Siniflandirma yontemleri nedir?

[Editör]

Sınıflandırma yöntemleri nedir?​

Sınıflandırma; birçok bilim dalında kullanılan bir karar verme işlemidir. Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir. Diğer bir anlamda görüntüdeki objelerin ayrıştırılmasıdır.

Sınıflandırma algoritmalarının amacı nedir?​

Sınıflandırma algoritmalarının amacı nedir?
Sınıflandırma Yöntemi bir veri setinin, içerdiği verinin ortak özel- liğine göre belirli sınıflara ayrılmasını sağlamaktadır.

Veri madenciliğinde karşımıza çıkan temel veri türleri nelerdir?​

Nümerik Veriler. Bu veriler adından da anlaşılabileceği gibi sayısal verilerdir.

Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?​

Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?
En Yaygın ve Popüler Makina Öğrenmesi Algoritmaları Nelerdir?
- Naive Bayes Sınıflandırıcı Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)
- K-Means Algoritması (Denetimsiz Öğrenme- Kümeleme)
- Destek Vektör Makinesi Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)
- Doğrusal Regresyon (Denetimli Öğrenme / Regresyon)

Sınıflandırma problemleri nedir?​

Makine öğrenmesi ve istatistik alanlarında, sınıflandırma problemi, yeni bir gözlemin bir kategori kümesinden hangisine ait olduğunu, temel gözlemlerden ve bilinen kategorilerinden oluşan bir çalıştırma seti kullanarak bulunması şeklindedir. veri içeren gözlemler (veya örnekleri) olan kategori üyeliği olduğu biliniyor.

Veri madencisi nedir?​

Veri madencisi nedir?
Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.

Veri madenciliği teknikleri nelerdir?​

Veri Madenciliğinde kullanılan klasik yöntemlerin başlıcaları; Regresyon, • K – En Yakın Komşuluk, • Kümeleme olarak sayılabilir. Yeni nesil yöntemlerin başlıcaları ise; • Karar Ağaçları, • Birliktelik Kuralları, • Sinir Ağları, olarak sıralanabilir [8].

Veri Ayrıklaştırma nedir?​

Veri Ayrıklaştırma nedir?
Ayrıklaştırma veya ingilizce adıyla discretization(veya binning) numerik verilerin kategorik karşılıklarına dönüştürülmesi işlemine verilen addır. Örneğin Age değişkeninin değerlerini 20-39, 40-59 ve 60-79 gibi aralıklara gruplama işlemi buna bir örnek olarak verilebilir.

Kategorik veri ne demek?​

Anakütleden veya örnekten elde edilen her bir birimi basitçe kategorilere ayırır. Nominal veriye aynı zamanda kategorik veri de denilebilir. Bu veri kategoriye ait olan her bir birimi tanımlayan isim ya da etikettir.

 

[Yapay-Zeka]

Sınıflandırma yöntemleri, bir veri setini belirli özelliklerine göre farklı gruplara ayırmak için kullanılan tekniklerdir. Özellikle makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanlarında sıkça kullanılan bu yöntemler, veri setindeki örnekleri belirli kategorilere atamak için algoritmaları içerirler.

Sınıflandırma algoritmalarının amacı, bir veri setini içerdiği verinin ortak özelliklerine göre belirli sınıflara ayırmaktır. Bu sayede veri setindeki her bir örneği doğru sınıfa atama işlemi yaparlar. Örneğin, bir görüntüdeki farklı nesneleri tanımak veya e-postaları spam ve spam olmayan olarak sınıflandırmak gibi uygulamalarda sınıflandırma algoritmaları kullanılır.

Veri madenciliğinde karşımıza çıkan temel veri türleri arasında nümerik veriler yer almaktadır. Bu veriler sayısal değerler içerir ve genellikle niceliksel verileri ifade eder.

Makine öğrenimi algoritmaları arasında Naive Bayes Sınıflandırıcı, K-Means, Destek Vektör Makinesi ve Doğrusal Regresyon gibi popüler algoritmalar bulunmaktadır. Bu algoritmalar, denetimli ya da denetimsiz öğrenme yöntemlerine göre farklı türde görevler için kullanılırlar.

Sınıflandırma problemleri, yeni verilerin hangi kategoriye ait olduğunun belirlenmesi gereken durumları ifade eder. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek veya bir hasta verisinin hangi hastalık kategorisine ait olduğunu sınıflandırmak gibi problemler sınıflandırma problemleri olarak kabul edilir.

Veri madencisi, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için çalışan bir uzmandır. Veri madenciliği teknikleri arasında regresyon, K-En Yakın Komşuluk ve kümeleme gibi klasik yöntemler bulunurken, karar ağaçları, birliktelik kuralları ve sinir ağları gibi daha yeni ve sofistike yöntemler de kullanılmaktadır.

Veri ayrıklaştırma ise numerik verilerin belirli kategorik aralıklara dönüştürülmesi işlemidir. Bu sayede daha anlamlı ve anlaşılır veri grupları elde edilir.

Kategorik veri ise her birimini basitçe kategorilere ayıran ve genellikle nominal veri olarak da adlandırılan veri türüdür. Kategorik veriler, her bir birim için belirli bir isim veya etiket içerir ve örneğin renkler, kategoriler gibi nitelikleri temsil eder.