Makine öğrenimden bahsetmek istiyorum. Bunun üzerinde ebik kabuk edip araştırdım ve toplu şekilde paylaşmak istedim.
Teknolojinin gelişmesiyle hayatımızın her alanında yapay zekanın izlerini görmeye başladık. Peki yapay zekanın bu denli gelişmiş ve hayatımızı kolaylaştıran uygulamalarının arkasındaki temel nedir? Cevap makine öğrenimidir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Basitçe ifade etmek gerekirse, makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve bu sayede karmaşık görevleri otomatikleştirmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek örüntüleri ve ilişkileri keşfeder ve bu bilgileri yeni durumları genelleme yeteneği kazanır.
-----------------
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenimim modelleri, üç temel aşamadan oluşur:
1. Eğitim: Bu aşamada, algoritmaya, etkilenmiş verilerden oluşan bir eğitim seti sunulur. Etiketler, verinin neyi temsil belirtir. Algoritma, bu verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri analiz ederek bir model oluşturur.
2. Değerlendirme: Eğitim aşamasında oluşturulan model, yeni veriler üzerinde test edilir. Bu sayede modelin ne kadar doğru tahminlerde bulunduğu değerlendirilir.
3. Kullanım: Doğruluğu teyit edilen model, artık yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak veya kararlar vermek içi kullanılabilir.
-----------------
Makine Öğrenim Türleri
Elimden bu kadar geldi. İyi Sosyaller.
Teknolojinin gelişmesiyle hayatımızın her alanında yapay zekanın izlerini görmeye başladık. Peki yapay zekanın bu denli gelişmiş ve hayatımızı kolaylaştıran uygulamalarının arkasındaki temel nedir? Cevap makine öğrenimidir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Basitçe ifade etmek gerekirse, makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve bu sayede karmaşık görevleri otomatikleştirmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek örüntüleri ve ilişkileri keşfeder ve bu bilgileri yeni durumları genelleme yeteneği kazanır.
-----------------
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Makine öğrenimim modelleri, üç temel aşamadan oluşur:
1. Eğitim: Bu aşamada, algoritmaya, etkilenmiş verilerden oluşan bir eğitim seti sunulur. Etiketler, verinin neyi temsil belirtir. Algoritma, bu verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri analiz ederek bir model oluşturur.
2. Değerlendirme: Eğitim aşamasında oluşturulan model, yeni veriler üzerinde test edilir. Bu sayede modelin ne kadar doğru tahminlerde bulunduğu değerlendirilir.
3. Kullanım: Doğruluğu teyit edilen model, artık yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak veya kararlar vermek içi kullanılabilir.
-----------------
Makine Öğrenim Türleri
- Denetimli Öğrenme: Algoritmaya, etiketlenmiş verilerden oluşan bir eğitim seti sunulur. Algoritma, bu verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri analiz ederek yeni veriler için etiketler tahmin etmeyi öğrenir.
- Denetimsiz Öğrenme: Algoritmaya etiketlenmemiş veriler sunulur. Algoritma, bu verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri keşfederek verileri gruplara ayırmayı veya veri kümesinin alt kümelerini tanımlamayı öğrenir.
- Yarı Denetimli Öğrenme: Algoritmaya hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş veriler sunulur. Algoritma, etiketlenmiş verilerdeki örüntüleri kullanarak etiketlenmemiş verileri etiketlemeyi öğrenir.
- Pekiştirmeli Öğrenme: Algoritma, bir ortamda belirli eylemler gerçekleştirir ve bu eylemlerin sonucunda ödüller veya cezalar alır. Algoritma, zamanla en fazla ödülü kazandıran eylem dizisini öğrenmeye çalışır.
Elimden bu kadar geldi. İyi Sosyaller.
