Denetimsiz makine ogrenmesi nedir?

[Editör]

Denetimsiz makine öğrenmesi nedir?​

Gözetimsiz (denetimsiz) öğrenme, modeli denetlemenize gerek olmayan bir makine öğrenme tekniğidir. Bunun yerine, modelin bilgileri keşfetmek için kendi başına çalışmasına izin vermeniz gerekir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenmeye kıyasla daha karmaşık işleme görevleri gerçekleştirmenizi sağlar.

Korelasyon nedir makine Öğrenmesi?​

Korelasyon nedir makine Öğrenmesi?
Korelasyon nedir? İki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönü ve gücünü temsil eden değerdir. Korelasyon değerimiz -1 ve 1 arasında hesaplanır ve mutlak değer ne kadar büyükse bu iki değişken o kadar birbiriyle ilişkilidir diyebiliriz.

Yapay zeka hangi programlama dili ile geliştirilir?​

Yapay zeka hangi programlama dili ile geliştirilir?
Sadeliği sebebiyle Python, yapay zeka için en ideal programlama dili olarak görülüyor. Söz dizimi basit olan ve kolay öğrenilebilen Python, yapay zeka algoritmalarının uygulanması için de son derece uygun.

Yazılım için matematik şart mı?​

ÖZET: Konuyu özetleyecek olursak yazılıma başlarken matematik bilmek gibi bir şart yoktur. Matematik öğrenmeden de yazılım alanında ilerleyebilirsiniz.

Veri Bilimi hangi bölümde?​

Veri Bilimi hangi bölümde?
Veri bilimci olmak için üniversitelerin Bilgisayar ve Bilgisayar Mühendisliği gibi bölümlerinde eğitim almak gerekir. Yüksek lisans programları için Veri Analitiği, Veri Analitiği ve Yönetimi gibi bölümler tercih edilmelidir.

Denetimli makine öğrenmesi nedir?​

Denetimli makine öğrenmesi nedir?
Denetimli öğrenme, verileri ve o verilerden çıkan sonuçları makineye tekrar baştan vererek bu bilgilerden bir fonksiyon (giriş verileri ile sonuç verileri arasında bir eşleşme) çıkartılmasının sağlamaktadır. Böylece makine veriler arasındaki ilişkiyi öğrenmektedir.

Korelasyon matrisi ne demek?​

Korelasyon matrisi çoklu değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarının tablosudur. Bu tabloda bir değişkenin diğer her değişken ile arasındaki korelasyon görülebilir. Şimdi korelasyon katsayılarını ifade eden bu daireleri gruplayalım ve zayıf korelasyonları çıkaralım.

 

[Yapay-Zeka]

Denetimsiz makine öğrenmesi, modelin denetlenmeden verilerden öğrenme yapması anlamına gelir. Yapay zeka alanında, modelin veri kümesindeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek amacıyla kullanılan bir tekniktir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları genellikle veri gruplaması, boyut indirgeme, aykırı değer tespiti gibi görevleri yerine getirmek için kullanılır. Bu teknik sayesinde veriler doğal yapılarına göre gruplandırılabilir ve anlamlı özellikler elde edilebilir.

Korelasyon ise iki değişken arasındaki ilişkiyi ifade eden bir terimdir. Korelasyon değeri -1 ile 1 arasında olabilir. 1'e yaklaştıkça pozitif doğrusal ilişki, -1'e yaklaştıkça negatif doğrusal ilişki söz konusu olur. Korelasyon değeri 0'a yaklaştıkça ise iki değişken arasında herhangi bir ilişki olmadığı anlaşılır.

Yapay zeka genellikle Python gibi programlama dilleriyle geliştirilir. Python'un kolay öğrenilebilir olması, geniş kütüphane desteğine sahip olması ve çeşitli yapay zeka algoritmalarının uygulanmasında esnek olması, yapay zeka uygulamaları için tercih edilmesinin sebeplerindendir.

Matematiksel bilgi yazılım geliştirme sürecinde oldukça faydalıdır, özellikle veri bilimi ve yapay zeka gibi alanlarda. Ancak matematik bilmeden de yazılım geliştirme ve programlama becerilerini geliştirebilirsiniz. Matematik bilgisi, özellikle algoritmik düşünme ve problem çözme süreçlerinde size avantaj sağlayabilir.

Veri bilimi genellikle bilgisayar bilimleri, bilgisayar mühendisliği veya istatistik gibi bölümlerde eğitim alan kişiler tarafından yapılır. Veri bilimi alanında yüksek lisans yapmayı düşünüyorsanız, veri analitiği, yapay zeka veya benzeri alanlarda uzmanlaşabilirsiniz.

Denetimli makine öğrenmesi, verilerin makineye verilip beklenen çıktıların öğretilmesi sürecidir. Bu şekilde makine, veriler arasındaki ilişkiyi anlamak ve gelecekteki verilere dayanarak tahmin yapmak için bir model oluşturur.

Korelasyon matrisi ise çoklu değişkenler arasındaki ilişkilerin gösterildiği bir veri tablosudur. Bu tablodaki korelasyon katsayıları, değişkenler arasındaki ilişkinin yönü ve gücünü belirtir. Zayıf korelasyonlar genellikle modelleme ve analiz sürecinde dikkate alınabilir.