makine öğrenimi nedir

Makine Öğrenimi (Machine Learning), sistemlere açıkça programlanmadan deneyimden otomatikman öğrenme ve Geliştirme kabiliyeti sağlayan bir çeşit yapay zeka uygulaması olarak tanımlanmaktadır. Makine programları ile yoğunlaşılan konu ise verilere yetişme kabiliyeti olan ve öğrenme işlemini gerçekleştirebilen bilgisayar programlarıdır. Bu yazımızda makine öğrenimi nedir? Makine öğrenim yöntemleri ve mühendislerin bilmesi gereken makine öğrenim algoritmalarını sizler için derledik.

Makineler De Öğreniyor Ancak İnsanlar Gibi Değil

Makineler için Ortaya çıkan öğrenme süreci ‘ insanoğlu için Olan öğrenme sürecinden fazlaca daha farklıdır. Söz konusu Öğrenmek olduğunda insanoğlu için birbirinden değişik birçok yol bulunabilir ancak makine Öğrenimi bundan daha farklıdır.

Makine Öğrenim Yöntemleri

Makine öğreniminin geliştirilmesinde ilk amaç; bilgisayarların insan müdahalesi veya yardımcı olmadan otomatikman öğrenmeyi sağlamak ve eylemlerini buna göre ayarlamaktır. Makine öğrenim yöntemleri bir tek klasik makine öğrenim yönteminden ibaret değildir. Klasik makine öğrenimi var olan algoritmalarını kullanarak işler ve metin gibi olan anahtar kelimeler dizisi kullanarak ile işler; bunun yerine, anlamsal analize yönelik bir yaklaşım, insanın bir metnin anlamını anlama kabiliyetini anlamak ister. Anlamsal analizler eşliğinde makine öğrenimi hakkında merak edilenleri yazımızda derledik. İşte Bazı Makine Öğrenim Yöntemleri ve Açıklamaları.

Makine Öğrenim Yöntemleri

Makine Öğrenimi yapılırken var olan algoritmalar genellikle denetlenebilen ve bunun yanı sıra denetlenemeyen algoritmalar olmak üzere iki şekilde kategorize edilmektedir. İşte makine öğrenim yöntemleri ile ilgili merak edilenler.

  • Denetimli makine öğrenme algoritmaları: geçmişte öğrenilenleri gelecekteki olayları anlamak için etiketli kullanarak yeni verilere uygulayabilirsiniz. Bilinen bir tahsil veri kümesinin analizinden başlayarak, öğrenme algoritması çıktı Değerleri ile alakalı tahminler yapmak İçin çıkarımsal Bir İşlev Üretir. Sistem, yeterli eğitimden gerekli herhangi bir yeni girdi için hedeflenir. Öğrenme algoritması hem de çıktısını doğru, amaçlanan çıktıyla karşılaştırabilir ettik modeli buna bakılırsa Değiştirmek İçin hataları bulabilir.
  • Denetimsiz makine öğrenme algoritmaları: Eğitmek için kullanılan bilgiler sınıflandırılmaz ya da etiketlenmez. Denetimsiz öğrenme, gizli bir yapıyı tarif etmek için sistemlerin işlevlerini ve iyi bir iş çıkarabileceği hakkında denetlemeler yapar. Sistem doğru çıkışı bulmaz, ancak verilerin araştırılması ve etiketlenmemiş olduğu gibi gizli yapıları tanımlamak için veri kümelerinden çıkarımlar yapabilir.
  • Yarı denetimli makine öğrenme algoritmaları: Yarı denetimli makine öğrenim algoritmaları hem etiketli hem de etiketsiz öğrenme yollarını kullanır. Bu yöntemi kullanan sistemler öğrenme doğruluğunu mühim ölçüde geliştirebilir. Seçenekler, yarı denetimli öğrenme, elde edilen etiketli seçenekler, onu eğitmek ve ondan kullanabilmek için yetenekli ve ihtiyacınızı karşılayabilmek için gereklidir. Aksi takdirde, etiketlenmemiş verilerin elde edilmesi genellikle mümkün olmaz.
  • Takviye makinesi öğrenme algoritmaları: bu yöntem eylemler üreterek çevresi ile etkileşimime giren ve hataları veya ödülleri keşfeden bir öğrenme yöntemidir. Deneme ve hata arama ve gecikmiş ödül takviye öğreniminin en mühim özellikleridir. Bu yöntem, makinelerin Yazılım aracılarının performansını üst düzeye çıkarmak için muayyen bir bağlamdaki ideal davranışı otomatik olarak belirlemelerini sağlar. Acentenin hangi eylemin en iyi bulunduğunu öğrenmesi için basit ödül geribildirimi gerektirir; bu takviye sinyali olarak bilinir.

Makine Öğrenimi Algoritması

Makine öğrenimi ile ilgili gerçek anlamda çalışmalar yapılmakta ve yeni yöntemler, metodlar araştırılmaktadır. Makine öğreniminin hem olumlu hem de negatif birtakım yanları bulunmaktadır. Kazanç elde eden fırsatlar varken bununla beraber tehlikenin kokusunu evvel de alabilirsiniz. Ancak makine öğreniminin geliştirilmesi gerçek anlamda ciddi zaman gerektiren faaliyetlerden biridir. Makine öğrenimi ile suni zeka ve bilişsel teknolojileri birleştirerek daha büyük miktarlarda kullanılan sistemler işlenebilir. Bugün de bu alanda ilginç emek harcamalarında yapılıyor ve araştırmalar devam ediyor. Makine öğrenimi için hangi noktaya varacağını hayal etmeye olanak tanır sadece tahmin etmek bile fazlaca zor.

Mühendislerin Bilmesi Gereken 6 Makine Öğrenimi Algoritması

Makine öğreniminde kullanılan en yaygın ve popüler algoritmaları nelerdir?

1. Regresyon algoritmaları

Regresyon görevlerinde, makine öğrenme programı değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmeli ve anlamalıdır. Regresyon analizi bir bağımlı değişkene ve bir dizi diğer değişkene odaklanır, bu da özellikle tahmin ve tahmin için yararlı olur.

2. Bayes algoritmaları

Bu tür algoritmalar sınıflandırma teoremini temel alır ve her bir değeri diğerlerinden bağımsız olarak sınıflandırır. Bu, olasılığı kullanarak belirli bir özellik kümesine dayalı olarak bir sınıfı veya kategoriyi tahmin etmeyi sağlar.

Basitliğine rağmen, sınıflandırıcı şaşırtıcı derecede iyi çalışır ve daha karmaşık sınıflandırma yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğinden sıklıkla kullanılır.

3. Gruplama algoritmaları

Denetimsiz öğrenmede kullanılırlar ve etiketlenmemiş verileri, yani tanımlanmış kategorileri veya grupları olmayan verileri kategorilere ayırmaya yararlar.

Algoritma, verilerdeki grupları arayarak çalışır ve K değişkeni tarafından temsil edilen grup sayısı ile. Daha sonra, her bir veri noktasını sağlanan özelliklere göre K gruplarından birine atamak için yinelemeli olarak çalışır.

4. Karar ağacı algoritmaları

Karar ağacı, kararın olası her sonucunu göstermek için bir dallanma yöntemi kullanan bir akış şemasına benzer bir ağaç yapısıdır. Ağaçtaki her düğüm belirli bir değişken üzerindeki bir testi temsil eder ve her dal bu testin sonucudur.

5. Sinir ağı algoritmaları

Bir yapay sinir ağı (RNA) adet komşu katmanlara bağlanır, her biri bir dizi katman şeklinde, yerleştirilmiş içerir. RNA’lar, beyin gibi biyolojik sistemlerden ve bilgiyi nasıl işlediklerinden ilham alır.

Bu nedenle, temel olarak, belirli sorunları çözmek için birlikte çalışan çok sayıda birbirine bağlı işleme elemanıdır.

Ayrıca örnek ve deneyime göre öğrenirler ve yüksek boyutlu verilerdeki doğrusal olmayan ilişkilerin modellenmesinde veya girdi değişkenleri arasındaki ilişkinin anlaşılmasının zor olduğu yerlerde son derece yararlıdırlar.

6.Temel bileşen analizi

ACP, muhtemelen ilişkili değişkenlerin bir dizi gözlemini temel bileşenler olarak adlandırılan bir dizi doğrusal olarak ilişkisiz değişken değere dönüştürmek için dikey bir dönüşüm kullanan istatistiksel bir prosedür dür.

ACP’nin bazı uygulamaları sıkıştırma, öğrenmeyi kolaylaştırmak için verileri basitleştirmeyi, görselleştirmeyi içerir.

BİR CEVAP BIRAK

Please enter your comment!
Please enter your name here