MakineÖğrenmesi

MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi projelerinin üretim ortamında güvenilir, verimli ve sürdürülebilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için geliştirilmiş disiplinler arası bir yaklaşımdır. MLOps'un önemli olmasının bazı nedenleri şunlardır: Pazara daha hızlı ulaşma: MLOps, veri bilimi hedeflerine daha hızlı ve verimli bir şekilde ulaşmayı sağlar. Maliyetlerin azalması: Operasyonel maliyetleri düşürerek daha hızlı pazara giriş süreleri sağlar. Üretkenliğin artması: Otomasyon ve standartlaştırma ile veri bilimcilerin ve mühendislerin zamanlarını daha stratejik görevlere ayırmalarına yardımcı olur. Model performansının iyileşmesi: Üretimdeki modellerin performansının sürekli izlenmesi ve gerektiğinde yeniden eğitilmesi, modelin güncel ve doğru kalmasını sağlar. Risklerin azalması: Önyargıları ve yasal riskleri önleyerek iş risklerini azaltır. İş birliğinin güçlenmesi: Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve IT operasyon ekipleri arasındaki iş birliğini güçlendirir.

Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), görüntü işleme, sınıflandırma ve segmentasyon için kullanılan derin öğrenme algoritmalarıdır. Çalışma prensibi: 1. Evrişim (Convolution). 2. Havuzlama (Pooling). 3. Tam Bağlantılı Katman (Fully Connected Layer). Yaygın kullanım alanları: resim ve video tanıma; önerici sistemler; tıbbi görüntü analizi; doğal dil işleme.

EEG (Elektroensefalografi) ile reklam analizi şu şekilde yapılır: 1. Gönüllü Seçimi ve Hazırlık: Reklam filmini izleyecek gönüllüler seçilir ve çalışmanın amacı hakkında bilgi verilir. 2. EEG Çekimi: Gönüllüler reklam filmini izlerken EEG çekimleri yapılır. 3. Anket Uygulaması: Reklam filmini izlemeden önce, izledikten hemen sonra ve yedinci gün sonra anketler uygulanır. 4. Veri Analizi: Gönüllülerin EEG çekimlerinde elde edilen veriler ile anket sorularına verdikleri cevaplar karşılaştırılır. EEG, beyindeki elektriksel aktiviteyi ölçerek tüketicilerin duygusal tepkileri hakkında bilgi sağlar.

Transformer modelinin bu kadar başarılı olmasının bazı nedenleri: Paralel işleme yeteneği. Daha iyi bağlam anlayışı. Geniş ölçeklenebilirlik. Esnek yapı. Hızlı eğitim. Transformer modeli, özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında büyük bir devrim yaratmış ve ChatGPT, Bard, Bing AI gibi birçok chatbotun temelini oluşturmuştur.

Yapay zekada maç anlatımı yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 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. Yapay zeka ile maç anlatımı, büyük veri analizi ve makine öğrenmesi teknikleri üzerine kuruludur ve spor bahisleri, takım stratejileri, medya ve analiz gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir.

Takviyeli öğrenmede ajanların olmasının sebebi, ajanların çevre ile etkileşime girerek ve bu etkileşimlerin sonuçlarını gözlemleyerek öğrenmeleridir. Ajanların sahip olduğu bazı özellikler şunlardır: Çevre duygusu. Politika. Ödül fonksiyonu. Takviyeli öğrenme ajanlarının kullanıldığı bazı alanlar şunlardır: Oyun oynama. Robotik. Finans.

Destek Vektör Makinesi (SVM), çeşitli nedenlerle iyi çalışır: Yüksek boyutlu uzaylarda etkinlik: Boyut sayısının örnek sayısından fazla olduğu durumlarda etkilidir. Genelleme yeteneği: Marjin maksimizasyonu yaparak aşırı öğrenme (overfitting) riskini azaltır. Etkin sınıflandırma: Özellikle iki sınıflı problemler için yüksek doğruluk oranları sunar. Destek vektörleriyle öğrenme: Sadece destek vektörlerini kullanarak öğrenme sürecini hızlandırır ve hesaplama maliyetini azaltır. Esneklik: Çekirdek fonksiyonları ile doğrusal olmayan problemleri çözebilir. Ancak, büyük veri setleri için eğitim süresi ve hafıza kullanımı yüksek olabilir ve optimum çekirdek fonksiyonunun seçimi zorlayıcı olabilir.

MSE (Ortalama Kare Hata) değeri 0'dan ∞'a kadar değişebilir. MSE değerinin aralığı, modelin tahmin performansının değerlendirildiği bağlama göre belirlenmelidir. Genel olarak, MSE değeri ne kadar düşükse, model bir veri kümesine o kadar iyi uyum sağlar. Hangi MSE değerinin "iyi" sayılacağı, belirli bir uygulama veya problem için belirlenen performans hedeflerine bağlıdır.

Konverjans, makine öğrenmesinde bir modelin eğitimi sırasında, daha önce görülmemiş yeni girdiler karşısında doğru tepki verebilmesi anlamına gelir. Ayrıca, konverjans terimi, fizyolojide bir tek nöronu uyarmak için çok sayıda giriş lifinden gelen sinyallerin toplanması olarak da kullanılır. Makine öğrenmesi, denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı türlere ayrılır.

Evde istatistik ve olasılık öğrenmek için bazı kitaplar: "Probability and Statistics" - Jay L. Devore. "The Art of Statistics: Learning from Data" - David Spiegelhalter. "Introduction to Machine Learning with Python" - Andreas Müller. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurelien Geron. "Herkes İçin İstatistik ve Olasılık" - Gonca Özçelik.

Bootstrap yöntemi, makine öğreniminde, özellikle karar ağaçları ve Random Forest algoritmaları gibi yöntemlerde kullanılan bir yeniden örnekleme tekniğidir. Bootstrap yönteminin makine öğrenimindeki temel kullanım alanları: Veri geliştirme: Yetersiz veri setlerini genişletmek ve model eğitimi için daha sağlam bir temel oluşturmak. Model geliştirme: Bir modelin sonuçlarını daha güvenilir hale getirmek veya kendi çıktılarından öğrenmesini sağlamak. Bootstrap yöntemi, gözlemlerin rastgele seçilmesini içerir ve bu yöntemle oluşturulan farklı veri kümeleri üzerinde eğitilen modeller, daha iyi tahminler elde edilmesini sağlar.

TensorFlow Lite'ın ne zaman güncelleneceğine dair kesin bir bilgi bulunmamaktadır. Ancak, TensorFlow Lite ile ilgili gelişmeler ve güncellemeler genellikle TensorFlow'un ana sürümleriyle paralel olarak yayınlanmaktadır. TensorFlow'un resmi sürüm notları ve GitHub sayfası, TensorFlow Lite'daki değişiklikler ve yeni özellikler hakkında bilgi vermektedir. Örneğin, TensorFlow 2.20 sürümünde tf.lite.Interpreter API'sinin kaldırılacağı ve LiteRT deposunun aktif hale geleceği belirtilmiştir. Daha fazla bilgi için TensorFlow'un resmi dokümanlarını ve güncelleme notlarını takip etmek en doğru yaklaşım olacaktır.

En yakın komşu kestirimi, bir veri setindeki bilinen değerler yardımıyla bilinmeyen bir değeri bulma işlemidir. Bu yöntem, iki farklı alanda kullanılır: 1. Kestirim (interpolasyon). 2. Sınıflandırma ve regresyon. En yakın komşu kestiriminde, "k" değeri önemlidir; bu, dikkate alınacak en yakın komşu sayısını temsil eder.

Kosinüs benzerliği, metin madenciliği ve chatbotlarda sıkça kullanılan bir benzerlik yöntemidir. Kosinüs benzerliğinin özellikleri: Vektörel ölçüm: Metinlerde geçen kelimelerin metinde kaç kez geçtiğini hesaplayıp her metni, içerdiği kelimelerle 1 ve 0 şeklinde vektörel olarak ifade eder. Açısal benzerlik: Metinler arasındaki kosinüs açısı ne kadar küçükse, metinler birbirlerine o kadar yakındır. Uzunluktan bağımsızlık: Vektörlerin boyutundan etkilenmez. Güçlü yönler: Farklı çok sayıda kelimeler içeren benzer içerikteki belgeleri kolaylıkla tespit eder. Kosinüs benzerliğinin kullanım alanları: Doküman benzerliği: Makinelerin dokümanlar arası bağlamları ayırt edip kelimeleri o bağlamlar içinde kullanması için kullanılır. Vektörel analiz: Vektörlerin doğrusal bağımlılığı hakkında analiz yapmak için kullanılabilir.

Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreçte gerçekleştirilen bazı işlemler şunlardır: Veri temizleme. Özellik seçimi. Veri dönüşümleri. Özellik mühendisliği. Boyutsallığın azaltılması. Veri hazırlama süreci, projenin hedeflerine ve kullanılacak algoritmalara göre değişir.

Leave-one-out (LOO) ve k-fold çapraz doğrulama yöntemleri arasındaki temel farklar şunlardır: LOO'da, model veri setindeki tüm örnekler için n kez eğitilir ve test edilir; her seferinde bir örnek test seti olarak ayrılır ve geri kalan örnekler model eğitimi için kullanılır. k-fold yönteminde, veri seti k eşit parçaya bölünür ve model k kez eğitilir; her seferinde k-1 parça eğitim seti, kalan parça ise test seti olarak kullanılır. LOO'nun avantajları: Her satır bir kez test seti olarak kullanıldığı için satır atama rastgeleliği yoktur. Sınıf dengesizliği olan veri kümelerinde daha dengeli eğitim ve test setleri oluşturur. LOO'nun dezavantajları: Büyük veri setlerinde hesaplama süresi ve karmaşıklık açısından zorluklar ortaya çıkarabilir. k-fold yönteminin avantajları: Modelin görünmeyen veri kümelerinde de iyi performans göstereceğini daha güvenilir bir şekilde tahmin etmeyi sağlar. Hesaplama süresi, büyük veri setlerinde LOO'ya göre daha azdır. k-fold yönteminin dezavantajları: Küçük veri setlerinde, test setlerinin büyüklüğü nedeniyle tahminler yeterince hassas olmayabilir.

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.

CatBoost, özellikle sınıflandırma ve regresyon görevlerinde etkili bir makine öğrenimi algoritması olarak kullanılır. CatBoost'un kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Kategorik verilerin etkili işlenmesi: Algoritma, kategorik verileri manuel kodlama gerektirmeden işleyebilir. Yüksek öğrenme hızı: Hem sayısal hem de kategorik verilerle hızlı çalışabilir. GPU desteği: Öğrenim süresini kısaltan GPU desteği sunar. Aşırı öğrenme sorununun önlenmesi: Simetrik ağaçlar kurarak aşırı öğrenme sorununu aşar. CatBoost, büyük hacimli verilerle çalışırken ve modelin açıklanabilmesi gerektiğinde tercih edilebilir.

Veri analitiği müfredatında yer alan bazı dersler şunlardır: İstatistiksel Analiz; Veri Görselleştirme; Makine Öğrenmesi; Python ile Veri Bilimi; Veri Madenciliği; İleri Düzey SQL; İş Zekası; Büyük Veri Teknolojileri; İstatistiksel Modelleme; Doğal Dil İşleme. Ayrıca, algoritma ve programlama, matematik, ayrık matematik, lineer cebir, girişimcilik ve kariyer planlama gibi dersler de müfredatta yer alabilir. Ders içerikleri ve isimleri, üniversiteye ve programın yapısına göre değişiklik gösterebilir.

Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar: K-Means Kümeleme (K-means Clustering). Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering). K-NN Kümeleme (K-Nearest Neighbors Clustering). Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis - PCA). Apriori. DBSCAN (Yoğunluk Tabanlı Kümeleme). t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding). Autoencoder'lar. Denetimsiz öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymaz ve verilerdeki gizli kalıpları, yapıları keşfetmeyi amaçlar.