MakineÖğrenmesi

Karar ağacı oluşturmak için kullanılan bazı algoritmalar: ID3 (Yinelemeli Bölücü 3). C4.5. CART (Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı). CHAID (Ki-Kare Otomatik Etkileşim Tespiti). MARS (Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Splineları). Ayrıca, QUEST, C5.0, SLIQ, SPRINT gibi algoritmalar da karar ağacı oluşturmada kullanılır.

Majority Vote (Topluluk Oylaması) algoritmasının temel işlevi, sisteme dahil olan elemanların oy kullanması ve en çok oy alan çıkarımın doğru kabul edilmesidir. Bu algoritma, farklı yaklaşımların bir araya gelerek ortak bir sonuca ulaşmasını sağlar. Ayrıca, Boyer-Moore Majority Voting algoritması, bir dizi eleman arasında çoğunluk elemanını bulmak için kullanılır.

NFC (Near-field Communication) teknolojisi, cihazların yakın mesafeden kablosuz olarak iletişim kurmasını sağlar. NFC'nin çalışma prensibi: Anten ve mikroçip: Cihaz içinde anten ve alıcı görevi gören bir NFC mikroçipi bulunur. Okuyucu/yazıcı: NFC cihazlarının verilere erişmesini sağlayan bir okuyucu/yazıcı vardır. Yazılım uygulaması: Alınan verileri kullanabilen bir NFC yazılım uygulaması gereklidir. Bilgi veya iletişim hizmeti sağlayıcısı: ISP aracılığıyla cihaz iletişimlerini yönetir. NFC'nin temel çalışma modları: Aktif mod: Her iki cihaz da kendi RF alanını oluşturur ve veri alışverişi yapabilir. Pasif mod: Bir cihaz (NFC etiketi veya kart gibi) kendi RF alanını oluştururken, diğer cihaz bu alanı kullanarak veri okur veya yazar. NFC, genellikle 4 santimetre veya daha az bir mesafede çalışır ve veri aktarımı 13,56 megahertz frekansında gerçekleşir.

Cross-validation (çapraz doğrulama) yönteminin temel amacı, makine öğrenmesi modelinin görmediği veriler üzerindeki performansını objektif ve doğru bir şekilde değerlendirmektir. Bu yöntemin diğer amaçları arasında: Aşırı uyumun (overfitting) önlenmesi. Veri kullanımının verimliliğinin artırılması. Hiperparametre optimizasyonu.

Derin öğrenme için okunabilecek bazı kitaplar: Deep Learning with Python. Grokking Deep Learning. Neural Networks and Deep Learning. Deep Learning. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.

Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, bir makine öğrenimi modelinin performansını, eğitim veri setinin boyutu veya eğitim yinelemelerinin sayısı gibi bir değişkene karşı gösteren bir grafiktir. Öğrenme eğrilerinin temel bileşenleri: X ekseni: Eğitim veri setinin boyutunu veya eğitim yineleme sayısını temsil eder. Y ekseni: Modelin doğruluk veya hata oranı gibi performans metriğini gösterir. Kullanım alanları: Aşırı veya yetersiz öğrenme tespiti: Eğitim hatası ve doğrulama hatası arasındaki fark, modelin performansını gösterir. Kaynak tahsisi: Modelin daha fazla veri ile gelişip gelişmeyeceği belirlenir. Model seçimi: Farklı algoritmaların performansı karşılaştırılır.

Fitcecoc Matlab, hata düzeltme çıkışlı kodlayıcı (ECOC) kullanarak çok sınıflı sınıflandırma modelleri oluşturmak için kullanılan bir işlevdir. Bu işlev, K(K-1)/2 adet ikili destek vektör makinesi (SVM) modelini, bireye karşı bir kodlama tasarımı kullanarak oluşturur; burada K, benzersiz sınıf etiketlerinin (seviyelerin) sayısını temsil eder. Fitcecoc Matlab'ın bazı kullanım örnekleri: `classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels)`. `Mdl = fitcecoc(XTrain,YTrain, 'OptimizeHyperparameters',{'KernelFunction','BoxConstraint'},... 'HyperparameterOptimizationOptions',opts,... 'Coding','onevsone',... 'ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'})`. Ayrıca, sınıflandırıcı değişkenini bir dosyaya kaydederek (`save('classifier.mat','classifier')`) ve daha sonra yükleyerek (`load('classifier.mat')`) tekrar kullanmak mümkündür.

Deep learning'in (derin öğrenme) daha iyi olmasının bazı nedenleri: Yapılandırılmamış verilerdeki desenleri tanıma. Kendi hatalarından öğrenme. Karmaşık problemleri çözme. Otomatik özellik çıkarma. Ancak, derin öğrenme algoritmalarının kurulmasının daha fazla zaman aldığı ve daha güçlü donanım ve kaynaklar gerektirdiği de unutulmamalıdır.

Python ile çeşitli finansal analizler yapılabilir, bunlar arasında: Zaman serisi analizi. Risk yönetimi ve portföy optimizasyonu. Makine öğrenmesi ile analiz. Veri görselleştirme. Kripto para analizi. Ayrıca, Python ile finansal veri mikro hizmetiyle arayüz oluşturma, veri kazıma ve finansal metrikler ile oranları çekme gibi işlemler de yapılabilir.

Kullanıcı önerileri, çeşitli platformlarda ortak arkadaşlar, etkileşimler, telefon rehberi senkronizasyonu ve konum gibi faktörlere dayanarak yapılır. Önerilerin yapıldığı bazı platformlar ve öneri sistemleri: Instagram: Ortak takipçiler ve etkileşimler. Telefon rehberi ve Facebook bağlantıları. Konum ve cihaz bilgileri. X (Twitter). Konum. Etkileşim ve etkinlikler. Facebook. Ortak arkadaşlar ve gruplar. Profil bilgileri. Önerileri kapatmak veya yönetmek için platformların ayarlarından gerekli düzenlemeler yapılabilir.

VBA (Visual Basic for Applications) ile makine öğrenimi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Hazırlığı: VBA kodları aracılığıyla Excel tablosundaki veriler, makine öğrenimi modellerine aktarılır. 2. Model Entegrasyonu: Makine öğrenimi algoritmaları çalıştırılır ve tahminler yapılır. 3. Sonuçların İadesi: Algoritmanın tahminleri Excel'e geri döndürülür. Örnek bir uygulama: Satış Tahminleri: Geçmiş satış verileri kullanılarak gelecekteki satışlar tahmin edilebilir. Ek kaynaklar: Udemy: "Excel VBA (Makro) Eğitimi | Sıfırdan Makro Öğren" kursu, VBA ile makro yazma ve programlama konularında bilgi sunar. Microsoft Destek: "VBA Makrolarının Dinamik Olarak Eklenmesi ve Çalıştırılması Hakkında" makalesi, VBA modüllerinin dinamik olarak nasıl ekleneceğini ve makroların nasıl çalıştırılacağını açıklar.

Tanh (Hiperbolik Tanjant) ve Sigmoid arasındaki temel farklar şunlardır: Çıkış Aralığı: Sigmoid fonksiyonu (0, 1) arasında değer alırken, Tanh fonksiyonu (-1, 1) arasında değer alır. Sıfır Merkezli Olma: Tanh, sıfır merkezli bir çıkış aralığına sahiptir, bu da model eğitimi sırasında gradyan inişi gibi optimizasyon algoritmalarının daha hızlı yakınsamasına yardımcı olabilir. Gradient Ölümü: Her iki fonksiyon da gradient ölümü (vanishing gradient) sorunuyla karşılaşabilir, ancak Tanh, sıfır etrafında daha dik gradyanlara sahip olduğu için bu sorunu bir dereceye kadar azaltabilir. Hesaplama Maliyeti: Tanh, hiperbolik hesaplamalar içerdiği için ReLU gibi daha basit fonksiyonlara göre hesaplama açısından biraz daha pahalıdır. Kullanım Alanları: Sigmoid: Özellikle olasılığı bir çıktı olarak tahmin etmemiz gereken modellerde (örneğin, ikili sınıflandırma) kullanılır. Tanh: Sıfır merkezli yapısı nedeniyle gizli katmanlarda ve tekrarlayan sinir ağlarında (RNN) tercih edilir.

Makine öğrenmesi için gerekli seviye, kişinin hedeflerine ve kariyer yoluna bağlı olarak değişir. İşte bazı yaygın makine öğrenmesi rolleri ve gerekli bilgi seviyeleri: Makine Öğrenimi Mühendisi: ML modelleri tasarlar, geliştirir ve optimize eder. Veri Bilimcisi: Büyük veri setlerini analiz eder ve ML algoritmalarını uygular. Doğal Dil İşleme (NLP) Uzmanı: Sesli asistanlar ve çeviri sistemleri gibi alanlarda çalışır. Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) Uzmanı: Otonom araçlar ve yüz tanıma sistemleri gibi teknolojilerle ilgilenir. Makine öğrenmesi öğrenmek için temel programlama (Python veya R), veri yapıları ve algoritmalar, matematik ve istatistik bilgisi gereklidir.

BERT modelinde 12 veya 24 transformer katmanı bulunmaktadır.

Makine öğrenmesinde ekonometrik yöntemler iki ana kategoriye ayrılır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. 1. Denetimli Öğrenme: Bu yöntem, etiketli verilere dayanarak bağımlı değişkenin değerini tahmin etmeyi amaçlar. Ekonometrik uygulamalarda yaygın olarak kullanılan denetimli öğrenme yöntemleri şunlardır: - LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): Katsayıları cezalandırarak yanlılığı azaltır ve değişken seçimi için kullanılır. - Ridge Regresyonu: Katsayıları tam olarak sıfıra indirmeyen bir ceza terimi kullanır. - Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar: Birden çok karar ağacını birleştirerek tahmin performansını artırır. 2. Denetimsiz Öğrenme: Etiketsiz verilere dayanarak veri yapısını çıkarmayı amaçlar. Bu yöntemde kullanılan bazı ekonometrik yöntemler şunlardır: - Kümeleme: Verilerdeki kümeleri belirleyerek gözlemlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu öğrenir. - Birliktelik Kuralı Madenciliği: Değişkenler arasındaki ilişkileri belirler. - Aykırı Değer Tespiti: Kalan verilerden önemli ölçüde farklı olan gözlemleri bulur.

Cross-validation aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Model Seçimi: Farklı modelleri karşılaştırarak en iyi performansı göstereni seçmek için kullanılır. 2. Overfitting'i Önleme: Modelin eğitim verilerine fazla uyum sağlamasını (overfitting) engelleyerek, yeni, görülmeyen verilere genelleme yapmasını sağlamak için kullanılır. 3. Hipervarparametre Ayarı: Modelin hipervarparametrelerini optimize etmek, yani en iyi genelleme performansını elde etmek için gerekli değerleri belirlemek amacıyla kullanılır. 4. Veri Dengesizliği: Sınıfların dengesiz dağıldığı durumlarda, her bir katmanda sınıf dağılımını koruyarak daha doğru bir performans değerlendirmesi yapmak için kullanılır. 5. Gerçek Dünya Uygulamaları: Tıbbi teşhis, müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve öngörücü bakım gibi alanlarda modellerin güvenilirliğini ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılır.

Yapay zekanın temelleri üzerine kitaplar genellikle aşağıdaki konuları ele alır: 1. "The Master Algorithm" - Pedro Domingos: Google ve Amazon gibi devlerin öğrenme algoritmalarını ve bunların iş dünyası, bilim ve toplum üzerindeki etkilerini anlatır. 2. "Superintelligence" - Nick Bostrom: Yapay zekanın kontrollü bir şekilde nasıl geliştirilebileceğini ve süper zeka bilgisayarların insanları nasıl domine edebileceğini tartışır. 3. "Deep Learning" - Ian Goodfellow: Derin öğrenme üzerine detaylı bir kitap olup, matematiksel ve kavramsal olarak derin öğrenme tekniklerini açıklar. 4. "The Singularity Is Near" - Ray Kurzweil: İnsan zihni ve vücudunun teknoloji ile bütünleşerek gelişmiş bir insan/makine medeniyetinin doğuşunu öngörür. 5. "İşletmelerde ve Yönetimde Yapay Zeka" - Prof. Dr. Ferhat Sayım: Yapay zekanın işletmelerde nasıl kullanılabileceğini, temel bileşenlerini ve algoritmaların geliştirilme süreçlerini açıklar. 6. "Yapay Zeka: Temel Prensipler" - Kevin Warwick: Yapay zekanın ne olduğunu, makinelerin düşünebilme ve duygulanabilme yeteneklerini, bilincin doğasını inceler.

Yapay zekayla oyun tasarlamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Fikir Aşaması: Hangi oyun türünde yapay zekanın kullanılacağının belirlenmesi (aksiyon, strateji, RPG vb.). 2. Modelleme: Yapay zekanın görevlerinin belirlenmesi, örneğin NPC kontrolü, içerik üretimi, hikâye. 3. Eğitim Süreci: Makine öğrenmesi kullanılacaksa, karakterlere veri ile "öğretim" yapılması. 4. Test ve Geliştirme: Yapay zeka sistemlerinin dengeli ve oyuncu dostu olup olmadığının kontrol edilmesi. 5. Yayınlama ve Güncelleme: Yapay zeka davranışlarının oyuncu verilerine göre sürekli güncellenmesi. Kullanılabilecek yapay zeka araçları: - Unity ML-Agents: Unity oyun motoruna entegre çalışan, makine öğrenmesi algoritmaları eklemek için kullanılan bir araç. - Unreal Engine + Behavior Trees: Oyun içi karakter davranışlarını kontrol etmek için kullanılan bir sistem. - ChatGPT ve NLP tabanlı araçlar: Doğal dil işleme sayesinde karakterlerin dinamik ve kişiye özel diyaloglar kurmasını sağlayan sistemler.

AppInventor'da makine öğrenmesi için Scikit-learn kütüphanesi kullanılabilir.

Makine öğreniminde öğrenme eğrileri kullanılır. İki ana öğrenme eğrisi türü: 1. Eğitim Öğrenme Eğrisi: Modelin eğitim veri seti üzerinde nasıl öğrendiğini gösterir. 2. Doğrulama Öğrenme Eğrisi: Modelin, eğitim veri setinin parçası olmayan bir doğrulama veri seti üzerinde nasıl genelleme yaptığını gösterir. Ayrıca, regresyon analizinde de çeşitli eğriler kullanılır, örneğin y = 2x + z denklemindeki gibi doğrusal eğriler.