MakineÖğrenmesi

Derin öğrenme için okunabilecek bazı önemli kitaplar şunlardır: 1. "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville tarafından yazılmıştır. Bu kitap, derin öğrenmenin temellerini ve algoritmalarını kapsamlı bir şekilde ele alır. 2. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron tarafından yazılmıştır. Kitap, pratik örneklerle derin öğrenmeyi öğretir ve popüler kütüphanelerle projeler gerçekleştirme imkanı sunar. 3. "Neural Networks and Deep Learning" - Charu C. Aggarwal tarafından yazılmıştır. Bu kitap, derin öğrenme dünyasına giriş yapmak isteyenler için uygundur ve teori, matematik ve Python kod örnekleri içerir. Ayrıca, "Deep Learning with Python" - François Chollet tarafından yazılmış ve derin öğrenme framework’ü Keras'ı kullanarak sinir ağlarının nasıl uygulanacağını anlatır.

Model eğitimi sırasında kullanılan çapraz doğrulama (cross validation) yönteminin temel amacı, modelin yeni, görülmemiş verilere ne kadar iyi genelleştiğini değerlendirmektir. Bu yöntem ayrıca: - Aşırı uyumu önlemek ve modelin bağımsız veri kümeleri üzerinde nasıl performans göstereceğine ilişkin güvenilir tahminler sağlamak; - Modelin performansını birden fazla doğrulama kümesinden yararlanarak daha güvenilir bir şekilde tahmin etmek.

Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.

VBA'da makine öğrenmesi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturun. 2. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun hale getirin, anlamlı değişkenler oluşturun. 3. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçin. 4. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Veri setini eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırın. 5. Model Eğitimi: Seçilen modeli eğitim ve doğrulama verileriyle eğitin. 6. Değerlendirme: Modelin performansını değerlendirmek için test verisi kullanın. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçları iyileştirin, en iyi parametreleri ayarlayın. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapın. Makine öğrenimi algoritmalarını VBA ile entegre etmek için Python veya R gibi dillerde yazılmış modelleri kullanabilirsiniz.

Deep learning'in daha iyi olmasının bazı nedenleri: 1. Yüksek doğruluk: Deep learning modelleri, çeşitli görevlerde (konuşma işleme, görüntü tanıma gibi) yüksek doğruluk sağlayabilir. 2. Otomatik özellik çıkarma: Deep learning, verilerin içindeki ilgili özellikleri otomatik olarak belirleyebilir, bu da manuel mühendislik ihtiyacını azaltır. 3. Geniş uygulanabilirlik: Deep learning, otonom sürüşten finansal analize kadar birçok alanda kullanılabilir. 4. Sürekli öğrenme: Yeni verilerle güncellenebilme yeteneği sayesinde, deep learning modelleri zamanla kendilerini iyileştirebilir. 5. Hiyerarşik veri temsili: Karmaşık veri yapılarını daha basit özelliklerden başlayarak öğrenebilir ve bu da daha zengin ve anlamlı içgörüler sunar. Ancak, deep learning'in yüksek hesaplama gücü gereksinimi, veri kalitesi bağımlılığı ve yorumlanabilirlik zorlukları gibi dezavantajları da vardır.

Python ile çeşitli finansal analizler yapılabilir, bunlar arasında: 1. Veri Manipülasyonu ve Analizi: Pandas kütüphanesi ile finansal verileri okumak, işlemek ve analiz etmek mümkündür. 2. Sayısal İşlemler: NumPy kütüphanesi, matematiksel hesaplamalar ve çok boyutlu diziler üzerinde işlemler yaparak risk yönetimi ve portföy optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır. 3. İstatistiksel Analiz: SciPy kütüphanesi, istatistiksel testler, regresyon analizi ve zaman serisi analizi gibi işlemler için gerekli fonksiyonları sağlar. 4. Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri ile finansal verileri grafikler ve çizelgeler halinde görselleştirmek, analiz sonuçlarını daha anlaşılır hale getirmek mümkündür. 5. Makine Öğrenmesi: Scikit-learn kütüphanesi ile tahmin modelleri oluşturmak ve verilerden gizli kalmış örüntüleri keşfetmek için makine öğrenmesi teknikleri uygulanabilir. Ayrıca, Python web scraping, API entegrasyonları ve veri tabanları ile finansal veri toplama işlemlerinde de kullanılabilir.

Kullanıcı önerileri yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Kullanıcı Verilerinin Toplanması: Kullanıcıların geçmiş davranışları, tercihleri ve kalıpları hakkında veri toplanması gereklidir. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, kullanıcı verilerini analiz ederek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılır. 3. Önerilerin Oluşturulması: Analiz sonuçları kullanılarak kullanıcıya ilgi çekici olabilecek öğelerin bir listesi oluşturulur. 4. Kullanıcı Geri Bildirimleri: Önerilere kullanıcıların verdiği geri bildirimler de dikkate alınarak öneri sistemleri sürekli olarak güncellenir ve iyileştirilir.

Tanh (hiperbolik tanjant) ve sigmoid aktivasyon fonksiyonlarının farkı şu şekildedir: - Çıktı Aralığı: Sigmoid fonksiyonu 0 ile 1 arasında değer üretirken, tanh fonksiyonu -1 ile 1 arasında değer üretir. - Sıfır Merkezli Olma: Tanh fonksiyonu sıfır merkezli iken, sigmoid fonksiyonu değildir. - Gradyan Akışı: Tanh, hem pozitif hem de negatif çıktılar üretebildiği için gradyanların yönünü değiştirebilirken, sigmoid'in gradyanları her zaman pozitiftir. Her iki fonksiyon da derin sinir ağlarında kullanılsa da, tanh günümüzde daha yaygın olarak tercih edilmektedir.

Makine öğrenmesi için temel seviye şu adımları içermelidir: 1. Programlama: Python gibi bir programlama dilini öğrenmek gereklidir. 2. Veri Yapıları ve Algoritmalar: İlişkisel ağlar, karar ağaçları gibi temel algoritmaları öğrenmek önemlidir. 3. Matematik: Doğrusal cebir, çok değişkenli analiz ve istatistik bilgisi gereklidir. 4. Makine Öğrenmesi Araçları: Numpy, Pandas, Matplotlib gibi veri görselleştirme kütüphanelerini öğrenmek ve bunları kullanarak pratik yapmak önemlidir. Bu temel adımları tamamladıktan sonra, makine öğrenmesinin daha ileri konularına ve uygulamalarına yönelinabilir.

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.

BERT modelinde 12 veya 24 transformer katmanı bulunmaktadır.

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.

Hava durumu tahminleri için çeşitli yapay sinir ağları kullanılır: 1. GraphCast: Google tarafından geliştirilen bu model, bir dakikadan kısa sürede 10 günlük hava tahmini yapabilir. 2. MetNet-2: Bu sinir ağı, hava durumunu 12 saat öncesinden tahmin edebilir ve yağışı bir kilometrelik bir hassasiyetle iki dakika öncesinden tahmin edebilir. 3. WeatherGenerator: Avrupa Birliği ve Buluttan tarafından geliştirilen bu model, çok çeşitli girdi veri kaynaklarını işleyebilen esnek, genel amaçlı bir araç olarak tasarlanmıştır. Ayrıca, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) da hava durumu tahminlerinde kullanılan diğer yapay zeka modelleridir.

Doğal dil işleme (NLP) kütüphaneleri önemlidir çünkü: 1. Veri Analizi ve Yönetimi: NLP, büyük hacimli yapılandırılmamış metinleri analiz ederek veri yönetimini kolaylaştırır. 2. Arama ve Optimizasyon: Arama motorları ve diğer arama sistemleri, NLP teknolojilerini kullanarak aramaları daha doğru ve ilgili hale getirir. 3. Müşteri Hizmetleri: NLP destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri sorularını yanıtlayarak müşteri hizmetlerini otomatikleştirir. 4. Dil Modelleri: NLP kütüphaneleri, dil modellerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını sağlayarak daha karmaşık dil işleme görevlerini mümkün kılar.

Çapraz doğrulama, yapılan bir istatistiksel analizin bağımsız bir veri setinde nasıl bir sonuç elde edeceğini sınayan bir model doğrulama tekniğidir. Amaçları: - Bir öngörü sisteminin pratikte hangi doğrulukla çalışacağını kestirmek. - Modelin yeni verilere genelleşme kabiliyetini ölçmek ve aşırı uyma ya da seçim yanlılığı problemlerini tespit etmek. Süreci: 1. Veri kümesi, farklı miktarlarda örnekler seçilerek alt kümelere ayrılır. 2. Birinci küme üzerinde analiz yapılarak model oluşturulur. 3. İkinci küme üzerinde model sınanır. 4. Varyansı azaltmak için bu doğrulama adımı birkaç defa tekrarlanır. 5. Çaprazlanan gruplar üzerinde yapılan sınama sonuçları birleştirilerek modelin genel tahmin başarısı ölçülür.

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.

Zaman serisi tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Temizleme: Yüksek kaliteli zaman serisi verileri toplanır ve eksik değerler ile aykırı değerler işlenir. 2. Keşifsel Veri Analizi (EDA): Verideki eğilimleri, mevsimselliği ve anomalileri belirlemek için grafikler ve çizelgeler kullanılır. 3. İstasyonarlığın Kontrolü: Çoğu model, sabit ortalama ve varyansa sahip istasyoner veriler gerektirir. 4. Model Seçimi: Verilerin karmaşıklığına ve tahmin ufkuna bağlı olarak ARIMA, Exponential Smoothing, LSTM veya Facebook Prophet gibi uygun bir model seçilir. 5. Eğitim ve Doğrulama: Model, tarihsel veriler kullanılarak eğitilir ve test verileri ile doğruluğu doğrulanır. 6. Tahmin: Eğitilmiş model kullanılarak gelecekteki değerler tahmin edilir. 7. Dağıtım ve İzleme: Model, karar alma süreçleri için iş zekası (BI) panolarına entegre edilir ve periyodik olarak yeniden eğitilir.