Makine öğrenimi, analitik modellerin oluşturulmasını otomatikleştiren bir veri analizi tekniğidir. Ayrıca, sistemlerin verilerden öğrenebileceği öncülüne dayanan bir yapay zeka dalıdır. Ayrıca, kalıpları belirleyin ve çok az insan müdahalesi ile veya hiç müdahale olmadan kararları uygulayın. Bu çalışma temel olarak Makine öğreniminin ne olduğunu, Türleri, Örnekler ve Dersi gösterecektir.
Makine Öğreniminin Önemi Nedir?
Benzer şekilde, veri madenciliğini ve Bayes analizini her zamankinden daha popüler hale getiren aynı dinamikler, makine öğrenimine yeniden ilgiyi artırıyor. Ayrıca, artan veri hacmi ve çeşitliliği, daha ucuz ve daha güçlü gibi şeyler bilgisayar işleme ve düşük maliyetli veri depolama.
Tüm bunlar, modellerin hızlı ve otomatik olarak oluşturulabileceği anlamına gelir. Bu, daha büyük, daha karmaşık verileri bile değerlendirebilir ve çok büyük ölçekte bile daha hızlı, daha doğru cevaplar sunabilir. Ve böylece bir şirket, ayrıntılı modeller geliştirerek, değerli olasılıkları fark etme veya beklenmedik risklerden kaçınma şansını artırır.
Makine Öğrenimi Türleri
İşte farklı Makine Öğrenimi türleri
Makine Öğrenimi Türleri: Denetimli
Makine, denetimli öğrenmede örnek olarak öğretilir. Bu sırada operatör, makine algoritmasına istenen giriş ve çıkışları olan bilinen bir veri seti verir. Ve sistem bu girdi ve çıktıları nasıl alacağını bulmalıdır.
Operatör soruna uygun çözümlerin farkında olmasına rağmen. Algoritma, verilerdeki kalıpları tanır, gözlemlerden öğrenir ve tahminler üretir. Ayrıca algoritma, operatör tarafından düzeltilen tahminler oluşturur ve bu işlem algoritma yüksek derecede etkinliğe ulaşana kadar tekrarlanır.
İlk olarak, Sınıflandırma, İkinci olarak, regresyon ve Son olarak, tahmin, denetimli öğrenmenin alt kümeleridir.
Sınıflandırma: Sınıflandırma görevleri altında. Makine öğrenen bilgisayar, sonunda gözlemlenen verilerden sonuç çıkarmalı ve görevi gerçekleştirip gerçekleştirmemeyi seçmelidir.
Yeni gözlemler hangi kategoriye giriyor? E-postaları 'spam' veya 'spam değil' olarak tararken. Örneğin, program mevcut gözlemsel verileri incelemeli ve e-postaları uygun şekilde filtrelemelidir.
Gerileme: Bu zorluk, değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmek ve anlamak için makine öğrenimi algoritmasını gerektirir. Ek olarak, regresyon analizi özellikle tahmin ve tahmin için faydalıdır. Bir bağımlı değişkene ve bir dizi diğer değişen değişkenlere odaklandığından.
Öngörü: geçmiş ve şimdiki gerçeklere dayanarak geleceği tahmin etme uygulamasıdır ve kalıpları analiz etmek için yaygın olarak kullanılır.
Makine Öğrenimi Türleri: Yarı denetimli
Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmeye oldukça benzer. Hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanması anlamında. Ayrıca etiketli veriler, algoritmanın yorumlayabilmesi için ilgili etiketlere sahip bilgilerdir. Oysa etiketlenmemiş veriler bu bilgilere sahip değildir. Bunu kullanarak
Makine öğrenimi algoritmaları, birleştirildiğinde etiketlenmemiş verileri kategorilere ayırmayı öğrenebilir.
Makine Öğrenimi Türleri: Denetimsiz Öğrenme
Bu durumda, makine öğrenimi algoritması kalıpları tespit etmek için verileri inceler. Bu arada, rehberlik sağlayacak bir yanıt anahtarı veya insan operatör yoktur. Bunun yerine, makine erişilebilir verileri analiz ederek korelasyonları ve ilişkileri belirler. Ayrıca, büyük veri kümelerini anlamak için makine algoritmasına bırakılmıştır. Ayrıca bu verileri denetimsiz bir öğrenme sürecinde ele alın. Ancak daha sonra algoritma, yapısını açıklamak için bu verileri düzenlemeye çalışır. Ancak bu, verilerin kümeler halinde gruplandırılması veya daha organize bir şekilde düzenlenmesi anlamına gelebilir.
Ek verileri değerlendirdikçe, bu verilere dayanarak karar verme yeteneği artar ve daha rafine hale gelir.
Aşağıdaki faaliyetler gözetimsiz öğrenme kapsamındadır:
kümeleme karşılaştırılabilir veri koleksiyonlarını gruplandırma işlemidir (tanımlanmış kriterlere dayalı olarak). Verileri farklı gruplara ayırmak ve eğilimleri ortaya çıkarmak için her bir veri setini analiz etmek önemlidir.
Boyut indirgeme, gereken kesin bilgiyi elde etmek için araştırmadaki değişken sayısını azaltma işlemidir.
Makine Öğrenimi Türleri: Takviye yoluyla
Takviyeli öğrenme, düzenlenmiş öğrenme prosedürleriyle ilgilidir. Bir makine algoritmasının izlenecek bir dizi eylem, parametre ve son değer olduğu. Kuralların tanımını takiben, makine öğrenimi algoritması çeşitli seçenekleri ve olasılıkları keşfetmeye çalışır. Böylece hangisinin ideal olduğunu belirlemek için her bir çıktının izlenmesi ve değerlendirilmesi. Ek olarak, takviyeli öğrenme, makinelere deneme yanılma yoluyla talimat verir. Dahası, önceki deneyimlerden öğrenir ve en büyük potansiyel sonucu elde etmek için duruma tepki olarak stratejisini ayarlamaya başlar.
Ayrıca Oku: 5 İş Yerinde Makine Öğreniminin Kullanımı
Makine Öğrenimi Örnekleri
görüntüleri tanıma
Gerçek dünyada görüntü tanıma, dijital öğrenmenin iyi bilinen ve yaygın olarak kullanılan bir örneğidir. Ayrıca, siyah beyaz veya renkli fotoğraflarda piksel yoğunluğuna bağlı olarak bir nesneyi dijital görüntü olarak tanıyabilir.
Gerçek Dünya Görüntü Tanıma Makine Öğrenimi Örnekleri:
İlk Örnek: Bir röntgeni malign veya kanserli olmayan olarak sınıflandırın.
İkinci Örnek: Fotoğrafı çekilen bir yüze bir isim verin (sosyal medyada “etiketleme” olarak da bilinir).
Üçüncü Örnek: El yazısı tanıma, tek bir harfi daha küçük resimlere bölerek gerçekleştirilir.
Ayrıca genellikle görüntü tabanlı yüz tanımlaması için kullanılır. Teknoloji, ortak noktaları keşfedebilir ve bir insan veri tabanı kullanarak bunları yüzlerle eşleştirebilir. Bu, kolluk kuvvetlerinde sıklıkla kullanılan bir terimdir.
Konuşmanın tanınması
Makine öğrenimi, konuşmayı metne dönüştürebilir. Ayrıca canlı ses ve konuşma kaydı, bazı yazılım çözümleri ile metin dosyalarına dönüştürülebilir. Zaman-frekans bantlarındaki yoğunluklar da konuşmayı bölümlere ayırmak için kullanılabilir.
Gerçek Dünya Konuşma Tanıma Makine Öğrenimi Örnekleri:
İlk olarak, sesle arama yapın
İkinci olarak, bir telefon numarasını çevirmek
Üçüncü olarak, Cihaz komutu
Google Home ve Amazon Alexa gibi cihazlar, konuşma tanıma yazılımının nasıl kullanıldığının örnekleridir.
Tıbbi değerlendirme
Makine öğrenimi, hastalık teşhisine yardımcı olabilir. Ayrıca, birçok doktor semptomlardaki kalıpları belirlemek için konuşma tanıma özelliğine sahip sohbet robotlarını kullanır.
Gerçek dünyadaki tıbbi teşhis için Makine Öğrenimi örnekleri:
- Bir teşhisin formüle edilmesine yardımcı olmak veya bir tedavi süreci önermek
- malign dokuyu tanımlamak için onkoloji ve patolojide kullanılır.
- Vücut sıvısını inceleyin Nadir görülen hastalıklarda, yüz tanıma yazılımı ve makine öğrenimi kombinasyonu hasta görüntülerinin taranmasına olanak tanır. Ayrıca kimlik tespiti fenotipleri nadir görülen genetik hastalıklarla ilişkilidir.
İstatistiksel riskten korunma
Arbitraj bir finansla ilgili otomatik büyük hacimli menkul kıymetleri yönetmek için kullanılan ticaret yaklaşımı. Bununla birlikte, ekonomik veriler ve korelasyonları kullanan bir grup menkul kıymeti analiz etme yaklaşımında bir ticaret algoritması kullanılır.
Gerçek dünyada istatistiksel arbitraj için Makine Öğrenimi Örnekleri:
Bir piyasanın mikro yapısını inceleyen algoritmik ticaret
Muazzam miktarda veriyi analiz edin
Gerçek zamanlı arbitraj fırsatlarını tanıyın.
Makine öğrenimi, arbitraj yaklaşımını optimize ederek geliştirir.
Öngörücü analitik
Makine öğrenimi, erişilebilir verileri daha sonra analistler tarafından tanımlanan kurallarla belirlenebilecek gruplara ayırabilir. Bununla birlikte, sınıflandırma tamamlandıktan sonra analistler bir başarısızlık olasılığını hesaplayabilirler.
Makine Öğrenimi Eylem halindeki tahmine dayalı analitik örnekleri:
- Bir işlemin hileli veya yasal olup olmadığını belirleme
- Bir problemin olasılığını hesaplamak için tahmin yöntemlerini geliştirin.
Makine öğreniminin en umut verici uygulamalarından biri tahmine dayalı analitiktir. Ürün oluşturmadan emlak fiyatlandırmasına kadar her şey için kullanılabilir.
Çıkarma
Yapılandırılmış bilgiler, makine öğrenimi kullanılarak yapılandırılmamış verilerden çıkarılabilir. Kuruluşlar, müşterilerinden büyük miktarda veri toplar. Ayrıca, tahmine dayalı analitik araçları için veri kümelerine açıklama ekleme süreci, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak otomatikleştirilir.
Gerçek dünyadan çıkarmanın Makine Öğrenimi örnekleri:
Ses teli anormalliklerini tahmin edebilen bir model oluşturun.
Hastalıkları önlemek, teşhis etmek ve tedavi etmek için stratejiler oluşturur.
Doktorların sorunları hızlı bir şekilde teşhis etmelerine ve tedavi etmelerine yardımcı olun.
Genellikle, bu prosedürler zaman alıcıdır. Öte yandan makine öğrenimi, milyarlarca veri örneğinden bilgi izleyebilir ve çıkarabilir.
Makine Öğrenimi ile gelecek daha parlak
Makine öğrenimi harika bir yapay zeka teknolojisidir. Makine öğrenimi, ilk uygulamalarında zaten günlük hayatımızı ve geleceği değiştirdi
İş stratejinize makine öğrenimini uygulamaya ve özelleştirilmiş deneyimler oluşturmaya hazırsanız Kişiselleştirme Oluşturucu'ya göz atın. Her müşterinin tercihleri hakkında bilgi edinmek için tahmine dayalı analitik ve modellemeyi kullanın!
Makine Öğrenimi Kursu
Makine Öğrenimi Kursu: Tek Değişkenli Doğrusal Regresyon
Bir girdi değerine dayalı olarak, doğrusal regresyon, gerçek değerli bir çıktıyı tahmin eder. Konut fiyatlarını tahmin etmek için doğrusal regresyon kullanımını tartışıyoruz, bir maliyet fonksiyonu kavramını tanıtıyoruz ve gradyan iniş öğrenme yöntemini tanıtıyoruz.
Makine Öğrenimi Kursu: Lineer Cebirin Gözden Geçirilmesi
Bu isteğe bağlı modül, öğrencileri lineer cebir kavramları konusunda tazeler. Kursun geri kalanında, özellikle çok değişkenli modelleri ele almaya başladığımızda, temel bir lineer cebir anlayışı gereklidir.
Makine Öğrenimi Kursu: Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon
Girişiniz birden fazla değer içeriyorsa ne olur? Bu modül, çoklu giriş özelliklerini hesaba katmak için doğrusal regresyonun nasıl genişletilebileceğini gösterir. Ayrıca doğrusal regresyonu eyleme geçirmek için en iyi uygulamaları gözden geçiriyoruz.
Makine Öğrenimi Kursu: Octave/Matlab için Eğitim
Bu kurs, öğrenme algoritmalarını nasıl uygulamaya koyacağınızı anlamanıza yardımcı olacak programlama ödevlerini içerir. İkinci olarak, programlama atamalarını tamamlamak için Octave veya MATLAB kullanmanız gerekecektir. Bu modül sizi Octave/Matlab ile tanıştırır ve ödev gönderme sürecinde size yol gösterir.
Makine Öğrenimi Kursu: Düzenleme
Makine öğrenimi modelleri, modelin daha önce hiç görmediği yeni örneklere iyi genelleme yapabilmelidir. Ek olarak, modellerin eğitim verilerine gereğinden fazla uymasını önlemeye yardımcı olmak için bu modülde düzenlileştirmeyi sunuyoruz.
Makine Öğrenimi: Sinir Ağlarında Temsil
Sinir ağları, beynin nasıl çalıştığına dayanan bir modeldir. Ayrıca günümüzde birçok uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır. Telefonunuz sesli komutlarınızı yorumlayıp anladığında, bir sinir ağı büyük olasılıkla konuşmanızı anlamanıza yardımcı olur. Yine bir çek bozdurduğunuzda, rakamları otomatik olarak okuyan makineler de sinir ağlarını kullanır.
Makine Öğrenimi İçin En Etkili Dil Nedir?
Daha yavaş olmasına rağmen, daha düşük seviyeli dillerde (R, C++ veya Java gibi) ustalaşmak daha zordur. Daha yüksek seviyeli diller (Python ve JavaScript gibi) öğrenmesi daha hızlı ancak kullanımı daha yavaştır. Python, veri analitiği ve makine öğrenimi için hayati bir dildir.
Yapay zekayı makine öğreniminden ayıran nedir?
AI, "akıllı" bilgisayarlar tarafından insan düşüncesini taklit etmek ve bağımsız faaliyetler yürütmek için kullanılır. Bir bilgisayar sisteminin akıllı hale geldiği sürece makine öğrenimi denir. İnsan beynine dayalı bir algoritmalar koleksiyonu olan bir sinir ağı kullanmak, bir bilgisayara insan muhakemesini taklit etmeyi öğretmenin bir yöntemidir.
Makine Öğrenimi için Matematik Gerekli mi?
Makine öğrenimi, verilerden öğrenebilen ve doğru tahminler yapabilen algoritmalar oluşturmaya yardımcı olmak için büyük ölçüde matematiğe dayanır.
Makine Öğrenimi İçin Kodlama Gerekli mi?
Evet, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında çalışmak istiyorsanız biraz kodlama deneyimi gereklidir.
Makine Öğrenimi Öğrenmek Zor Mu?
Matematik ve bilgisayar biliminin çok sayıda alanına ilişkin derinlemesine bir anlayışa duyulan ihtiyacın yanı sıra algoritmik verimsizlikleri tespit etmek için gereken ayrıntılara gösterilen titiz dikkat, makine öğrenimini zorlaştıran faktörlerdir. Bir algoritmayı optimize etmek için makine öğrenimi uygulamaları da hassas dikkat gerektirir.
Sonuç
Makine öğrenimi, bir iş adamı veya kadın olarak, hatta bir öğrenci olarak çok önemlidir. Yukarıdaki çalışma açıkça kanıtıdır.
Makine Öğrenimi SSS'leri
Yapay zeka ve makine öğrenimi nedir?
Yapay zeka, bir makinenin insan davranışını simüle etmesini sağlayan bir teknolojidir. Bununla birlikte, Makine öğrenimi, bir makinenin açıkça programlama yapmadan geçmiş verilerden otomatik olarak öğrenmesini sağlayan bir AI alt kümesidir. Yapay zekanın amacı, karmaşık sorunları çözmek için insanlar gibi akıllı bir bilgisayar sistemi yapmaktır.
Dört tür makine öğrenimi nedir?
Dört tür makine öğrenimi algoritması vardır: Birincisi, denetimli, İkincisi, yarı denetimli, Üçüncüsü, denetimsiz ve Son olarak, takviye.
Makine öğrenimi zor mu?
Gelişmiş makine öğrenimi araçlarının birçoğunun kullanımı zor olsa da. Ayrıca ileri matematik, istatistik ve yazılım mühendisliğinde çok fazla karmaşık bilgi gerektirir. Yeni başlayanlar, yaygın olarak erişilebilir olan temel bilgilerle çok şey yapabilir. Bu nedenle, makine öğreniminde ustalaşmak için biraz matematik zorunludur.
