MakineÖğrenmesi

Evrişimli sinir ağları (CNN), özellikle görüntü ve video gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür. CNN'nin çalışma prensibi şu katmanların ardışık olarak uygulanmasıyla gerçekleşir: 1. Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır. 2. Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır. 3. Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir. 4. Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır. 5. Fully Connected Katmanı: Flattening katmanında dönüştürülen vektörler, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilir. CNN, bu katmanların yardımıyla görüntülerdeki hiyerarşik yapıları otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenir.

Transformer modelinin bu kadar başarılı olmasının birkaç nedeni vardır: 1. Paralel İşleme Yeteneği: Transformer modelleri, verileri paralel olarak işleyebildiği için büyük veri setlerinde hızlı ve verimli sonuçlar üretir. 2. Self-Attention Mekanizması: Bu mekanizma, modelin bir cümledeki her kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini öğrenmesini sağlar, böylece metnin bağlamını daha iyi anlar. 3. Esnek Yapı: Transformer, sadece metinlerde değil, aynı zamanda görseller ve sesler gibi diğer veri türlerinde de etkili olabilir. 4. Geniş Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümeleriyle çalışmak için son derece uygundur ve milyarlarca parametre üzerinde eğitim alabilir. 5. Hızlı ve Karmaşık Bağlam Anlayışı: Geleneksel modellere göre daha hızlı ve daha doğru sonuçlar üretir.

Yapay zekada maç anlatımı, çeşitli veri analizi ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak gerçekleştirilir. İşte bu süreçte izlenen adımlar: 1. Veri Toplama: Maç sonuçları, oyuncu performansları, hava durumu, sakatlık raporları gibi çeşitli veri kaynaklarından bilgi toplanır. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, yapay zeka algoritmaları ile analiz edilir. 3. Model Eğitimi: Yapay zeka, geçmiş maç sonuçları ve diğer ilgili veriler üzerinde eğitilir. 4. Tahmin Üretimi: Eğitilmiş yapay zeka modeli, gelecek maçlar için tahminler üretir. 5. Geri Bildirim ve Güncelleme: Yapay zeka, gerçek maç sonuçları ile tahminlerini karşılaştırarak kendini sürekli olarak günceller ve geliştirir. Bu sayede, yapay zeka destekli maç anlatımları, daha doğru ve kişiselleştirilmiş bilgiler sunarak izleyicilere daha ilgi çekici analizler sunabilir.

Takviyeli öğrenmede ajanlar, çevreleriyle etkileşimde bulunarak deneyim kazanmalarını ve bu deneyimlerden öğrenmelerini sağlamak için vardır. Ajanların takviyeli öğrenmedeki temel işlevleri şunlardır: - Eylem Seçimi: Belirli bir politika kullanarak çevre üzerinde eylemler gerçekleştirmek. - Geri Bildirim Toplama: Eylemlerin sonucunda ödül veya ceza almak ve bu geri bildirimleri kullanarak gelecekteki eylemleri optimize etmek. - Adaptasyon: Değişen çevre koşullarına hızlı bir şekilde uyum sağlayabilmek.

Destek Vektör Makineleri (SVM) iyi çalışır çünkü: 1. Yüksek boyutlu alanlarda etkinlik: SVM, yüksek boyutlu verileri etkili bir şekilde işleyebilir ve aşırı sığdırma riskini azaltır. 2. Doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırma: Hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sınıflandırma görevlerinde kullanılabilir ve kernel fonksiyonları sayesinde verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya taşıyarak karmaşık ilişkileri yakalar. 3. Robustluk: SVM, aykırı değerlere karşı nispeten duyarsızdır, bu da gürültülü veriler üzerinde performansını artırır. 4. Bellek verimliliği: SVM modelleri, destek vektörleri adı verilen veri noktalarının bir alt kümesine dayanır, bu da depolama ve hesaplama kaynaklarını verimli kullanır. 5. Genelleme yeteneği: SVM, marjini maksimize ederek yeni veriler üzerinde iyi genelleme yapar.

Konverjans ve makine öğrenmesi farklı kavramlardır: 1. Konverjans: Yeryüzündeki siklon alanlarında çevreden merkeze doğru esen rüzgarların hareketine verilen addır. 2. Makine Öğrenmesi: Bilgisayarların verilerden öğrenerek programlanmadan kararlar almasını veya tahminler yapmasını sağlayan bir yapay zeka alt kümesidir. Dolayısıyla, "konverjans nedir makine öğrenmesi" ifadesi, bu iki kavramın birleşimi olarak anlamlı bir tanım sunmaz.

Mean Squared Error (MSE) aralığı, modelin performansına bağlı olarak değişir ve sıfıra yakın olması istenir. Daha spesifik bir aralık vermek gerekirse: - Düşük MSE, modelin tahminlerinin gerçek değerlere iyi uyduğunu gösterir. - Yüksek MSE, modelin tahminlerinin gerçeklikten önemli ölçüde saptığını işaret eder.

Bootstrap yöntemi, makine öğreniminde veri örnekleme tekniği olarak kullanılır ve istatistiksel bir dağılımın tahminini tekrarlı rastgele örneklerle yapar. Makine öğreniminde bootstrap yönteminin bazı kullanım alanları: - Veri çoğaltma (data augmentation): Az sayıda örneğe sahip veri setlerini genişletmek için kullanılır. - Bagging (bootstrap aggregating): Birden fazla modeli farklı eğitim setleri üzerinde eğiterek daha iyi tahminler elde etmek için kullanılır. - Kendi kendine öğrenme (self-training): Modelin kendi tahmin ettiği sonuçları kullanarak tekrar eğitilmesi. Bootstrap yöntemi, modelin performansını değerlendirmek, aşırı uyumu önlemek ve güven aralıklarını hesaplamak için de faydalıdır.

TensorFlow Lite, 2024 yılının Eylül ayında LiteRT (LiteRT) olarak güncellendi.

En yakın komşu kestirimi, K-Nearest Neighbor (KNN) olarak da bilinir, bir makine öğrenme algoritmasıdır ve veri noktalarını sınıflandırmak veya tahmin yapmak için kullanılır. Bu algoritmanın çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Komşu Sayısının Belirlenmesi: K sayısı belirlenir, bu, nesnenin hangi sınıfa dahil olacağını belirlemek için kullanılacak komşuların sayısını ifade eder. 2. Mesafenin Hesaplanması: Komşulara olan mesafe, Öklid mesafesi gibi bir yöntemle hesaplanır. 3. Sınıflandırma: K komşu içinde en fazla hangi sınıfa yakınlık varsa, bilinmeyen nesnenin de o sınıfa dahil olduğuna hükmedilir.

Kosinüs benzerliği, çok boyutlu bir alanda iki vektör arasındaki açının kosinüsünü ölçen bir benzerlik ölçüsüdür. Bu ölçüm, makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi alanlarda, iki metnin veya metin parçasının anlamsal olarak ne kadar benzer olduğunu belirlemek için kullanılır. Kosinüs benzerliği hesaplanırken, metinlerin içerdiği kelimelerin frekansları dikkate alınır ve her metin, kelimeleriyle birlikte 1 ve 0 şeklinde vektörel olarak ifade edilir.

Leave-one-out ve k-fold çapraz doğrulama yöntemleri arasındaki temel farklar şunlardır: - Leave-one-out: Bu yöntem, k'nın veri setindeki gözlem sayısına eşit olduğu özel bir k-fold çapraz doğrulama durumudur. - k-fold: Veri seti, k eşit boyutlu alt kümeye ayrılır ve model, k-1 kat üzerinde eğitilip kalan kat üzerinde test edilir.

Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek. 2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek. 3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek. 4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek. 5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak. Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır.

CatBoost algoritması, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Kategorik verilerin işlenmesi: CatBoost, özellikle kategorik özelliklerle çalışan veri setlerinde etkilidir ve bu tür verileri manuel ön işleme gerekmeden işleyebilir. 2. Yüksek performans ve hız: Büyük ve karmaşık veri setlerinde hızlı ve doğru tahminler yapar, bu da onu zaman serisi tahmini gibi uygulamalarda avantajlı kılar. 3. Overfitting'in önlenmesi: Ordered boosting gibi teknikler kullanarak modelin aşırı öğrenmesini engeller ve genelleme performansını artırır. 4. GPU desteği: Eğitim sürecini hızlandırmak için GPU desteği sunar, bu da özellikle büyük veri kümeleri için faydalıdır. CatBoost, tavsiye sistemleri, dolandırıcılık tespiti, görüntü ve metin sınıflandırması gibi çeşitli alanlarda da yaygın olarak kullanılır.

Apres AI, yapay zeka (AI) sistemlerinin daha güvenilir ve şeffaf olmasını sağlayan bir platformdur. Apres AI'nin bazı işlevleri: Veri içinde gizli bilgileri bulma. Model kararları için ayrıntılı açıklamalar sunma. Şirketlerin AI sistemlerine şeffaflık sağlama. Bu platform, özellikle dolandırıcılık, müşteri kaybı, önyargı ve uyumluluk gibi konularda çözümler arayan büyük bankalar, sigorta şirketleri ve ileri teknoloji şirketlerinde kullanılmaktadır.

Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. 2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır. 4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir. 5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır. 6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.

Veri analitiği müfredatında yer alan dersler genellikle şu konuları kapsar: 1. Matematik ve İstatistik: Kalkülüs, lineer cebir, diferansiyel denklemler, temel istatistik ve olasılık teorisi. 2. Programlama: Python ve R gibi programlama dilleri. 3. Veri Madenciliği: Büyük veri setlerinden değerli bilgilerin çıkarılması ve örüntü tanıma teknikleri. 4. Makine Öğrenmesi: Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme. 5. Veritabanı Yönetimi: SQL ve NoSQL veri tabanları. 6. Veri Görselleştirme: Tableau ve matplotlib gibi araçlarla veri görselleştirme. 7. Etik ve Sosyal Sorumluluk: Veri analizinin etik boyutları ve sosyal etkileri. 8. Seçmeli Dersler: Doğal dil işleme, derin öğrenme, iş zekası, pazarlama analitiği ve finansal analitik gibi konular. Ayrıca, bitirme projesi veya tez çalışması da müfredatın önemli bir parçasıdır.

Karar ağacı oluşturmak için çeşitli algoritmalar kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. ID3 ve C4.5: Nominal ve sayısal öznitelikler için çalışan, hedef değeri olarak nominal değer bekleyen algoritmalardır. 2. CART (Classification and Regression Trees): Kategorik veya sayısal değişkenlerle çalışabilen, sınıflandırma ve regresyon ağaçları oluşturan bir algoritmadır. 3. Adaboost: Zayıf sınıflandırıcıları bir araya getirerek kuvvetli bir sınıflandırıcı oluşturan bir algoritmadır. 4. Rastgele Ormanlar (Random Forest): Farklı veri ve özellik alt kümeleri üzerinde birden fazla karar ağacı oluşturan ve tahminlerini bir araya getiren bir yöntemdir. 5. Gradyan Arttırma (Gradient Boosting): Karar ağacının sonuçlarını temel alarak çıktılarını iyileştiren bir algoritmadır.

Majority vote algoritması, makine öğrenmesinde birden fazla modelin kararlarını birleştirerek daha doğru tahminler yapmayı sağlar. Bu algoritmanın işlevleri: - Ensemble öğrenme: Farklı makine öğrenme modellerinin tahminlerini toplayarak daha robust ve güvenilir bir nihai tahmin oluşturur. - Bias azaltma: Bireysel modellerin önyargılarını dengeleyerek, tahminlerin daha adil ve tarafsız olmasını sağlar. - Veri gürültüsünü yumuşatma: Eksik veya hatalı verilerin etkilerini azaltarak, daha istikrarlı tahminler yapar. Majority vote algoritması, sağlık, finans, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi çeşitli alanlarda uygulama bulur.

NCF (Neural Collaborative Filtering) teknolojisi, kullanıcı-item etkileşimlerine dayalı kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için derin öğrenme yöntemlerini kullanır. Çalışma prensibi: 1. Veri Girişi: Kullanıcı ve item embeddings (öznitelik vektörleri) olarak adlandırılan veriler, neural network'e beslenir. 2. Modelleme: Neural network, bu verileri işleyerek kullanıcılar ve items arasındaki etkileşimleri modeller ve daha karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri öğrenir. 3. Tahmin: Model, kullanıcıların belirli bir item'a olan tercihlerini tahmin eder. Bu süreç, geleneksel matrix factorization yöntemlerine göre daha yüksek doğruluk ve çeşitlilikte öneriler sağlar.