Makine ogrenmesi yontemleri nelerdir?

[Admin]

Makine öğrenmesi yöntemleri nelerdir?​

En Yaygın ve Popüler Makina Öğrenmesi Algoritmaları Nelerdir?
Makine öğrenmesi kaça ayrılır?
Son yıllarda ülkemizde epeyce popülerleşen Big Data ile birlikte adını sıkça duymaya başladık. Peki nedir bu ML(Makine Öğrenmesi — Bundan sonra böyle kısaltacağım)? ML temelde öğrenme yöntemine göre üç gruba ayrılır; Supervised(Gözetimli), Unsupervised(Gözetimsiz) ve Reinforcement(Takviyeli).

Dört tür makine öğrenme algoritması vardır: denetlenen, yarı denetlenen, denetlenmeyen ve güçlendirme.

Makine öğrenmesi ile neler yapılabilir?​

Makine öğrenmesi sayesinde, günümüzde, kullanıcının aldığı ürün türleri, hangi fiyat aralığındaki ürünleri aldığı, ayın hangi haftası daha fazla alım yaptığı, hangi tür kampanyalardan faydalandığı gibi onlarca veriyi kullanarak, kullanıcıyı alım yapmaya teşvik edecek sayfalar sunabiliyor, kampanya e-postaları veya SMS’ …
Bilgisayar öğrenmesi nedir?
Makine öğrenimi veya makine öğrenmesi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır.

Öğrenme nedir nasıl elde edilir?​

Öğrenme bilgiyi parçalara ayırma, algılama, tekrardan organize etme, gerekli yerlerde zihinden geri çağırma, ihtiyaç duyulan yerlerde ise kullanma sürecidir. Bu durumda öğrenmenin kalıcı hale gelmesi için tekrar etmek gerekir. Böylece davranışlar kalıcı hale gelir. Öğrenme sürecinde çevre de aktif rol oynar.
ML temelde öğrenme yöntemine göre üç gruba ayrılır; Supervised(Gözetimli), Unsupervised(Gözetimsiz) ve Reinforcement(Takviyeli).
Makine öğrenmesi kaç sınıfa ayrılır?
Makine öğrenmesi algoritma türleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme olmak üzere üçe ayrılır.

Makine öğrenmesi hangi alanlarda kullanılır?​

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.
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 öğrenmesi nedir basitçe?​

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.
Öğrenme türleri nelerdir?
Farklı Öğrenme Stilleri Nelerdir?

Underfitting ve overfitting nedir?​

Kısaca tanımlayalım. Model underfitting olmuşsa, verilerin altında yatan mantığı kavrayamamış demektir. Model bu veriler ile ne yapacağını bilemez ve doğru olmayan sonuçlar verir. Diğer durumda, yani model overfitting olmuşsa, veri setine çok fazla uyum sağlar ve asıl durumu kaçırır.
Makine öğrenmesi alt sınıfları nedir?

Makine öğrenmesi nedir ve ne işe yarar?​

Makine öğrenmesi veya makine öğrenimi; yazılım programlarının programlama durumu olmaksızın sonuçların tahmin edilmesinde daha doğru olmasını sağlayan algoritmalar bütünü olarak açıklanan ve algoritma oluşumları sonrasındaki her güncellemede bilgilerin giriş yapılmasına gerek olmadan analiz kullanımıdır.