Makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan tahminler veya kararlar almasını sağlayan yapay zekanın bel kemiğidir. Verilerin artan erişilebilirliğiyle birlikte, son yıllarda makine öğrenimi algoritmalarına olan talep katlanarak arttı ve bu da farklı türdeki sorunları çözmek için kullanılabilecek çeşitli algoritmaların geliştirilmesine yol açtı.
Bu blogda, aşağıdakiler de dahil olmak üzere en popüler makine öğrenimi algoritmalarından bazılarını keşfedeceğiz:
Doğrusal regresyon, bir veya daha fazla öngörücü değişkene dayalı olarak sürekli bir sonuç değişkenini tahmin etmek için basit ve yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır. Borsa tahmini ve hava tahmini uygulamalarında denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
Lojistik regresyon, doğrusal regresyona benzer, ancak bir ikili sonuç değişkenini tahmin etmek için kullanılır. Görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme uygulamalarında denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılabilen bir algoritma türüdür. Girdi değişkenlerinin değerlerine dayalı olarak verileri yinelemeli olarak alt kümelere bölerek çalışırlar. Kredi puanlama ve tıbbi teşhis gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadırlar.
Rastgele ormanlar, birden fazla ağaç oluşturan ve son bir tahmin yapmak için her ağacın tahminlerini birleştiren karar ağaçlarının bir uzantısıdır. Görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılırlar.
K-En Yakın Komşular (k-NN), sınıflandırma ve regresyon problemleri için parametrik olmayan bir algoritmadır. Veri kümesindeki belirli bir noktaya k-en yakın noktaları bularak ve bu noktaların çoğunluk sınıfına veya ortalama değerine dayalı bir tahmin yaparak çalışır.
Sinir ağları, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan bir algoritmadır. Görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılırlar.
Gradient Boosting, sağlam bir model oluşturmak için birden çok zayıf modeli birleştiren bir topluluk yöntemidir. Görüntü sınıflandırma, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Her algoritmanın güçlü ve zayıf yönleri vardır ve seçim, belirli uygulamaya ve veri kümesinin özelliklerine bağlı olacaktır. Bu nedenle, bir algoritma seçmeden önce, çözmeye çalıştığınız sorunu ve üzerinde çalıştığınız veri setinin özelliklerini anlamak çok önemlidir.
Ayrıca, modelin performansını doğruluk, kesinlik, hatırlama ve F1 puanı gibi farklı değerlendirme ölçütleri kullanarak değerlendirmek önemlidir. Bu, farklı algoritmalar arasındaki değiş tokuşları anlamanıza ve ihtiyaçlarınızı en iyi karşılayanı seçmenize yardımcı olabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, birçok sorunu çözebilen güçlü araçlardır. Bununla birlikte, her algoritmanın güçlü ve zayıf yönleri vardır ve bir algoritma seçmeden önce çözmeye çalıştığınız sorunu ve veri kümenizin özelliklerini anlamak önemlidir. Ek olarak, modelin performansını farklı değerlendirme metrikleri kullanarak değerlendirmek, en iyi algoritmayı seçmek için esastır.
KAYNAKLAR
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
İnsanlara şans verme konusunda hayatta biraz geç kalındığına inanıyorum. Cömertçe.
Verimsizlik dünyanın en büyük işverenidir. Verimsizliği teknoloji ile çok hızlı bir şekilde ortadan kaldırın ve büyük bir sivil huzursuzluğa hazırsınız.
Sarı laboratuvarımız Olivia, biz neredeysek orada olmayı severdi. Burada 2016'da Krater Gölü'nde 21 metrelik bir karavanda 90 günlük kros yürüyüşümüzde donuyorduk.
"En sıcak aşk, en soğuk sona sahiptir." — Yunan filozofu Sokrates “Aşk, iki bedende yaşayan tek bir ruhtan oluşur.
Yapay Zekaya Giriş Yapay Zeka (AI), endüstrilerde devrim yaratma, yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirme ve topluma sayısız fayda sağlama potansiyeline sahip, hızla gelişen bir teknolojidir. Ancak, her yeni teknolojide olduğu gibi, dikkate alınması gereken etik hususlar da vardır.