.compile(loss=config.get("loss"), optimizer=config.get("optim"), metrics=config.get("optim_additional_metrics")) ``` 5. Model eğitimi: Eğitim ve doğrulama veri setlerini kullanarak modelin eğitilmesi. ```python trained_resnet = train_model(resnet, train_batches, validation_batches) ``` 6. Model değerlendirme: Eğitilen modelin test veri seti üzerinde değerlendirilmesi. ```python score = model.evaluate(test_batches, verbose=0) print(f'Test loss: {score[0]} / Test accuracy: {score ```

LSTM (Uzun Kısa Vadeli Bellek) ve RNN (Tekrarlayan Sinir Ağları) arasındaki temel farklar şunlardır: - Mimari: LSTM, RNN'nin gelişmiş bir versiyonudur ve bellek hücreleri ile giriş, unutma ve çıktı kapılarına sahiptir. - Uzun Vadeli Bağımlılıklar: LSTM'ler, vanishing gradient problemini aşarak uzun vadeli bağımlılıkları daha etkili bir şekilde öğrenebilir. - Hesaplama Maliyeti: LSTM'ler, daha karmaşık gating mekanizmaları nedeniyle daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir. - Paralelleştirme: LSTM'ler ve RNN'ler sequential işleme yaparken, Transformerler paralel işleme yeteneğine sahiptir.

Destek Vektör Makineleri (SVM) aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Görüntü Tanıma: Yüz tespiti ve nesne tanıma gibi görevlerde piksel verilerini analiz ederek görüntüleri sınıflandırmak için kullanılır. 2. Metin Sınıflandırması: Spam e-posta tespiti, duygu analizi ve metin belgelerinin kategorilere ayrılması gibi görevlerde etkilidir. 3. Biyoinformatik: Gen ifadesi verilerine dayalı olarak protein sınıflandırması ve kanser teşhisi gibi karmaşık veri setlerinde kullanılır. 4. Finansal Uygulamalar: Hisse senedi piyasası analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi finansal işlemlerde kullanılır. 5. Konuşma Tanıma: Ses özelliklerini analiz ederek fonemleri ve kelimeleri sınıflandırmak için kullanılır. SVM, yüksek boyutlu verilere sahip ve sınırlı eğitim örneklerine sahip senaryolarda da yaygın olarak tercih edilir.

Dijital simülasyon ve metasezgisel algoritmaların birleşimi, daha esnek, verimli ve dayanıklı yaklaşımlar sağlayabilir. Bu birleşim şu alanlarda kullanılabilir: - Görüntü füzyonu: Farklı sensörlerden alınan görüntülerin birleştirilmesi, daha anlamlı ve net bilgiler içeren görüntüler elde edilmesini sağlar. - Kredi risk değerlendirmesi: Makine öğrenme yöntemleri ve metasezgisel algoritmaların birlikte kullanımı, kredi başvurularının daha doğru sınıflandırılmasını mümkün kılar. - Optimizasyon problemleri: Metasezgisel algoritmalar, optimizasyon problemlerinin yaklaşık çözümlerini bulmakta son derece etkilidir ve bu algoritmaların seçimi, performansın maksimize edilmesi için daha akıllı hale getirilebilir.

Yapay zeka ile grafik analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: İlgili ve kaliteli verilerin toplanması gereklidir. 2. Veri Temizleme ve Ön İşleme: Verilerin analiz için hazırlanması, eksik verilerin tamamlanması ve veri normalizasyonu yapılır. 3. Özellik Mühendisliği: Verilerden anlamlı özellikler çıkarılır ve modelleme için uygun hale getirilir. 4. Model Seçimi ve Eğitimi: Uygun yapay zeka modelinin seçilmesi ve eğitilmesi sağlanır. 5. Model Değerlendirme: Modelin performansının test verileri üzerinde değerlendirilmesi yapılır. 6. Sonuçların Sunumu ve Yorumlanması: Analiz sonuçlarının görselleştirilmesi ve iş kararları için yorumlanması sağlanır. 7. Uygulama ve İzleme: Modelin gerçek dünyada uygulanması ve performansının sürekli izlenmesi sağlanır.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark, kullanılan veri türü ve modelin çalışma şeklidir: 1. Denetimli Öğrenme: Etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir. 2. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir.

Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Amaç ve Kullanım Alanı: - Regresyon, geçmiş verilerden gelecekteki olayları sayısal olarak tahmin etmeye yönelik bir uygulamadır. - Makine öğrenmesi ise, verilerden öğrenme ve bu öğrenme sonucunda tahminler veya sınıflandırmalar yapma yeteneğine sahip sistemlerin geliştirilmesini amaçlar. 2. Veri Türü: - Regresyon modelleri, sürekli hedef değişkenlerine sahip verilerle çalışır. - Makine öğrenmesi modelleri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerle çalışabilir. 3. Model Karmaşıklığı ve Hesaplama Gücü: - Makine öğrenmesi modelleri, genellikle daha karmaşık ve açıklanması zor olabilir, yüksek hesaplama gücü ve büyük veri setleri gerektirir. - Regresyon modelleri, daha basit ve anlaşılması kolay matematiksel ifadeler üretir. 4. Eğitim Süresi: - Makine öğrenmesi modelleri, kısa eğitim sürelerine sahiptir ve küçük veri setleriyle birkaç saat içinde sonuçlar alınabilir. - Regresyon modellerinin eğitimi, daha uzun sürebilir ve genellikle günler veya haftalar alabilir.

Gradyan tabanlı yöntemler, optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan ve parametrelerin güncellenmesini sağlayan algoritmalardır. Başlıca gradyan tabanlı yöntemler şunlardır: 1. Batch Gradient Descent: Tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller. 2. Stochastic Gradient Descent (SGD): Her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller. 3. Mini-Batch Gradient Descent: Eğitim verisini küçük parçalara böler ve her parçadan yararlanarak gradyanı hesaplar. Diğer gradyan tabanlı yöntemler arasında RMSprop, Adam ve Adadelta gibi algoritmalar da bulunur.

Trendyol R ifadesi, Trendyol Tech adlı teknoloji geliştirme merkezini ifade edebilir.