MakineÖğrenmesi

Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır. 2. Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir. 3. Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir. Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir.

Yapay Sinir Ağları'nın (YSA) avantajları şunlardır: 1. Büyük Verilerden Öğrenme: YSA'lar, büyük veri kümelerinden örüntü çıkarma konusunda mükemmeldir ve daha fazla veri ile doğruluklarını artırır. 2. Karmaşık Örüntülerin İşlenmesi: Gürültülü verilerdeki karmaşık, doğrusal olmayan örüntüleri tanıyabilir, bu da onları yüksek veri karmaşıklığı içeren alanlar için ideal hale getirir. 3. Analiz Otomasyonu: YSA'lar, otomatik veri analizi sağlayarak insan müdahalesi ihtiyacını azaltır ve analistlerin stratejik karar almaya odaklanmalarını sağlar. 4. Hata Toleransı: YSA'lar, hata toleransına sahiptir ve ağın bazı bileşenleri arızalansa bile çalışmaya devam edebilir. 5. Genelleme Yeteneği: İlk girdilerden ve ilişkilerden öğrendikten sonra, görünmeyen veriler üzerinde de çalışarak genelleme yapabilir ve tahminlerde bulunabilir.

Evet, makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt dalıdır.

YOLO eğitim ve test sonuçlarına bakmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Seti Hazırlama: Deformasyon ve çatlak oluşumu için büyük bir veri seti oluşturulur ve bu veri seti 4 farklı YOLO algoritma versiyonuyla eğitilir. 2. Eğitim Süreci: Eğitim işlemi sırasında, Google Colab gibi platformlar kullanılarak komutlarla eğitim başlatılır ve ortalama hata değeri (AVG) takip edilir. 3. Test Aşaması: Eğitim tamamlandıktan sonra, test ve eğitim veri seti dışında kalan resim ve videolar yüklenerek test aşamasına geçilir. 4. Python Programlama: OpenCV, NumPy ve SciPy gibi kütüphaneler kullanılarak tespit edilen deformasyonların sayısı ve tespit anları kayıt altına alınır. 5. Performans Değerlendirmesi: YOLO'nun performansı, mAP (Ortalama Ortalama Hassasiyet) ve FPS (Frame Per Second) gibi metriklerle değerlendirilir.

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).

Bilgisayarla görü (bilgisayarlı görü), dijital görüntüleri ve videoları analiz ederek nesneleri tanımlayan ve yorumlayan bir yapay zeka dalıdır. Bilgisayarla görüye giriş şu adımları içerir: 1. Görüntü Toplama ve Ön İşleme: Kameralar veya sensörler aracılığıyla görüntü alınır ve görüntüler piksellere ayrılarak dijital hale getirilir. 2. Nesne ve Özellik Tespiti: Bilgisayar, görüntüdeki kenarları, renkleri, şekilleri ve desenleri belirler. 3. Derin Öğrenme Modelleri ile Görsel Analiz: Makine öğrenmesi algoritmaları, nesneleri sınıflandırmak için eğitilir ve görüntüler analiz edilir. 4. Karar Verme ve Çıktı Üretme: Bilgisayarlı görü, görüntüyü analiz ettikten sonra çıktıyı üretir ve sistem buna göre aksiyon alır. Bu teknoloji, sağlık, otomotiv, perakende, güvenlik ve tarım gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.

Evrişim katmanı, evrişimsel sinir ağlarında (CNN) kullanılır çünkü bu katman, giriş görüntüsünden özellikleri çıkarmak için gereklidir. Evrişim katmanı, giriş verileri üzerinde kayan filtreler (çekirdekler) aracılığıyla görüntüdeki kenarlar, dokular ve desenler gibi uzamsal hiyerarşileri ve kalıpları tespit eder.

Kümeleme analizi, denetimsiz öğrenme kategorisine girer.

Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Tahmin Edilen Sonuç Türü: - Doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. - Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılır. 2. Çıktı Değerleri: - Doğrusal regresyon çıktıları, veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. - Lojistik regresyon çıktıları, 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır. 3. Model Formu: - Doğrusal regresyon modelleri, bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan doğrusal bir denkleme dayalıdır. - Lojistik regresyon modelleri, lojistik fonksiyona dayalıdır ve bu fonksiyon, tahmin edilen olasılığı sigmoid eğri olarak bilinen bir değere eşler.

BM5411 İleri Algoritma Tasarımı ve Uygulamaları dersi, algoritmaların daha derinlemesine incelenmesini ve çeşitli uygulama alanlarında nasıl kullanıldığını araştırır. Bu dersin kapsamı şunları içerebilir: Algoritma Analizi: Algoritmaların kaynak kullanımı ve performansı hakkında inceleme yapma süreci. Veri Yapıları: Verilerin depolanma ve düzenlenme şekilleri, algoritma tasarımında kritik bir rol oynar. Sıralama ve Arama Algoritmaları: Veri kümesini belirli bir düzene göre sıralama ve belirli bir elemanı bulma yöntemleri. Graf Algoritmaları: Düğümler ve kenarlar arasındaki ilişkileri inceleyen algoritmalar, ağ analizlerinde kullanılır. Dinamik Programlama ve Optimizasyon: Karmaşık problemleri daha küçük alt sorunlara bölerek çözme yöntemleri. Paralel ve Dağıtık Algoritmalar: Büyük ölçekli veri işleme ve paralel hesaplama algoritmaları. Makine Öğrenmesi: Algoritmaların verilerden öğrenme ve tahmin yapma yeteneği. Bu ders, algoritmaların finans, sağlık, iletişim gibi sektörlerdeki gerçek dünya uygulamalarını da ele alır.

Kaggle, veri bilimcilerin sosyal medyası olarak bilinen, Google bünyesinde faaliyet gösteren bir web sitesidir. Kaggle'ın amacı: - Veri analitiği, makine öğrenmesi ve yapay zeka ile ilgili profesyonelleri ve meraklıları bir araya getirmek. - Kullanıcıların kodlarını paylaşabilecekleri, veri setleri üzerinde çalışabilecekleri ve yarışmalar katılabilecekleri bir platform sağlamak. Kaggle'ın ana bileşenleri: - Veri setleri: Çeşitli kategorilerdeki açık veri setlerine erişim. - Yarışmalar: Ödüllü veri bilimi yarışmaları. - Kod defterleri (Notebooks): Kullanıcıların kodlarını paylaşabileceği interaktif çalışma alanları. - Topluluk: Veri bilimi alanında çalışan kişilerle bilgi alışverişi yapma imkanı sunan forumlar.

Örüntü tanıma üç ana türe ayrılır: 1. İstatistiksel Örüntü Tanıma: Örneklerden öğrenilen istatistiksel tarihsel verileri kullanır. 2. Yapısal (Sözdizimsel) Örüntü Tanıma: İlkeller olarak adlandırılan daha basit alt modellere dayanır. 3. Yapay Sinir Ağları ile Örüntü Tanıma (Akıllı Örüntü Tanıma): Karmaşık doğrusal olmayan girdi-çıktı ilişkilerini öğrenebilir ve kendilerini verilere uyarlayabilirler.

SVR (Support Vector Regression) içerik listesi aşağıdaki adımları izleyerek okunabilir: 1. Veri Ön İşleme: Eksik değerleri işlemek ve özellikleri standartlaştırmak gereklidir. 2. Modelin Eğitilmesi: SVR modeli, `sklearn.svm` kütüphanesinden `SVR` sınıfı kullanılarak eğitilir. 3. Modelin Değerlendirilmesi: `predict()` metodu ile test verileri için hedef değişken tahmin edilir ve modelin performansı `Mean Absolute Error (MAE)`, `Mean Squared Error (MSE)` veya `R-squared (R2) score` gibi regresyon metrikleri ile değerlendirilir. 4. Hipervariyabanların Ayarlanması: `Grid Search` veya `Random Search` gibi yöntemlerle en uygun epsilon (ε), regularizasyon parametresi (C) ve kernel parametreleri bulunur. Bu adımlar, SVR modelinin doğru bir şekilde uygulanmasını ve sonuçların yorumlanmasını sağlar.

Gradient Boosting ve Random Forest arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Model Oluşturma Yaklaşımı: - Gradient Boosting: Ağaçları sırayla oluşturur ve her yeni ağaç, önceki ağacın hatalarını düzeltmeye çalışır. - Random Forest: Birden fazla karar ağacını bağımsız olarak oluşturur ve bu ağaçların tahminlerini birleştirir. 2. Aşırı Uyuma (Overfitting) ve Yorumlanabilirlik: - Gradient Boosting: Daha karmaşık ilişkilerde daha iyi performans gösterir ancak aşırı uyuma daha yatkındır ve yorumlanması daha zordur. - Random Forest: Aşırı uyuma karşı daha dirençlidir, daha az yorumlanabilir ancak varsayılan ayarlarla yüksek doğruluk sağlar. 3. Hesaplama Süresi ve Ölçeklenebilirlik: - Gradient Boosting: Daha fazla hesaplama kaynağı ve zaman gerektirir, büyük datasets için daha az ölçeklenebilir. - Random Forest: Daha hızlı eğitilir ve paralel işleme daha uygundur.

LDA (Latent Dirichlet Allocation) ile bulunan konu sayısı, modelin parametrelerine ve veri setine bağlı olarak değişir. LDA, her belgenin birden fazla konudan oluştuğunu ve her konunun bir kelime karışımından oluştuğunu varsayar. Bu nedenle, teorik olarak sınırsız sayıda konu bulunabilir, ancak pratik uygulamalarda genellikle belirli bir konu sayısı (örneğin, 3 veya daha fazla) belirlenir.

SVM (Destek Vektör Makinesi) KKT (Karush-Kuhn-Tucker) koşullarının çözümü şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. KKT Koşullarının Tanımlanması: KKT koşulları, SVM'nin optimum çözümünü kontrol etmek için kullanılan ilk türev testleridir. 2. Optimizasyon Probleminin Formüle Edilmesi: Amaç, veri noktalarını en iyi ayıran ve en büyük marjine sahip hiperdüzlemi bulmaktır. 3. Kısıtlamaların Eklenmesi: Gerçek dünya problemleri genellikle ayrılabilir değildir, bu nedenle bazı noktaların marjinin yanlış tarafında olmasına izin vermek için gevşek değişkenler eklenir. 4. Lagrangian'ın Yazılması: Optimizasyon problemine KKT koşulları uygulanarak Lagrangian elde edilir. 5. Çözüm: Lagrangian, dual formuna dönüştürülerek küresel optimum bulunur.

Evet, Hitit Üniversitesi'nde yapay zeka bölümü bulunmaktadır. Üniversitenin Fen Edebiyat Fakültesi bünyesinde "Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi" bölümü açılmıştır.

Evrişimsel sinir ağlarının (CNN) mimarisi genellikle beş ana katmandan oluşur: 1. Evrişim ve ReLU katmanı. 2. Havuzlama katmanı. 3. Tam bağlı katman. 4. Bırakma katmanı. 5. Aktivasyon fonksiyonları katmanı. Ayrıca, CNN'ler genellikle giriş verilerini aldıktan sonra katman katman işlemler yaparak eğitim sürecini gerçekleştirir ve bir final çıktısı verir.

Pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Kullanımı: Derin öğrenme, büyük miktarda etiketlenmiş veri gerektirirken, pekiştirmeli öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymadan, bir ajanın çevre ile etkileşerek öğrenmesini sağlar. 2. Model Yapısı: Derin öğrenme modelleri, birden çok işlem katmanından oluşan yapay sinir ağları kullanırken, pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda eylemler yaparak ödüller alması ve bu ödülleri maksimize etmeyi öğrenmesi esasına dayanır. 3. Uygulama Alanları: Derin öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi karmaşık problemlerde üstün performans gösterirken, pekiştirmeli öğrenme, robotik, oyun ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. 4. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, eğitim ve tahmin işlemleri için yüksek işlem gücü ve donanım (GPU, TPU) gerektirirken, pekiştirmeli öğrenme, daha az işlem gücü ile çalışabilir.

Ajan robotlar, çeşitli alanlarda belirli hedeflere ulaşmak için çevreleriyle etkileşime geçerek karar verme ve eylemlerde bulunma işlevi görür. Başlıca kullanım alanları: - Robotik: Endüstriyel robotlar, sağlık robotları ve hizmet robotları gibi alanlarda çevrelerini algılayarak görevleri yerine getirir. - Otonom Araçlar: Trafik ortamını algılayıp yol durumunu değerlendirerek güvenli bir şekilde seyahat eder. - Sanal Asistanlar: Kullanıcı komutlarını algılayıp yanıt vererek müşteri desteği sağlar. - Oyunlar: Video oyunlarında, oyunculara karşı veya oyuncularla işbirliği içinde karakterlerin davranışlarını yönetir. - Finans, Sağlık ve E-ticaret: Algoritmik ticaret, risk yönetimi, teşhis ve tedavi planlama, ürün öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır. Ajan robotlar, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi teknolojilerle geliştirilerek daha sofistike ve otonom hale getirilmektedir.