Doğru kullanılmadığında bireylerin hayatını doğrudan olumsuz etkileyen, doğru kullanıldığında ise hayatı olanca kolaylaştıran teknoloji son yıllarda tehlike saçıyor. Bireyler teknoloji bağımlılığının bedelini bazen fiziksel bazense ruhsal bozukluklarla ödeyebiliyor. Peki nedir teknoloji bağımlılığı? Kimlere teknoloji bağımlısı denebilir? Yeşilay’a göre, teknolojinin kontrolsüz kullanımıyla ortaya…
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) Nedir? Destek Vektör Makineleri (SVM’ler), sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespiti için kullanılabilen bir tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. Farklı sınıfları maksimum düzeyde ayıran yüksek boyutlu bir uzayda bir hiperdüzlem bulma fikrine dayanırlar. Algoritma, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marja veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bularak çalışır. Hiper düzleme en yakın olan veri noktaları destek vektörleri olarak adlandırılır ve hiper düzlemi tanımlamak için kullanılır. SVM’ler genellikle, amacın özelliklerine göre belirli bir veri noktasının sınıfını tahmin etmek olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılır. Örneğin, e-postadaki kelimelere ve kelime öbeklerine göre e-postaları spam veya spam değil olarak…
K-Ortalama Kümeleme Nedir? K-means kümeleme, denetimsiz öğrenme için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veri noktalarının benzerliğine dayalı olarak verileri önceden tanımlanmış sayıda kümeye (k) kümeleme yöntemidir. K-means algoritması, ilk olarak kümeler için k adet başlangıç merkezini veya merkez noktasını seçerek çalışır. Daha sonra her bir veri noktasını, nokta ile ağırlık merkezi arasındaki Öklid mesafesine bağlı olarak en yakın merkeze sahip kümeye atar. Algoritma daha sonra her bir kümeye atanan veri noktalarına dayalı olarak kümelerin merkezlerini yeniden hesaplar ve merkezler birleşene ve veri noktalarının kümelere atanması değişmeyene kadar veri noktalarını en yakın merkezlere yeniden atama sürecini tekrarlar. K-means kümeleme, veri biliminde…
Rastgele Ormanlar Nedir? Rastgele ormanlar, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bunlar bir topluluk yöntemidir, yani nihai bir tahmin yapmak için çoklu karar ağaçlarının tahminlerini birleştirirler. Rastgele ormanlar, verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde çok sayıda karar ağacını eğiterek ve ardından nihai bir tahmin yapmak için tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak çalışır. Ormandaki her ağaç, verilerin farklı bir alt kümesinde eğitilir ve ağacın her düğümündeki verileri bölmek için kullanılan özellikler de rastgele seçilir. Rastgele ormanlar, hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebildikleri ve fazla uydurmaya karşı dirençli oldukları için veri biliminde kullanışlıdır. Genellikle müşteri davranışını…
Karar Ağaçları Nedir? Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritması olup veri bilimi için kullanılır. Bunlar, bir dizi kararın ve bu kararların olası sonuçlarının, o gözlemin özelliklerine dayalı olarak yeni bir gözlemin sonucunu tahmin etme amacı ile grafiksel bir temsilidir. Karar ağaçları, özelliklerin değerlerine göre verileri daha küçük ve daha küçük alt kümelere bölerek ve her alt küme için ayrı bir karar ağacı oluşturarak çalışır. Ağaç, kök düğümden başlanarak ve daha sonra ağaç boyunca ilerleyerek, özelliklerin değerlerine dayalı olarak her düğümde kararlar alınarak oluşturulur. Nihai karar, gözlemin tahmin edilen sonucunu temsil eden yaprak düğümde…
Lojistik Regresyon Nedir? Lojistik regresyon veri biliminde önemli bir araçtır. Lojistik regresyon bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin edilmesine olanak tanır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulama alanı vardır. Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Öngörülen olasılığı 0 ile 1 arasında bir değere eşleyen bir sigmoid eğrisi olan lojistik fonksiyona dayanır. Lojistik regresyon modelleri, bağımlı değişken (bir olayın meydana gelme olasılığı) ile bağımsız…
Lojistik Ve Lineer Regresyon Arasındaki Fark Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasında birkaç önemli fark vardır: Sonuç: Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasındaki temel fark, tahmin edilen sonucun türüdür. Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılırken doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. Öngörülen değerler: Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki diğer bir önemli fark, tahmin edilen değerlerin aralığıdır. Lojistik regresyonda tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır, lineer regresyonda tahmin edilen değerler ise veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. Model formu:…
Lineer Regresyon Nedir Doğrusal regresyon, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için veri biliminde sıklıkla kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminlerde bulunmak için…
Derin Öğrenme Nedir? Derin öğrenme, insan beyninin yapısından ve işlevinden, özellikle de beyni oluşturan sinir ağlarından ilham alan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Örüntü tanıma ve karar verme gibi görevleri yerine getirmek için beynin yapısı ve işlevine göre modellenen bilgisayar sistemleri olan yapay sinir ağlarının kullanılmasını içerir. Derin öğrenme algoritmaları, geri yayılım adı verilen bir işlem kullanılarak büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen çok sayıda yapay sinir ağı katmanından oluşur. Bir derin öğrenme modelindeki her katman, girdi verilerini işler ve bir sonraki katmana iletir ve son katman, modelin çıktısını üretir. Veriler ağın katmanlarından geçerken dönüştürülür ve soyutlanır, bu da modelin verilerdeki…
Tahmine Dayalı Modelleme Nedir? Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için veri ve algoritmaların kullanılmasını içeren istatistiksel bir tekniktir. Geçmiş verilerin gelecekteki olaylar hakkında bilinçli tahminler yapmak için kullanılabileceği fikrine dayanmaktadır. Tahmine dayalı modelleme, verilere dayalı bir sistemin veya sürecin matematiksel bir temsili olan bir model oluşturmayı içerir. Model, modele uyması için kullanılan bir veri koleksiyonu olan bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Model daha sonra, eğitim verilerinde tanımlanan kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminler yapmak için kullanılır. Tahmine dayalı modelleme, karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için finans, pazarlama,…
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? Buna Neden İhtiyacımız Var? Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlar ve insan (doğal) dilleri arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır. İnsan dilini işlemek, analiz etmek ve anlamak için makine öğrenimi algoritmalarını ve diğer teknikleri kullanmayı içerir ve dil çevirisi, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi dahil olmak üzere çeşitli görevleri desteklemek için kullanılır. NLP önemlidir, çünkü bilgisayarların karmaşık ve yapılandırılmamış bir veri biçimi olan insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlar. NLP tekniklerini kullanarak, metinden ve konuşulan dilden anlam ve bilgi çıkarmak ve bu bilgiyi karar vermeyi desteklemek ve gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanmak mümkündür. NLP’nin…
