Makine ogrenmesi amaci nedir?

[Admin]

Makine öğrenmesi amacı nedir?​

Makine öğrenmesi, insanların öğrenme şekillerini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanıp doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır.
Makine öğrenmesine giriş nedir?
Makine öğrenimi (ML), tükettikleri verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Yapay zeka, insan zekasını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen kapsamlı bir terimdir.

Bagging algoritması nedir?​

Bagging algoritması, eğitim setinin farklı örneklemleri üzerinde eğitilmiş temel öğrenme algoritmalarının birleştirilmesi ile sınıflandırıcı topluluğu oluşturulmasına yönelik bir topluluk öğrenmesi yöntemidir (Breiman, 1996).
GBM model nedir?
Gradient Boosting (GBM) Gradient Boosting veya GBM, hem regresyon hem de sınıflandırma problemleri için çalışan bir başka topluluk makine öğrenme algoritmasıdır. GBM, güçlü bir öğrenici oluşturmak için birtakım zayıf öğrenicileri birleştirerek, yükseltme tekniğini kullanır.
Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır. Makine öğreniminde yer alan süreçler, veri madenciliği ve tahmin modellemesine benzerdir.
Makine öğrenimi nasıl çalışır?
Makine öğrenmesi (Machine Learning), bilgisayar programlarının algoritmalar ve eğitim verileri aracılığıyla kalıpları öğrenebildiği bir yapay zeka uygulamasıdır. Makine öğrenimi de denen makine öğrenmesi uygulamaları, doğrudan programlama olmadan tıpkı insanların yaptığı gibi deneyim yoluyla öğrenir.

Bagging and boosting nedir?​

Soru: Ağaca dayalı yöntemlerde “Bagging” ve “Boosting” ifadeleri geçiyor bunlar ne anlama gelmektedir ve aralarında ne fark vardır? Cevap: İki yöntemde teknik olarak aşırı öğrenme ve model performanslarını arttırmaya yönelik ortaya çıkan yaklaşımlardır. Bagging, “bootstrap aggregation” ifadesinin kısaltılmışıdır.
Boosting algoritması nedir?
Boosting (Arttırma), bir çok zayıf öğreniciyi (weak learner) bir araya getirerek bir güçlü öğrenici (strong learner) oluşturmaktır. Bir çok boosting metodunun temel yaklaşımı, tahmin edicileri kümülatif olarak eğitmektir. Genelde tahminleyici model olarak karar ağaçları kullanılır.

Light gradient boosting nedir?​

LightGBM, histogram tabanlı çalışan bir algoritmadır. Sürekli değere sahip olan değişkenleri kesikli(discrete bin) hale getirerek hesaplama maliyetini azaltır.
Gradient Boosted Tree nedir?
Boosting, zayıf öğrenicileri(weak learner) güçlü öğreniciye(strong learner) dönüştürme yöntemidir. Bunu iterasyonlar ile aşamalı olarak yapar. Boosting algoritmaları arasındaki fark genellikle zayıf öğrenicilerin eksikliğini nasıl tanımladıklarıdır.
Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin günümüzde pek çok farklı kullanım alanı olduğunu biliyoruz. Bu iki çalışma alanı otomotiv, tıp, eğlence, pazarlama, konuşma tanıma teknolojileri gibi farklı alanlarda kendine yer edinmiş durumda.