Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (YZ) alt alanıdır. Temel olarak, bir algoritmanın büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmesi ve bu eğitimden elde edilen kalıpları kullanarak yeni veriler hakkında tahminler yapması veya kararlar alması sürecidir. Temel Adımlar Makine öğrenimi süreci genellikle aşağıdaki temel adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlama Bu,…
Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (YZ) alt alanıdır. Temel olarak, bir algoritmanın büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmesi ve bu eğitimden elde edilen kalıpları kullanarak yeni veriler hakkında tahminler yapması veya kararlar alması sürecidir.
Makine öğrenimi süreci genellikle aşağıdaki temel adımları içerir:
Bu, sürecin en kritik aşamasıdır. Algoritmanın öğreneceği veriler toplanır. Bu veriler etiketli (gözetimli öğrenme için) veya etiketsiz (gözetimsiz öğrenme için) olabilir. Veriler daha sonra temizlenir, eksik değerler doldurulur ve özellik mühendisliği (veriden en anlamlı bilgileri çıkarmak) yapılır.
Problemin türüne (sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.) bağlı olarak uygun bir algoritma seçilir. Yaygın algoritmalar arasında doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri (SVM), sinir ağları (derin öğrenme) bulunur.
Hazırlanan veri seti (eğitim seti) seçilen algoritmaya beslenir. Algoritma, bu verilerdeki ilişkileri ve kalıpları bulmak için matematiksel optimizasyon tekniklerini kullanır. Bu aşamada model, girdiler ile çıktılar arasındaki en iyi fonksiyonel ilişkiyi (ağırlıklar ve sapmalar) ayarlamaya çalışır. Amaç, bir kayıp fonksiyonunu (hata miktarını ölçen bir metrik) minimize etmektir.
Eğitilmiş model, daha önce hiç görmediği bir veri seti (test seti) üzerinde test edilir. Doğruluk, kesinlik, geri çağırma veya ortalama karesel hata gibi metrikler kullanılarak modelin performansı ölçülür. Bu, modelin genelleme yeteneğini gösterir.
Modelin performansı yetersizse, öğrenme oranı, katman sayısı veya düzenlileştirme katsayıları gibi hiperparametreler değiştirilir ve eğitim süreci tekrarlanır. Bu, en iyi performansı sağlayacak yapılandırmayı bulmayı amaçlar.
Model tatmin edici bir performans gösterdiğinde, gerçek dünya verileri üzerinde tahminler yapmak için kullanılır.
Makine öğrenimi algoritmaları, verilerden öğrenme şekillerine göre genellikle üç ana kategoriye ayrılır:
Algoritmaya hem girdi verileri hem de bu girdilere karşılık gelen doğru çıktılar (etiketler) verilir. Model, girdi-çıktı eşleşmelerini öğrenir. Örnekler: Spam tespiti (sınıflandırma) veya ev fiyatı tahmini (regresyon).
Algoritmaya sadece girdi verileri verilir; doğru çıktılar (etiketler) bilinmemektedir. Modelin görevi, verilerin içindeki gizli yapıları, ilişkileri veya benzerlikleri keşfetmektir. Örnekler: Müşteri segmentasyonu (kümeleme).
Bir ajan (model), bir ortam içinde hareket eder. Her eylemden sonra bir ödül veya ceza alır. Amaç, zaman içinde biriken toplam ödülü maksimize edecek en iyi eylem dizisini öğrenmektir. Örnekler: Otonom araçlar, oyun oynama.
Yorum Yap