MakineÖğrenmesi

Borsa verilerinde hangi cross validation yönteminin kullanılacağına dair kesin bir bilgi bulunmamakla birlikte, kullanılabilecek bazı cross validation yöntemleri şunlardır: K-Fold Cross Validation. Leave-One-Out Cross Validation. Stratified Cross Validation. Time Series Cross Validation. Cross validation yöntemi seçimi, veri setinin boyutuna, dağılımına ve özelliklerine bağlıdır.

SSE makine öğrenmesi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, makine öğrenimi (ML), yapay zekanın bir alt kümesidir ve bilgisayarların verilerden öğrenmesini, kalıpları belirlemesini ve tahminler yapmasını sağlayan algoritmalar kullanır. Bazı makine öğrenimi türleri: Denetimli öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak model eğitilir. Denetimsiz öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak desenler belirlenir. Pekiştirmeli öğrenme: Deneme-yanılma yöntemiyle belirli bir hedefe doğru ilerleme sağlanır.

Autoencoder ile öznitelik seçimi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Feature Extraction (Öznitelik Çıkarma). Denoising (Gürültü Giderme). Variational Autoencoder (VAE) ile Yeni Veri Üretimi. Autoencoder kullanarak öznitelik seçimi yaparken, eğitim verilerinin türü ve kullanım amacına göre en uygun model ve parametrelerin belirlenmesi önemlidir.

Epoch sayısının artması, derin öğrenme modellerinde genellikle şu etkilere yol açar: Daha iyi genelleme: Model daha uzun süre eğitildiğinde, genelleme yeteneği artabilir. Hata oranının azalması: Epoch sayısının artması, modelin hata oranının düşmesini sağlar. Aşırı uyum (overfitting) riski: Epoch sayısı çok fazla olduğunda, model eğitim verisine aşırı uyum sağlayabilir ve yeni, görülmemiş verilere genelleme yeteneğini kaybedebilir. Eğitim süresinin uzaması: Epoch sayısının artması, modelin daha fazla eğitim almasını sağlar ve bu da eğitim süresini uzatabilir. Doğru epoch sayısının belirlenmesi, modelin performansını optimize etmek için kritik öneme sahiptir.

Destek vektör makineleri (DVM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Biyoinformatik: Gen ekspresyon verilerinin sınıflandırılması ve proteinlerin sınıflandırılması. Finans: Kredi riskinin değerlendirilmesi, dolandırıcılık tespiti ve borsa verilerinin analiziyle gelecekteki trendlerin tahmini. Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve davranış tahmini. Görüntü işleme: Yüz tanıma ve nesne tespiti. Metin sınıflandırma: Spam tespiti ve duygu analizi. Ayrıca, DVM'ler, yüksek boyutlu verilere sahip problemlerde ve özelliklerin iyi tanımlandığı yapılandırılmış veri türlerinde etkili performans gösterir.

Bilgisayarlı görme, çeşitli bölümlere ve alanlara bakmaktadır. Bu alanlar arasında: Tıp: Tıbbi görüntü işleme ve bilgisayarlı görme, özellikle glokom ve retina hastalıklarının teşhisinde kullanılır. Mühendislik: Bilgisayarlı görü, nesnelerin tanınması, hareket tahmini ve 3D sahne modelleme gibi alanlarda mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılır. Robotik: Robotların otonom yol planlaması ve navigasyon sistemlerinde bilgisayarlı görü önemlidir. E-ticaret: Envanter yönetimi ve kalite kontrol gibi süreçlerde bilgisayarlı görü uygulanır. Ayrıca, bilgisayarlı görü, sinyal işleme, makine görüsü ve görüntü işleme gibi alanlarla da ilişkilidir.

Keras, 2015 yılında Google mühendisi François Chollet tarafından geliştirilmiştir. Keras'ın gelişim süreci: İlk yayınlanma: 27 Mart 2015. TensorFlow ile entegrasyon: 2017 yılında, TensorFlow'un çekirdek kütüphanesinde desteklenmeye başlandı. CNTK desteği: Microsoft, CNTK v2.0 sürümünden itibaren Keras'a bir CNTK arka ucu ekledi. Güncel sürüm: En son sürüm 3.10.0, 19 Mayıs 2025 tarihinde yayınlandı. Keras, Python diliyle yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit), derin sinir ağlarının verimli bir şekilde eğitilmesini sağlayan açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. CNTK'nın bazı kullanım alanları: Görüntü tanıma. Konuşma ve metin tanıma. Doğal dil işleme (NLP). Anomali tespiti. Tavsiye sistemleri.

Sınıflandırma yöntemlerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bazı ölçütler şunlardır: Doğruluk (Accuracy). Duyarlılık (Recall). Kesinlik (Precision). F1 Skoru. Özgüllük. AUC (ROC Eğrisinin Altındaki Alan). Matthews Korelasyon Katsayısı (MCC).

Vektörlerin önemli olmasının bazı nedenleri: Matematiksel uygulamalar: Vektörler, matematiksel dünyada büyük öneme sahiptir ve günlük hayatın birçok alanında kullanılır. Mühendislik ve ulaşım: Mühendislik projelerinde, özellikle yol, köprü ve bina tasarımında vektör hesaplamaları kullanılır. Bilgisayar grafikleri ve oyun geliştirme: Nesnelerin hareketi ve dönüşü genellikle vektörlerle ifade edilir, bu da nesnelerin akıcı ve gerçekçi bir şekilde hareket etmesini sağlar. Finans ve yatırım: Finansal piyasalarda, yatırım ve portföy yönetiminde vektörler, risk ve getiri analizinde kullanılır. Vektörel çizimler: Grafik tasarımda, illüstrasyon, web sitesi tasarımı, logo ve poster tasarımı gibi alanlarda vektörel çizimler kullanılır.

K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir makine öğrenme algoritmasıdır. KNN'nin kullanım alanlarından bazıları: Tavsiye sistemleri. Temel görüntü sınıflandırması. Anomali tespiti. Sağlık hizmetleri. KNN'nin basitliği, yorumlanabilirliğin önemsendiği çeşitli uygulamalarda kendini gösterir.

K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması şu adımlarla hesaplanır: 1. Optimum K değerinin belirlenmesi. 2. Mesafenin hesaplanması. 3. En yakın komşuların bulunması. 4. Sınıflandırma veya regresyon. KNN algoritmasının hesaplanması için çapraz doğrulama (cross-validation) ve dirsek yöntemi (elbow method) gibi yöntemlerle optimum K değeri bulunabilir. KNN algoritmasının hesaplanması için gerekli kod örnekleri ve detaylı açıklamalar için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: GeeksforGeeks. Miuul. YouTube.

CatBoost ve XGBoost arasında seçim yaparken, kullanım amacına göre karar verilmelidir: CatBoost, özellikle kategorik veriler için daha iyi performans gösterir. XGBoost, genel performans ve hız açısından daha avantajlıdır. Özetle: - Kategorik veri ağırlıklı görevler için CatBoost, - Genel performans ve hız öncelikli görevler için XGBoost tercih edilebilir.

Cahit Arf'ın makine öğrenmesi ile ilgili çalışması, 1959 yılında yazdığı "Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?" başlıklı makaledir. Bu makalede Arf, makinelerin düşünme yetisine sahip olup olamayacağını tartışmış, insan beyninin işleyişini taklit edebilen makinelerin tasarlanabileceğini ancak makinelerin insan gibi bilinç, yaratıcılık ve duygulara sahip olamayacağını savunmuştur. Makalenin orijinali, Dr. Emir Öngüner'in arşivinden dijital formata dönüştürülmüş ve Atatürk Üniversitesi Yayınevi tarafından yayımlanmıştır.

"Borsa Endeksi Yönünün Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmini: BIST-100 Örneği" başlıklı çalışma, Yasin Büyükkör ve Seyyide Doğan tarafından 2024 yılında gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, Borsa İstanbul 100 (BIST-100) endeksinin yönünü ağaç tabanlı topluluk makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin etmektir. Yöntem: Üç yılın günlük açılış, kapanış, en yüksek, en düşük ve hacim verilerine üstel düzgünleştirme uygulanmış ve elde edilen teknik göstergeler modelin girdi değişkenleri olarak ele alınmıştır. Girdi değişkeni alanı, teknik göstergelerin pencere uzunlukları artırılarak genişletilmiştir. Karar ağaçlarına dayanan topluluk makine öğrenmesi yöntemlerinden Random Forest, XGBoost ve CatBoost kullanılmıştır. Modelin parametreleri Bayesyan Arama (Bayesian Search) yöntemi ile optimize edilmiştir. Bulgular: Tüm yöntemler %89,7 ile %90,4 arasında doğruluk oranına ulaşmıştır. XGBoost, en iyi performans gösteren yöntem olarak belirlenmiştir. Sonuç: Çalışma, finansal zaman serisi tahmin çalışmalarına katkı sunmayı hedeflemektedir.

En etkili NLP tekniği, kişinin ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlı olarak değişebilir. Ancak, bazı yaygın ve etkili NLP teknikleri şunlardır: Zihinsel Prova (İmgeleme Eğitimi). Swish Tekniği. Yeniden Çerçeveleme. Aynalama. Çapalama (Demirleme). NLP tekniklerinin etkili bir şekilde uygulanması için bir uzmana danışılması önerilir.

Makine öğrenmesinde kullanılan bazı yapay sinir ağları: Perceptron (Algılayıcı). Çok katmanlı algılayıcılar. Derin sinir ağları. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en çok kullanılan programlama dillerinden biri Python'dur.

Regresyon ağacı ve karar ağacı arasındaki temel fark, tahmin edilen bağımlı değişkenin türüdür. - Karar ağaçları, kategorik veya sıralı değerleri tahmin eder ve sınıflandırma problemleri için kullanılır. - Regresyon ağaçları ise sürekli ve sıralı değerleri tahmin eder ve regresyon problemleri için kullanılır. Özetle: - Karar ağaçları: Sınıflandırma - Regresyon ağaçları: Regresyon Örnek: - Karar ağacı: Gelir ve meslek verilen potansiyel müşterilerin bilgisayar ürünleri alırken yapacakları harcamaları tahmin etmek. - Regresyon ağacı: Konut fiyatını belirleyen en önemli değişkenleri belirlemek.

Sigmoid fonksiyonu, makine öğrenimi ve derin öğrenmede kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur. Özellikleri: Şekil: Karakteristik "S" şeklinde veya sigmoidal bir eğri üretir. Amaç: Gerçek değerli sayıları 0 ile 1 arasında bir aralığa "sıkıştırır". Kullanım Alanları: İkili sınıflandırma. Çok etiketli sınıflandırma. RNN'lerde geçit mekanizmaları. Dezavantajları: Kaybolan gradyan sorunu.

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir teknoloji olup, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. İşte bazı kullanım alanları: Finans ve yatırım: Bankacılık, kredi kartı şirketleri ve faiz kurumlarında karar süreçlerinde kullanılır. Tıp: Elektrokardiyografi ve elektroenseflografi yorumlamada, kardiyovascular sistem modellemesinde ve tıbbi görüntü analizinde kullanılır. Görüntü ve ses tanıma: Karakter tanıma, el yazısı tanıma, metni konuşmaya çevirme gibi işlemlerde kullanılır. İlaç geliştirme: Biyomolekül modelleme ve ilaç geliştirme süreçlerinde kullanılır. Kontrol ve sistem tanımlama: Sistemlerin tanımlanması ve kontrol süreçlerinde kullanılır. Tahmin ve kestirim: Hava durumu, borsa gibi alanlarda tahmin ve kestirim yapmak için kullanılır. Arıza analizi: Sistem arızalarının analizinde kullanılır. Psikoloji: Bilişsel modelleme ve beyin fonksiyonlarının anlaşılmasında kullanılır. YSA, sınıflandırma, modelleme ve tahmin gibi uygulamalar için de yaygın olarak kullanılmaktadır.