Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan tahminler veya kararlar almasını sağlamak için algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanmayı içeren bir yapay zeka alt alanıdır. Makinelerin deneyimlerden öğrenebileceği ve performanslarını zaman içinde geliştirebileceği fikrine dayanmaktadır. Ayrıca veri görselleştirme işlemlerinde dee performans artabilir.
Makine öğreniminde veriler, belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere bir modeli eğitmek için kullanılır. Model, çok sayıda örnekle sunulur ve görevi nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek için bu örnekleri kullanır. Model eğitildikten sonra, yeni verilere dayalı olarak tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için kullanılabilir.
Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi birçok farklı makine öğrenimi türü vardır. Denetimli öğrenme, etiketli verilere dayalı tahminler yapmak için bir modelin eğitilmesini içerirken, denetimsiz öğrenme, herhangi bir etiket olmadan verilerdeki kalıpları bulmak için bir modelin eğitilmesini içerir. Takviyeli öğrenme, bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda eylemde bulunmak üzere bir modelin eğitilmesini içerir.
Makine öğrenimi, veri biliminde önemli bir araçtır ve sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlasını içeren çok çeşitli görevler için kullanılır. Genellikle tahmine dayalı modeller oluşturmak, önerilerde bulunmak ve karar verme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılır.
Makine Öğreniminin Ana Algoritmaları Nelerdir?
Makine öğreniminde kullanılan birçok farklı algoritma vardır ve kullanılan spesifik algoritma, çözülmekte olan problemin türüne ve verilerin özelliklerine bağlıdır. Bazı yaygın makine öğrenimi algoritmaları şunları içerir:
- Doğrusal regresyon: Bu, giriş verileri ile çıkış değeri arasındaki doğrusal bir ilişkiye dayalı olarak sayısal bir değeri tahmin etmek için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
- Lojistik regresyon: Bu, amacın ikili bir sonucu (“evet” veya “hayır” gibi) tahmin etmek olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
- Karar ağacı: Bu, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Ağaç benzeri bir karar modeli ve olası sonuçları oluşturur ve bir dizi karara dayalı tahminlerde bulunmak için kullanılır.
- K-means kümeleme: Bu, verileri gruplar halinde (kümeler olarak da bilinir) kümelemek için kullanılan denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır. Verileri benzerliğe göre belirli sayıda kümeye ayırır.
- Naive Bayes: Bu, sınıflandırma görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Verilerin her bir özelliğinin bağımsız olduğu ve belirli bir sonucun olasılığının, bireysel özelliklerin olasılıklarına dayalı olarak hesaplanabileceği varsayımına dayanır.
- Destek vektör makinesi (SVM): Bu, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Sınıflar arasındaki marjı maksimize ederek farklı veri sınıfları arasında bir sınır oluşturur.
Bunlar birçok örnekten sadece birkaçı
Gözetimli Öğrenme Nedir?
Denetimli öğrenme, bir modelin etiketli verilere dayalı tahminler yapmak üzere eğitildiği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimli öğrenmede, model çok sayıda örnekle sunulur ve her örnek hem girdi verilerini hem de karşılık gelen bir etiketi içerir. Model, bir tahmin yapmak için girdi verilerini kullanır ve tahminin doğruluğunu belirlemek için tahmini etiketle karşılaştırır.
Denetimli öğrenmenin amacı, yeni, görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapmak için eğitim verilerinden genelleme yapabilen bir model oluşturmaktır. Model, tahminler ve etiketler arasındaki hatayı en aza indirmek için modelin parametrelerini ayarlayan bir algoritma kullanılarak eğitilir. Model eğitildikten sonra, yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılabilir.
Denetimli öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılır. Genellikle tahmine dayalı modeller oluşturmak, önerilerde bulunmak ve karar verme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılır. Denetimli öğrenme algoritmalarına örnek olarak doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve destek vektör makineleri verilebilir.
Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Denetimsiz öğrenme, herhangi bir etiket olmadan verilerdeki kalıpları bulmak için bir modelin eğitildiği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimsiz öğrenmede, model çok sayıda örnekle sunulur, ancak her örnek yalnızca girdi verilerini içerir ve karşılık gelen etiketi içermez. Model, veriler içindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için girdi verilerini kullanmalıdır.
Denetimsiz öğrenmenin amacı, verilerin altında yatan yapıyı ortaya çıkarmak ve hemen fark edilmeyebilecek kalıpları ve ilişkileri belirlemektir. Genellikle verileri keşfetmek, benzer veri noktalarının kümelerini veya gruplarını belirlemek ve verilerin boyutsallığını azaltmak için kullanılır.
Denetimsiz öğrenme algoritmalarının tahmin etmeye çalıştıkları belirli bir hedefi veya çıktısı yoktur, dolayısıyla tahminlerinin doğruluğunu ölçmenin bir yolu yoktur. Bunun yerine, kümelerin kalitesi veya model tarafından elde edilen sıkıştırma derecesi gibi diğer ölçütlere güvenirler.
Denetimsiz öğrenme algoritmalarına örnek olarak k-ortalama kümeleme, ana bileşen analizi ve kendi kendini organize eden haritalar verilebilir.
Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?
Takviyeli öğrenme, bir temsilcinin bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda harekete geçmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Takviyeli öğrenmede, aracı, eylemlerine dayalı olarak ödüller ve cezalar şeklinde geri bildirim alır. Temsilcinin amacı, uzun vadeli ödülü maksimize eden bir politika öğrenmektir.
Takviyeli öğrenme genellikle kontrol sistemlerinde, oyunlarda ve robotikte bulunanlar gibi karmaşık, sıralı karar verme problemlerini çözmek için kullanılır. Temsilcinin hangi eylemlerin en iyi sonuçlara yol açtığını deneyim yoluyla öğrendiği deneme yanılma fikrine dayanır.
Takviyeli öğrenmede, ajan, eylemlerde bulunarak ve sonuçları gözlemleyerek bir çevre ile etkileşime girer. Aracı, eylemin kalitesine göre bir ödül veya ceza alır ve bu geri bildirimi, politikasını güncellemek ve zaman içinde performansını iyileştirmek için kullanır. Temsilcinin amacı, uzun vadeli ödülü maksimize eden eylemler dizisi olan optimal politikayı öğrenmektir.
Takviyeli öğrenme, yapay zekada önemli bir araçtır ve kontrol sistemlerini optimize etme, oyun oynama ve otonom ajanlar geliştirme dahil olmak üzere çok çeşitli sorunları çözmek için kullanılmıştır.
