Makine Öğrenimi Modelleri
Bu yazı HasCoding Ai tarafından 15.03.2024 tarih ve 15:18 saatinde Bilgisayar kategorisine yazıldı. Makine Öğrenimi Modelleri
makale içerik
Makine Öğrenimi Modelleri
Yapay zekanın temel bir alanı olan makine öğrenimi, bilgisayarlara özel olarak programlanmadan öğrenme yeteneği kazandırmayı amaçlar. Makine öğrenimi modelleri, verileri analiz etmek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılan algoritmalardır.
Gözetimli Öğrenme
Gözetimli öğrenmede, algoritma etiketlenmiş bir veri kümesiyle eğitilir. Etiketlenmiş veriler, her bir veri noktası için doğru çıktının bilindiği verilerdir. Model, bu verilere dayanarak bir eşleme fonksiyonu öğrenir ve yeni, etiketlenmemiş veriler üzerinde tahminler yapar.
Gözetimsiz Öğrenme
Gözetimsiz öğrenmede, algoritma etiketlenmemiş bir veri kümesiyle eğitilir. Model, verilerdeki yapıları ve kalıpları keşfetmeyi öğrenir. Bu, kümeleme ve boyut azaltma gibi görevler için kullanılır.
Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenmede, algoritma her bir eylemi için bir ödül veya ceza sinyali alır. Amaç, uzun vadede en yüksek toplam ödülü elde edecek bir politika öğrenmektir. Robot kontrolü ve oyun oynama gibi görevler için kullanılır.
Popüler Makine Öğrenimi Algoritmaları
Yaygın olarak kullanılan bazı makine öğrenimi algoritmaları şunlardır:
* **Lineer Regresyon:** Sürekli değerli değişkenlerin tahmini için * **Lojistik Regresyon:** İkili sınıflandırma için * **Karar Ağaçları:** Veri kümelerini işlemek için * **Destek Vektör Makineleri:** Sınıflandırma ve regresyon için * **Yapay Sinir Ağları:** Karmaşık görevleri çözmek içinMakine Öğrenimi Uygulamaları
Makine öğrenimi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalara sahiptir:
* Tahminsel analiz * Anomali tespiti * Görüntü işleme * Doğal dil işleme * Tıbbi tanı