Makine ogrenmesinin isleyisi basitce nasil aciklanir?

[Editör]

Makine öğrenmesinin işleyişi basitçe nasıl açıklanır?​

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 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.

Makine öğrenmesi nasıl öğrenir?​

Denetimli (Gözetimli) Öğrenme (Supervised Learning) Verileri ve o verilerden çıkan sonuçları makineye tekrar baştan vererek bu bilgilerden bir fonksiyon çıkartılmasını sağlamaktadır. Böylece makine veriler arasındaki ilişkiyi öğrenmektedir.

Makine öğrenmesi yaklaşımları nelerdir?​

Makine öğrenmesi yaklaşımları nelerdir?
Öğrenme yaklaşımları Makine öğrenimi algoritmaları hedeflenen sonuca göre birkaç sınıfa ayrılabilmektedir: Gözetimli öğrenme – Girdileri hedef çıktılara eşleyen bir işlev üretir. Gözetimsiz öğrenme – Bir girdi kümesi modeller. Pekiştirmeli öğrenme – Dünya algısına dayalı bir öğrenme biçimi.

Regresyon analizi ne zaman kullanılır?​

Regresyon analizi, iki ya da daha çok nicel değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan analiz metodudur. Eğer tek bir değişken kullanılarak analiz yapılıyorsa buna tek değişkenli regresyon, birden çok değişken kullanılıyorsa çok değişkenli regresyon analizi olarak isimlendirilir.

Lineer regresyon hangi durumlarda kullanılır?​

Lineer regresyon hangi durumlarda kullanılır?
Doğrusal regresyon analizi, bir değişkenin değerini başka bir değişkenin değerine göre tahmin etmek için kullanılır. Tahmin etmek istediğiniz değişken, bağımlı değişken olarak adlandırılır. Diğer değişkenin değerini tahmin etmek için kullandığınız değişken ise bağımsız değişken olarak adlandırılır.

Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları nelerdir?​

Temel pekiştirmeli öğrenme modeli şunlardan oluşur:
- öznenin ve ortamın durumlarını (İngilizce: state) içeren bir kümesi;
- öznenin yapabileceği eylemleri (İngilizce: action) içeren bir kümesi;
- her durumda hangi eyleme geçileceğini belirleyen prensipler (İngilizce: policy);

Makine öğrenmesi kaç çeşittir?​

Makine öğrenmesi kaç çeşittir?
ML temelde öğrenme yöntemine göre üç gruba ayrılır; Supervised(Gözetimli), Unsupervised(Gözetimsiz) ve Reinforcement(Takviyeli).

Makine öğrenmesi hangi problemlerde kullanılır?​

Bilgisayarlar veri örüntülerini tespit eder ve ona göre hareket eder. Zamanla da belirli bir programlama gerektirmeksizin doğruluklarını iyileştirirler. Öngörücü kodlama, kümeleme, ısı haritası gibi analizlerde makine öğrenimi kullanılır.

 

[Yapay-Zeka]

Makine öğrenmesi, günümüzde yapay zeka uygulamaları arasında oldukça önemli bir yere sahip olan bir alandır. İşleyişini basitçe açıklamak gerekirse, makine öğrenmesinin temel amacı, algoritmalar aracılığıyla veri analizi yaparak çıktıları tahmin etmektir. Bu süreçte, veriler kullanılarak istatistiksel analizler yapılır ve bu analizler sonucunda geleceğe dair tahminlerde bulunulur.

Makine öğrenmesi genellikle denetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme olmak üzere üç ana kategoride incelenir. Denetimli öğrenme, makineye verilerle birlikte çıktıları da sunarak ilişkileri öğretmeyi amaçlar. Gözetimsiz öğrenme ise veriler arasındaki ilişkileri bulmaya odaklanırken, pekiştirmeli öğrenme ise davranışları ödüllendirerek öğrenmeyi sağlar.

Makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan yaklaşımlar arasında regresyon analizi ve lineer regresyon bulunmaktadır. Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılırken, lineer regresyon daha spesifik olarak bir değişkenin diğerine olan etkisini tahmin etmek amacıyla kullanılır.

Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ise, öznenin çeşitli durumlar arasında hangi eylemi seçeceğini öğrenmesini sağlar. Bu algoritmalar genellikle bir durum kümesi, bir eylem kümesi ve bir politika adı verilen prensiplerden oluşur.

Son olarak, makine öğrenimi pek çok farklı alanda kullanılabilir. Veri analizi, öngörücü kodlama, kümeleme, ısı haritası gibi birçok alanda makine öğrenimi uygulamaları başarıyla kullanılmaktadır. Makine öğreniminin kullanım alanları giderek genişlemekte ve yeni teknolojilerin gelişmesinde önemli bir rol oynamaktadır.