Makine ogrenmesiyle neler yapilabilir?

[Admin]

Makine öğrenmesiyle 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’ …

Makine öğrenimi nasıl yapılır?​

Makine öğrenmesi, kod yazmanıza gerek kalmadan, size belirli bir veri kümesi hakkında ilginç şeyler söyleyebilen genel (generic) algoritmalar oluşturma fikridir. Kod yazmak yerine bu genel algoritmayı veri ile beslersiniz ve bu şekilde algoritma, bu veriye dayanarak kendi mantığını oluşturur.
Makine öğrenimi 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 kaça ayrılır?​

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

Deep learning ile neler yapılabilir?​

Derin Öğrenme Nedir ve Nasıl Çalışır? Derin Öğrenme bir makine öğrenme yöntemidir. Verilen bir veri kümesi ile çıktıları tahmin edecek yapay zekayı eğitmemize olanak sağlar. Yapay zekayı eğitmek için hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme kullanılabilir.
Makine öğrenme algoritması nedir?
Nedir makine öğrenme algoritmaları? Makine öğrenmesi verilerden modeller oluşturmak için bir yöntemler bütünüdür. Makine öğrenimi algoritmaları makine öğrenmesinin bir nevi motorlarıdır, yani bir veri setini modele dönüştüren algoritmalarıdır.
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.
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 öğrenme algoritmaları ne işe yarar?

Makine öğrenmesi için hangi dil?​

Python: Makine öğrenimi söz konusu olunca en çok tercih edilen dillerden biridir. Guido van Rossum tarafından 1991 yılında oluşturulan Python, açık kaynaklı, genel amaçlı bir programlama dilidir.

Makine öğrenmesi yöntemleri nelerdir?​

Dört tür makine öğrenme algoritması vardır: denetlenen, yarı denetlenen, denetlenmeyen ve güçlendirme.
Machine learning ile neler yapılabilir?
Machine Learning (Makine öğrenimi), yapay zekanın bir dalı olarak programlanma gerektirmeden kendi kendine edindiği verilerden öğrenen ve geliştiren bir uygulamadır. Genellikle bilgisayar programlarının kendi değirmeninde kendi ununu öğüten misali kendisini geliştirmesinde kullanılır.

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 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.
Öğrenme algoritmaları nedir?
Makine öğrenmesi verilerden modeller oluşturmak için bir yöntemler bütünüdür. Makine öğrenimi algoritmaları makine öğrenmesinin bir nevi motorlarıdır, yani bir veri setini modele dönüştüren algoritmalarıdır. Hangi tür algoritmanın en iyi şekilde çalıştığı (denetlenen, denetlenmeyen, sınıflandırma, regresyon, vb.)
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. IBM, makine öğrenmesi konusunda zengin bir tarihe sahiptir.
Veri biliminin büyük oyuncuları R dili, Python, Java, MatLab ve SAS’dir.
Yapay zeka için hangi diller?
Yapay zeka uygulamaları genellikle C++ ve matematik için dizayn edilmiş MATLAB ve Lush gibi standart dillerde de yazılır. Ayrıca Haskell de Yapay Zeka için çok iyi bir programlama dilidir.