MakineÖğrenmesi

Extra Trees Sınıflandırma, aynı zamanda "aşırı rastgele ağaçlar" olarak da bilinir, karar ağaçlarını kullanarak çalışan bir topluluk öğrenme tekniğidir. Extra Trees Sınıflandırma'nın bazı özellikleri: Karar ağaçlarının oluşturulması: Her karar ağacı, tüm veri kümesi kullanılarak eğitilir. Özellik seçimi: Her ağaç için rastgele bir özellik alt kümesi seçilir. Bölme değerlerinin rastgele seçilmesi: Bölme için en iyi değeri hesaplamak yerine, her ağaçta rastgele bir bölme değeri seçilir. Önyargının azaltılması: Birden fazla karar ağacı kullanılarak önyargının azaltılması sağlanır. Hesaplama verimliliği: Karar ağaçlarının paralel oluşturulması, eğitim sürecini hızlandırır. Extra Trees Sınıflandırma, özellikle yüksek boyutlu veri setleri ve gürültülü veriler için uygundur.

Özgüllük (Spesifisite) formülü: Özgüllük = Doğru Negatif / (Doğru Negatif + Yanlış Pozitif). Bu formülde: Doğru negatif, hastalığı olmayan kişilerin doğru şekilde negatif olarak tanımlanmasını ifade eder. Yanlış pozitif, hastalığı olmayan bir kişiye yanlışlıkla hastalık tanısı konmasını ifade eder. Özgüllük değeri 0 ile 1 arasında olup, genellikle yüzde olarak ifade edilir.

Keras'ın popüler olmasının bazı nedenleri: Kullanım kolaylığı: Kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve kod yazmayı yeni öğrenenler için bile uygundur. Modüler yapı: Modelleri katmanlar halinde oluşturmak mümkündür. Esneklik: TensorFlow, Theano veya CNTK gibi çeşitli altyapılarla çalışabilir. Geniş topluluk desteği: Büyük bir kullanıcı topluluğu, çevrimiçi rehberler, forumlar ve örnek projeler mevcuttur. Hızlı prototipleme: Yeni fikirleri hızlıca test etmeye olanak tanır. Çoklu arka uç desteği: Farklı donanım ve yazılım gereksinimlerine uyum sağlar. Ticari kullanım: Netflix, Uber, Square, Yelp gibi şirketler tarafından kullanılmaktadır.

Deep Mühendislik'in ne iş yaptığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, genel olarak mühendislik alanlarının çalışma şekilleri hakkında bilgi verilebilir. Mühendisler, bilim ve matematik prensiplerini kullanarak pratik sorunlara çözümler geliştirir, tasarımlar yapar ve bu tasarımların hayata geçirilmesini sağlarlar. Mühendislik alanları arasında bilgisayar mühendisliği, elektrik ve elektronik mühendisliği, inşaat mühendisliği, endüstri mühendisliği, kimya mühendisliği, ziraat mühendisliği ve çevre mühendisliği gibi birçok farklı dal bulunmaktadır.

Üretken yapay zeka, geniş ve çeşitli veri kümeleri ile eğitilir. Bu veriler arasında şunlar bulunur: Metin. Görüntü. Ses ve video. Ayrıca, üretken yapay zeka modelleri, başlangıçta denetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilir, yani verilerin etiketli olmadığı ve yapay zeka yazılımının açıkça yönlendirilmediği koşullarda eğitilir.

Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), genellikle görsel bilginin analiz edilmesinde kullanılır. Bazı kullanım alanları: Resim ve video tanıma; Önerici sistemler; Resim sınıflandırma; Tıbbi görüntü analizi; Doğal dil işleme; Otonom araçlar. CNN'ler, özellikle görüntü işleme görevlerinde yüksek performans gösterir.

Python'da ileri seviye konular arasında şunlar yer alır: Decorator'lar (Süsleyiciler). Generator'lar ve Iterator'lar. Context Manager'lar. Lambda Fonksiyonları. Map, Filter, Reduce Fonksiyonları. List/Dict/Set Comprehension. Property ve Descriptor'lar. Metaclass'lar. Async/Await (Asenkron Programlama). Ayrıca, ileri seviye Python ile yapılabilecek bazı projeler şunlardır: İçerik Bulucu. Dosya Yöneticisi. İntihal Denetleyicisi. Fiyat Karşılaştırma Uygulaması. İleri seviye Python konuları ve projeleri hakkında bilgi edinmek için çeşitli eğitim videoları ve kurslar da mevcuttur.

Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (ML) arasındaki temel farklar şunlardır: Kapsam ve Odak: YZ, insan zekasını taklit eden tüm sistemleri kapsayan geniş bir alandır. Hedefler: YZ'nin amacı, makinelerin karmaşık insan görevlerini verimli bir şekilde yerine getirmesini sağlamaktır. Yöntemler: YZ, genetik algoritmalar, sinir ağları, derin öğrenme ve kural tabanlı sistemler gibi çeşitli yöntemleri içerir. Uygulama Alanları: YZ, otonom araçlar, robotik sistemler ve sesli asistanlar gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir. Tüm makine öğrenmesi uygulamaları yapay zeka olarak kabul edilirken, tüm yapay zeka uygulamaları makine öğrenmesi kullanmaz.

Temel Bileşenler Analizi (PCA) için belirli bir "tekerrür" sayısı yoktur. PCA, genellikle veri setinin boyutuna ve analizin amacına bağlı olarak uygulanır. PCA'nın temel amacı, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya yansıtarak veri kümesindeki varyansı maksimize etmektir. PCA'nın hesaplama adımları genellikle şu şekildedir: 1. Veri Standardizasyonu: Verilerin ortalaması çıkarılır ve varyansı ile ölçeklendirilir. 2. Kovaryans Matrisinin Hesaplanması: Verinin kovaryans matrisi hesaplanır. 3. Özdeğer ve Özvektörlerin Bulunması: Kovaryans matrisinin özdeğerleri ve özvektörleri hesaplanır. 4. Yeni Öz Uzayına Dönüşüm: Veriler, seçilen özvektörlerle yeni bir alt uzaya projekte edilir. Bu adımlar, PCA'nın temel bileşenler analizini gerçekleştirmek için yeterlidir ve belirli bir "tekerrür" sayısı gerektirmez.

Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Seti Oluşturma. 2. Normalizasyon. 3. Ağın Eğitilmesi. 4. Modelin Test Edilmesi. Bazı tahmin amaçlı kullanılan yapay sinir ağları şunlardır: geri yayılım (back-propagation); yönlendirilmiş rastgele tarama (directed random search); yüksek dereceli sinir ağları (higher order neural networks); SOM (self-organizing map into back-propagation); radyal tabanlı fonksiyon (radial basis function, RBF). Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için MATLAB, nntool, Python gibi araçlar kullanılabilir.

Makine öğrenmesinde SSE (Sum of Squared Errors - Karelerin Toplamı Hatası) şu şekilde hesaplanır: 1. Her tahmin için: Gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki fark bulunur. 2. Farklar karelenir. 3. Tüm veri noktaları için karelenmiş farklar toplanır. SSE'nin formülü şu şekildedir: SSE = Σ(ŷi - yi)² Burada: - ŷi: Tahmin edilen değer - yi: Gerçek değer Örnek: Bir veri setinde beş veri noktası olduğunu ve bir modelin bu veri noktaları için şu değerleri tahmin ettiğini varsayalım: ŷ1 = 6, ŷ2 = 7, ŷ3 = 8, ŷ4 = 9, ŷ5 = 10 Gerçek değerler ise: y1 = 5, y2 = 6, y3 = 7, y4 = 8, y5 = 9 SSE hesaplaması şu şekilde yapılır: SSE = (6 - 5)² + (7 - 6)² + (8 - 7)² + (9 - 8)² + (10 - 9)² = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5. SSE, bir modelin tahminlerinin gerçek değerlere ne kadar yakın olduğunu gösterir; daha düşük bir SSE değeri, modelin verilere daha iyi uyduğunu ifade eder.

SGD (Stochastic Gradient Descent) ve Gradient Descent (GD) aynı değildir, ancak her ikisi de optimizasyon algoritmalarıdır. Gradient Descent, model parametrelerini tüm eğitim setinin maliyet fonksiyonunun ortalama gradyanına göre günceller. SGD (Stochastic Gradient Descent) ise, her adımda tek bir eğitim örneğine veya küçük bir alt kümeye dayalı olarak gradyana yaklaşır. Özetle, Gradient Descent daha doğru ancak yavaş bir yöntemken, SGD daha hızlı ancak daha az doğru sonuçlar verir.

GTÜ ELM642, Gebze Teknik Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı'nda yüksek lisans seviyesinde sunulan İşaret İşleme için Makine Öğrenmesi dersinin kodudur. Bu ders, sayısal işaret işleme ve sayısal haberleşmede kullanılan temel makine öğrenmesi yöntemlerinin kavranmasını sağlar. Bazı öğrenme çıktıları: Ardışık veriler için temel işaret kestirim yöntemlerinin uygulanması. Ardışık verilere temel sınıflandırma yöntemlerinin uygulanması. Dinamik sistemlere temel parametre kestirim yöntemlerinin uygulanması.

Bazı yapay öğrenme algoritmaları: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetlenmeyen Öğrenme (Unsupervised Learning). Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning). Diğer bazı algoritmalar: doğrusal regresyon; esas bileşen analizi (PCA); Q-öğrenme; derin öğrenme.

MobileNet ve CNN (Konvolüsyonel Sinir Ağı - Convolutional Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: Model Tipi: MobileNet, Google tarafından mobil ve gömülü cihazlar için optimize edilmiş bir CNN modelidir. CNN, genellikle yüksek doğruluk gerektiren büyük ölçekli modeller için kullanılır. Model Yapısı: MobileNet, standart konvolüsyonları derinlik ayrılabilir konvolüsyonlarla değiştirir, bu da hesaplama maliyetini azaltırken doğruluğu korur. CNN, genellikle daha derin ağlar için atlama bağlantıları (skip connections) kullanır ve bu sayede gradyan akışının engellenmesini önler. Kullanım Alanı: MobileNet, gerçek zamanlı uygulamalar ve IoT, robotik, akıllı telefon AI gibi düşük güç gerektiren uygulamalar için uygundur. CNN, yüksek doğruluk gerektiren görevler ve büyük veri setleri için idealdir. Performans: MobileNet, daha hızlı çıkarım süresi sunar ancak daha düşük doğruluk oranına sahip olabilir. CNN, daha yüksek doğruluk sağlayabilir ancak daha fazla hesaplama gücü gerektirir.

CNN (Convolutional Neural Networks - Evrişimli Sinir Ağı) genellikle şu üç ana katmandan oluşur: 1. Konvolüsyonel Katman (Convolutional Layer). 2. Havuzlama Katmanı (Pooling Layer). 3. Tam Bağlantılı Katman (Fully Connected Layer). Ayrıca, Batch Normalization ve Dropout gibi opsiyonel katmanlar da bulunabilir.

İleri algoritma tasarımı, karmaşık problemleri daha küçük ve yönetilebilir adımlara bölerek çözümlemeyi sağlar. Bu, aşağıdaki şekillerde fayda sağlar: Problem çözme kapasitesini artırır. Kodun sağlamlığını ve esnekliğini artırır. Hata tespitini ve düzeltmeyi kolaylaştırır. Kaynakların doğru kullanılmasını sağlar. Teorik ve pratik analiz imkanı sunar. İleri algoritma tasarımı, özellikle bilgisayar bilimi, yazılım geliştirme, yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri analitiği gibi alanlarda kritik bir rol oynar.

TensorFlow ve Keras arasındaki temel farklar şunlardır: Kullanım Kolaylığı: TensorFlow'un öğrenme eğrisi daha diktir ancak Keras, kullanıcı dostu bir API sunar. Performans ve Ölçeklenebilirlik: Keras, daha hafif olup daha küçük ölçekli projeler için uygundur; TensorFlow ise yüksek performanslı makine öğrenimi ve büyük ölçekli projeler için daha iyidir. Özelleştirme: Keras, model oluşturmayı daha kolay hale getiren yüksek seviyeli bir API sunarken, TensorFlow karmaşık mimariler için derin özelleştirme imkanı sağlar. Yürütme Hızı: Keras, hızlı prototip oluşturmayı önceliklendirirken, TensorFlow hesaplamaları daha verimli çalıştırmak için GPU ve TPU kullanımını optimize eder. Hata Ayıklama: TensorFlow 2.x'te Pythonic tasarımı ve istekli yürütme sayesinde Keras, hata ayıklamayı genellikle daha kolay hale getirir. Her iki araç da derin öğrenme için tamamlayıcı araçlar olarak işlev görür ve hangisinin daha iyi olduğu, projenin özel ihtiyaçlarına bağlıdır.

MDL budama hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, budama genel olarak iki ana amaçla yapılır: 1. Şekillendirme: Ağaçlara istenilen formun verilmesi için yapılır. 2. Verim ve kalite artırma: Meyve ağaçlarında kaliteli çiçek açma ve meyve verimini artırmak için uygulanır. Budama, farklı teknik ve zamanlamalarla gerçekleştirilir; örneğin, gençleştirme budaması, ürün budaması, yaz budaması gibi. Ayrıca, karar ağacı budama gibi bilgisayar bilimlerinde kullanılan budama yöntemleri de bulunmaktadır.

Algoritma geliştirme mühendisi, bilgisayar mühendisliği kapsamında, masaüstü ve mobil yazılım sistemlerinin tasarımını yapan ve bu sistemleri geliştiren kişidir. Başlıca görevleri: Kullanıcıların masaüstü ve mobil uygulamalarda ihtiyaç duyduğu özellikleri tespit etmek ve bu uygulamalarla ilgili çözümler üretmek; Yazılımla ilgili mevcut süreçleri takip etmek ve uyguladığı çözümlere dahil etmek; Algoritmalarda ihtiyaç duyulan tasarımları hazırlamak ve geliştirmek; Algoritmaları sürekli olarak güncellemek; Güvenlik açıklarını kapatacak önlemler almak; Çeşitli uygulamalar için kod yazmak ve gerektiğinde bu kodlar üzerinde düzenleme gerçekleştirmek; Sorumlu olduğu algoritmalar üzerinde gerekli olan testleri yapmak; Çalıştığı kuruma yeni başlayan yazılım uzmanlarına gerekli olan hizmet içi eğitimleri sağlamak ve bu konuda gerekli olan dokümanları hazırlamak; Geliştirdiği algoritmaları kullananlara eğitim vermek ve danışmanlık hizmeti sağlamak; Kullanım kılavuzları ve tasarım dokümanları hazırlamak, gerekli olan yönergeleri kullanıcılara iletmek.