MakineÖğrenmesi

Kümeleme, denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplayarak veri kümesini daha anlamlı hale getirme işlemidir. Bu yöntemde, algoritma veri kümesindeki girdiler arasında örtüşen kalıpları bulmaya çalışır ve her bir küme içindeki veri noktaları birbirine daha çok benzerken, farklı kümelerdeki veri noktaları arasındaki benzerlikler daha az olur. Kümeleme algoritmalarına örnek olarak K-Means, Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN ve PCA gösterilebilir.

Veri biliminde kullanılan kaynaklar şunlardır: 1. Çevrimiçi Kurslar ve Özel Eğitim Programları: Coursera, edX, Udacity gibi platformlarda veri bilimi ve makine öğrenmesi üzerine kurslar bulunur. 2. Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis" ve "The Data Science Handbook" gibi kitaplar veri bilimi için temel kaynaklardır. 3. Etkileşimli Platformlar: Kaggle, GitHub, veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır. 4. Akademik Dergiler ve Yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar. 5. Topluluklar ve Forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar veri bilimi ile ilgili sorular ve eğitim kaynakları için faydalıdır. Ayrıca, SQL, Apache Spark, Tableau, TensorFlow gibi veri bilimi araçları da yaygın olarak kullanılır.

Karışıklık matrisinde aşağıdaki metrikler hesaplanır: 1. Gerçek Pozitif (TP): Gerçekte pozitif bir durumu ifade eden ve sınıflandırıcı tarafından pozitif olarak tahmin edilen örnekler. 2. Gerçek Negatif (TN): Gerçekte negatif bir durumu ifade eden ve sınıflandırıcı tarafından negatif olarak tahmin edilen örnekler. 3. Yanlış Pozitif (FP): Gerçekte negatif bir durumu ifade eden ancak sınıflandırıcı tarafından pozitif olarak tahmin edilen örnekler. 4. Yanlış Negatif (FN): Gerçekte pozitif bir durumu ifade eden ancak sınıflandırıcı tarafından negatif olarak tahmin edilen örnekler. Ayrıca, bu metriklerden yola çıkarak doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F puanı gibi diğer performans ölçütleri de hesaplanır.

Yapay dataset oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Amaç Belirleme: Datasetin oluşturulma amacını net bir şekilde tanımlamak gereklidir. 2. Veri Kaynaklarının Tanımlanması: Kamu datasetsleri, API'ler, web scraping, anketler, mevcut veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplanmalıdır. 3. Veri Toplama: Veriler, otomatik komut dosyaları, manuel giriş veya veri ihracatı gibi yöntemlerle toplanmalıdır. 4. Veri Temizleme: Ham veriler genellikle dağınıktır ve kullanılmadan önce temizlenmesi gerekir. 5. Veri Dönüşümü: Verilerin analiz için uygun formata dönüştürülmesi gereklidir. 6. Veri Entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen veriler birleştirilmelidir. 7. Veri Doğrulama: Datasetin doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etmek için istatistiksel analizler yapılmalı veya uzman incelemesi gerçekleştirilmelidir. 8. Dokümantasyon: Datasetin kaynakları, toplama ve işleme yöntemleri ile herhangi bir varsayım veya sınırlama hakkında dokümantasyon hazırlanmalıdır. 9. Depolama ve Erişim: Datasetin, veritabanı sistemleri, bulut depolama veya yaygın dosya formatları gibi güvenli ve erişilebilir bir yerde saklanması gereklidir. 10. Bakım: Datasetin güncel tutulması, yeni verilerin eklenmesi ve sorunların giderilmesi için düzenli olarak bakım yapılmalıdır.

TensorFlow geliştirme süreci şu adımları içerir: 1. Veri Hazırlığı: TensorFlow, veri setlerini işlemek ve dönüştürmek için araçlar sağlar. 2. Model Tasarımı: TensorFlow, sinir ağı katmanlarını oluşturmak için yüksek seviyeli bir API olan Keras'ı içerir. 3. Model Eğitimi: Model, eğitim verisi üzerinde eğitilir ve bu süreçte model parametreleri optimize edilerek hata oranı asgari düzeye indirilir. 4. Model Değerlendirme ve Test: Eğitimin tamamlanmasının ardından model, test verisi üzerinde değerlendirilir. 5. Model Dağıtımı: Eğitilmiş model, TensorFlow Serving veya TensorFlow Lite kullanılarak farklı platformlarda dağıtılabilir. 6. Model İzleme ve Güncelleme: Model dağıtıldıktan sonra performansı sürekli izlenir ve gerektiğinde güncellemeler yapılır. TensorFlow ayrıca, TensorBoard gibi görselleştirme araçları ve TensorFlow Hub gibi önceden eğitilmiş modelleri paylaşma ve yeniden kullanma imkanı sunan kütüphaneler de sağlar.

Landsat 8 uydu verileri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması makine öğrenme algoritmaları ile yapılmıştır. Bu çalışmada kullanılan bazı sınıflandırma yöntemleri şunlardır: - Destek Vektör Makineleri (DVM); - Rastgele Orman (RO); - K-En Yakın Komşuluk.

Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılır. 2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemlerinde olasılıkları tahmin eder. 3. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak sınıflandırma yapar. 4. Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri ağaç yapısı şeklinde sınıflandırır veya tahmin yapar. 5. Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulmuş bir ensemble algoritmadır. 6. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Yeni bir veri noktasını, en yakın K komşu noktasına göre sınıflandırır.

Sigmoid ve ReLU aktivasyon fonksiyonları arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Aralık ve Çıktı: - Sigmoid: Fonksiyon, herhangi bir sayıyı 0 ile 1 arasında bir değere eşler. - ReLU: Fonksiyon, negatif sayıları 0'a eşler ve pozitif sayıları kendisine bırakır. 2. Gradient Sorunu: - Sigmoid: Derin ağlarda vanishing gradient (gradyanın kaybolması) sorununa yol açabilir, çünkü uç noktalarda değerler 0'a yakınsar. - ReLU: Bu sorundan daha az etkilenir, çünkü 0'dan büyük girişler için sabit bir türev değerine sahiptir. 3. Hesaplama Hızı: - ReLU: Daha hızlı hesaplama yapar, çünkü sadece basit bir karşılaştırma işlemi gerektirir. 4. Kullanım Alanı: - Sigmoid: İkili sınıflandırma görevlerinde ve olasılık hesaplamalarında tercih edilir. - ReLU: Gizli katmanlarda ve özellikle convolutional neural networks (CNN) gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.

SSE makine öğrenmesi ifadesi doğrudan bir terim değildir, ancak makine öğrenmesi kavramı genel olarak açıklanabilir. Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenmesinin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Ajanın çevreden aldığı ödül sinyallerine dayanarak hareketlerini optimize etmesi. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme.

Üretken model eğitimi, mevcut verilerden kalıpları ve yapıları öğrenerek yeni içerik üretmek üzere tasarlanmış yapay zeka modellerinin eğitilmesi sürecidir. Bu süreç genellikle şu adımları içerir: 1. Hedefin Tanımlanması: Eğitimin amacının belirlenmesi, örneğin gerçekçi görüntüler veya insan benzeri metinler oluşturmak. 2. Çerçeve ve Mimari Seçimi: TensorFlow veya PyTorch gibi popüler çerçeveler ve GANs veya VAE gibi mimarilerin seçilmesi. 3. Veri Toplama ve Ön İşleme: Hedefle ilgili çeşitli ve temsili bir veri kümesinin toplanması ve verilerin uygun bir formata dönüştürülmesi. 4. Modelin Oluşturulması ve Yapılandırılması: Mimarinin tanımlanması, hiperparametrelerin ayarlanması ve modelin başlatılması. 5. Modelin Eğitilmesi: Modelin önceden işlenmiş verilerle beslenerek kalıpları öğrenmesi ve ağırlıkların ayarlanması. 6. İnce Ayar ve Optimizasyon: Farklı hiperparametrelerle denemeler yapılması, öğrenme oranının ayarlanması ve aşırı uyumu önlemek için düzenli hale getirme tekniklerinin uygulanması. 7. Değerlendirme ve Doğrulama: Modelin ayrı bir doğrulama veri kümesi üzerinde test edilmesi ve performans metriklerinin değerlendirilmesi. 8. Çıktı Oluşturma ve İyileştirme: Modelin parametrelerinin yinelemeli olarak ayarlanması ve üretilen sonuçların iyileştirilmesi.

Autoencoder kullanarak öznitelik seçimi şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Encoder Tasarımı: Autoencoder'ın ilk kısmı olan encoder, girdi verilerini sıkıştırarak daha düşük boyutlu bir temsil (latent space) oluşturur. 2. Bottleneck Katmanı: Sıkıştırma işleminin en kritik kısmı, verilerin en çok sıkıştırıldığı bottleneck katmanıdır. 3. Decoder Tasarımı: Encoder'ın tersine, decoder latent space temsilini yeniden yapılandırarak orijinal verileri üretir. 4. Eğitim ve Optimizasyon: Model, kayıp fonksiyonlarını kullanarak (örneğin, Mean Squared Error veya Binary Cross-Entropy) eğitilir ve geri yayılım (backpropagation) ile gradyent inişi yapılır.

Borsa verilerinde çeşitli cross validation yöntemleri kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. K-Fold Cross Validation: Veri seti, k eşit parçaya bölünür ve her parça sırayla test seti olarak kullanılır. Bu yöntem, modelin farklı veri koşullarında nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için idealdir. 2. Stratified Cross Validation: Hedef değişkenin dağılımını koruyarak, her katmanın aynı oranda sınıf veya kategoriye sahip olmasını sağlar. Bu, özellikle dengesiz veri setleri için önemlidir. 3. Leave-One-Out Cross Validation: Her bir veri noktası sırayla test seti olarak kullanılır ve model diğer noktalarla eğitilir. Bu yöntem, küçük veri setleri için uygundur ancak hesaplama açısından maliyetlidir. Bu yöntemler, modelin overfitting veya underfitting yapmasını önlemek ve daha güvenilir tahminler yapmak için kullanılır.

Keras gelişim süreci, derin öğrenme modelleri oluşturmak için aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Geliştirilecek modelin amacını ve çözeceği problemi net bir şekilde belirlemek. 2. Veri Toplama ve İnceleme: Modelin eğitilmesi için gerekli verilerin toplanması ve incelenmesi. 3. Model Tasarımı: Hangi katmanların ve aktivasyon fonksiyonlarının kullanılacağına karar verilmesi. 4. Modelin Derlenmesi: Kayıp fonksiyonları ve optimizasyon algoritmalarının seçilmesi. 5. Eğitim ve Test Aşaması: Modelin eğitilmesi ve performansının test edilmesi. 6. Hiperparametre Ayarlama: Öğrenme hızı, batch boyutu ve epoch sayısı gibi parametrelerin optimize edilmesi. 7. Modelin Kullanımı: Eğitilen modelin yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanılması.

Vektörler, çeşitli alanlarda önemli roller üstlenir ve birçok faydası vardır: 1. Bilgisayar Grafikleri: Nesnelerin konumunu, şeklini ve hareketini temsil ederek ölçeklenebilir grafikler sağlar. 2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: Metin, resim veya ses gibi karmaşık verileri temsil ederek algoritmaların kalıpları öğrenmesine, tahminlerde bulunmasına ve karar almasına yardımcı olur. 3. Navigasyon ve Konum Belirleme: GPS ve navigasyon sistemlerinde konumun belirlenmesi ve yol tarifi için kullanılır. 4. Fizik ve Mühendislik: Hareket, kuvvet, hızlanma ve enerji gibi fiziksel niceliklerin tanımlanmasında ve analizinde vazgeçilmez araçlardır. 5. Finans ve Yatırım: Portföy çeşitlendirmesi gibi analizlerde kullanılarak risk ve getiri yönetiminde etkili olur.

Destek Vektör Makineleri (SVM), çeşitli alanlarda geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir: 1. Finans ve Ekonomi: Kredi onaylama ve hisse senedi fiyat tahminleri gibi sınıflandırma problemlerinde kullanılır. 2. Sağlık Hizmetleri: Hastalık teşhisi ve tıbbi görüntüleme analizlerinde etkilidir. 3. Pazarlama ve Müşteri Analizi: Müşteri davranışlarını analiz ederek hedefli pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanılır. 4. Görüntü ve Metin Tanıma: Spam filtreleme, yüz tanıma ve belge sınıflandırma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. 5. Biyoinformatik: Gen ifadesi verilerine dayalı protein sınıflandırması ve kanser teşhisi gibi karmaşık görevlerde uygulanır. SVM'nin avantajları arasında yüksek doğruluk oranları ve genelleme yeteneği bulunurken, dezavantajları arasında büyük veri setlerinde uzun eğitim süresi ve parametre ayarlarının zorluğu yer alır.

Bilgisayarlı görme (computer vision) aşağıdaki bölümlere bakar: 1. Nesne Algılama ve Tanıma: Görüntülerdeki nesneleri tanımlama ve bulma. 2. Görüntü Sınıflandırma: Görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara ayırma. 3. Derin Öğrenme Modelleri: Görüntüleri analiz etmek için makine öğrenmesi algoritmaları ve konvolüsyonel sinir ağları (CNN) kullanma. 4. Hareket Tahmini: Görüntülerde veya videolarda nesnelerin hareketlerini izleme. 5. 3D Sahne Modelleme: Görüntülerden 3D modeller oluşturma. 6. Görüntü Onarımı: Görüntülerdeki kusurları giderme. Bu alanlar, bilgisayarlı görmenin genel çerçevesini oluşturur ve çeşitli sektörlerde uygulama bulur.

Epoch sayısı arttıkça, makine öğrenmesinde modelin daha iyi öğrendiği gözlemlenir. Ancak, epoch sayısının aşırı artması overfitting (aşırı uyum) riskini artırabilir.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit), derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan açık kaynaklı bir araç setidir. CNTK'nın başlıca kullanım alanları: - Görüntü tanıma: Nesneleri ve sahneleri tanımlama. - Doğal dil işleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi gibi görevler. - Konuşma tanıma: Konuşma sesini metne dönüştürme. - Zaman serisi analizi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etme. CNTK, çoklu GPU ve sunucu desteği ile büyük ölçekli sinir ağlarının verimli bir şekilde eğitilmesini sağlar.

Sınıflandırma yöntemlerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bazı ölçütler şunlardır: 1. Doğruluk (Accuracy): Modelin doğru tahmin ettiği kayıtların toplam kayıtlar içindeki oranını ölçer. 2. Karışıklık Matrisi: Modelin hangi şekilde yanlış veya doğru tahmin yaptığını gözlemlemek için kullanılır. 3. Hassasiyet (Precision): Modelin pozitif sınıfı doğru bir şekilde tanımlamada ne kadar iyi olduğunu ölçer. 4. Geri Çağırma (Recall): Modelin tüm veri kümesindeki olumlu gözlemleri doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini ölçer. 5. F1 Skoru: Hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalaması olup, modelin genel performansını değerlendirir. 6. ROC Eğrisi (Receiver Operating Characteristic): Modelin duyarlılığına karşı 1-özgüllük grafiğini gösterir ve modelin performansını ölçen bir alandır. Bu ölçütler, modelin etkinliğini ve güvenilirliğini değerlendirmek için birlikte kullanılır.

K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması şu adımlarla hesaplanır: 1. Mesafenin Hesaplanması: Yeni veri noktasının, eğitim verilerindeki tüm diğer noktalara olan mesafesi hesaplanır. 2. En Yakın Komşular Belirlenmesi: Belirlenen mesafe değerine göre, k adet en yakın komşu noktası seçilir (bu değer, algoritmanın hiperparametresidir). 3. Sınıflandırma veya Regresyon: Eğer sınıflandırma yapılıyorsa, yeni veri noktası, seçilen komşuların çoğunluğunun ait olduğu sınıfa atanır.