Makine Öğrenmesi Nedir Nasıl Çalışır ve Ne İşe Yarar – 2022

0

Makine Öğrenmesi Nedir Nasıl Çalışır ve Ne İşe Yarar – 2022

Makine Öğrenmesi Nedir, Nasıl Çalışır ve Ne İşe Yarar?

Makine öğrenimi (ML), veri kullanma deneyimini geliştirmek için bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir. Bilgisayarla tahmin etmeye odaklanan, bilgisayar tabanlı istatistiklerle ilgili bir makine öğrenimi alt kümesi, makine öğrenimi değil, istatistiksel öğrenmedir. Makine öğrenimi algoritmaları, programlanmadan tahminler ve kararlar almak için bir veri örneğine (eğitim verileri denir) dayalı modeller oluşturur.

Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir

Makine öğrenmesi algoritmaları, denetimli veya denetimsiz pekiştirmeli öğrenme olarak sınıflandırılabilir ve görüntü tanıma, ses tanıma, tahmin, video izleme, sosyal medya platformları, spam, kötü amaçlı yazılım, müşteri desteği, arama motoru uygulamaları, dolandırıcılık ve tercihler gibi çeşitli sınırsız uygulamalara sahiptir. . Makine öğrenimi, girdi verilerini alan, istatistiksel analiz kullanan ve mevcut veri türüne göre çıktıları tahmin eden algoritmalar geliştirmek için kullanılabilir. Bilgisayar görselleştirme sistemleri oluşturmak için en yaygın teknolojiler yapay sinir ağları ve derin öğrenmedir.

Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir
Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir

Destekli öğrenme, çıktı olarak bilinen girdi verilerini ve bilinen yanıt verilerini kullanan ve yeni verilere yanıt olarak makul tahminler yapmak için bir modeli eğiten bir algoritmadır. Modern makine öğreniminin iki amacı vardır: birincisi, verileri halihazırda geliştirilmiş modeller temelinde sınıflandırmak ve ikincisi, bu modeller temelinde gelecekteki sonuçları tahmin etmek. Bilgisayarla görü için, verinin sınıflandırılmasına özgü varsayımsal bir algoritma, molleri sınıflandırmak için algoritmayı eğitmek için denetimli öğrenme ile birleştirilen Moles kullanılır.

En Yaygın ve Popüler Makina Öğrenmesi Algoritmaları Nelerdir?

  • Naive Bayes Sınıflandırıcı Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)
  • K-Means Algoritması (Denetimsiz Öğrenme- Kümeleme)
  • Destek Vektör Makinesi Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)
  • Doğrusal Regresyon (Denetimli Öğrenme / Regresyon)
  • Lojistik Regresyon (Denetimli öğrenme – Sınıflandırma)
  • Yapay Sinir Ağları (Takviye Öğrenimi)
  • Decision Trees (Denetimli Öğrenme – Sınıflandırma / Regresyon)
  • Random Forests (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma / Regresyon)
  • Nearest Neighbours (Denetimli Öğrenme)
Ayrıca Bakınız.  Ramazan Bayramı Tatilinde Hacker Kurbanı Olmayın

Makine Öğrenimi Uygulamaları Nelerdir?

Görüntü tanıma, dijital görüntülerdeki nesnelerin özelliklerini tanımlamaya ve tanımaya yönelik bir yaklaşımdır. Facebook arkadaşlarımıza fotoğraf yüklediğimizde Auto Friends etiket önerileri, makine öğrenimi, yüz tanıma ve tanıma algoritmalarında yer alan teknolojinin adıyla etiket önerileri alıyoruz.

Makine Öğrenimi Uygulamaları Nelerdir?
Makine Öğrenimi Uygulamaları Nelerdir?

Örneğin makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmaları için kullanılan tüm veri setleri aynı fonksiyonlarla görüntülenebilir. Malzeme bilimindeki özellikler, farklı atomik kristaller arasında ayrım yapmak için gereken ilgili bilgileri yakalayabilir, ancak işlemin kendisi, atom numaralarını belirlemek veya karmaşık dönüşümleri dahil etmek kadar basit olabilir; istatistiklere, ortalama özelliklere ve maksimum değerlerinin hesaplanmasına dayalı toplama. AI Patasala eğitim enstitüsü tarafından Haydarabad programında Makine Öğrenimi Kursu ile Makine Öğrenimi ile ilgili kavramlarda derin teknik uzmanlık geliştirebilirsiniz.

Makine Öğrenmesi Nedir Makineler Nasıl Öğrenir?

Kaynakça:

ZORLU B. Ş. Ç,KASAP P (2020). Classification of Factors Affecting Renal Failure by Machine Learning Methods. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 36(1), 89 – 102. https://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpnMk5qVXpNdz09/makine-ogrenmesi-yontemleri-ile-bobrek-yetmezligi-hastaligini-etkileyen-faktorlerin-siniflandirilmasi

AYDIN O. M,AKTAŞ R (2020). DETECTING FINANCIAL INFORMATION MANIPULATION BY USING SUPERVISED
MACHINE LEARNING TECHNICS: SVM, PNN, KNN, DT. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 0(29), 165 – 174. Doi: ulikidince.748742 https://app.trdizin.gov.tr/makale/TkRJMk5EQXpNdz09/denetimli-makine-ogrenmesi-tekniklerini-kullanarak-finansal-bilgi-manipulasyonunun-tespiti-svm-pnn-knn-dt

 


Cevap bırakın