Yapay Zeka: Makine Öğrenimi Algoritmalarının Türleri

Yapay zeka (YZ), makinelerin insan zekasını taklit etmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğrenimi (ML), makinelerin büyük miktarda veriden öğrenmesini ve bu öğrenmeyi yeni verilere uygulayarak tahminler yapmasını sağlayan YZ'nin bir alt kümesidir.

Makine öğrenimi algoritmaları, verileri analiz etme ve kalıplar bulma yöntemlerine göre sınıflandırılabilir:

Gözetimli Öğrenme

Gözetimli öğrenme algoritmaları, etiketlenmiş verilerle eğitilir. Etiket, verinin sınıfını veya değerini belirtir. Eğitim sırasında algoritma, verilerdeki kalıpları öğrenir ve bu kalıpları daha önce görülmemiş verileri tahmin etmek için kullanır.

Gözetimli öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:

• Lojistik regresyon
• Destek vektör makineleri
• Karar ağaçları

Gözetimsiz Öğrenme

Gözetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Bu algoritmalar verilerdeki kalıpları ve yapıları bulmaya odaklanır. Gözetimsiz öğrenme algoritmaları, veri kümeleme, boyut azaltma ve anormallik tespiti gibi görevlerde kullanılır.

Gözetimsiz öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:

• K-ortalamalar kümelemesi
• Hiyerarşik kümeleme
• Başlıca bileşenler analizi

Yarı Gözetimli Öğrenme

Yarı gözetimli öğrenme algoritmaları, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Bu algoritmalar, etiketlenmiş verilerden kalıplar öğrenir ve bunları etiketlenmemiş verileri tahmin etmek için kullanır. Yarı gözetimli öğrenme algoritmaları, veri etiketleme maliyetini azaltmaya yardımcı olabilir.

Yarı gözetimli öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:

• Yarım Denetimli Karar Ormanı
• AdaBoost
• Gradyan artışı

Takviye Öğrenimi

Takviye öğrenme algoritmaları, bir ortamla etkileşime girerek öğrenir. Algoritma, eylemler gerçekleştirir ve eylemlerinin sonucuna bağlı olarak ödüller veya cezalar alır. Takviye öğrenme algoritmaları, oyun oynama, robotik ve ekonomik modelleme gibi görevlerde kullanılır.

Takviye öğrenme algoritmalarının bazı örnekleri şunlardır:

• Q-öğrenme
• SARSA algoritması
• Aktif-eleştirel takviye öğrenimi