Makine öğrenmesi sistemleri oluştururken Bu makine öğrenmesi sistemleri bölümünde anlatılacak konuların amacı; En düşük hata oranı ve en yüksek doğru tanıma oranını veren sistemler tasarlamayı öğretmektir. Bu kapsamda en başta akla gelen yöntemler; Eğitim verisini artırmak Özellik adedini artırmak veya İlave özellikler
Destek vektör makinesi algoritması Destek vektör makineleri (destek vektör ağları olarak da isimlendirilir) sınıflandırma ve regresyon analizi ile uyumlu bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. İlk olarak Vapnik ve arkadaşları tarafından AT&T Bell laboratuvarlarında geliştirilmiştir (1977). Destek vektör makineleri en güçlü tahmin yöntemlerinden biridir.
Makine öğrenmesi adımlarından denetimsiz öğrenimin 2. bölümüdür. Diğer bölümlere yazının sonundan geçebilirsiniz. <h2>Mesafe (Distance) fonksiyonları</h2> <ul><li>Kümeleme de anahtar kelimeler “similarity” ve “dissimilarity” olarak bilinir.</li><li>Çok sayıda mesafe fonksiyonu vardır</li><li>Verinin farklı türleri</li><li>Numeric data</li><li>Nominal data</li><li>Farklı özellikte uygulamalar</li></ul> <h2>Sayısal nitelikler için mesafe fonksiyonları</h2> <ul><li>Sıklıkla aşağıdaki fonksiyonlar
Denetimsiz öğrenim adından da anlayacağınız üzere denetim olmayan bir türdür. Denetimsiz öğrenim denetimli öğretime kıyasla daha karmaşık işleri gerçekleştirebiliriz. Sebebi ise makinenin sistemi değil veriden öğrenmesidir. Kümeleme (clustering) Kümeleme, verilerde, küme olarak isimlendirilen benzerlik gruplarını bulmaya yarayan tekniktir. Kümeleme, benzer verileri aynı
Olasılık (probability) nedir? Olasılık en basit ifade ile olaylar için olası durumları inceleyen alandır. Yarın havanın yağışlı olması veya olmaması, Dünyaya gelecek bir çocuğun erkek veya kız olması ihtimali, Belirti veren bir kişinin Covid olup olmaması, Olasılıkla açıklanan olayların analizi ise istatistik
REGRESYON ANALİZİ Regresyon analizi, bağımsız değişkenlerdeki (x) değişime bağlı olarak bağımlı değişkendeki (y) değişimi açıklama girişimidir. Regresyon nedenselliğin (sonuçların neden öyle çıktığının) bir açıklamasıdır. Eğer bağımsız değişken(ler) bağımlı değişkendeki değişimi yeteri kadar açıklayabilirse, model tahmin için kullanılabilir. EN KÜÇÜK KARELER (LEAST SQUARES)
Makine öğrenmesinden önce gelin biz yapay zekanın ne olduğuna bakalım. Makine öğrenmesi de bir nevi yapay zeka değil midir ? Yapay Zeka Nedir ? Yapay Zeka (Artificial Intelligence), insanlara özgü zeki davranışlar sergileyen sistemler geliştirmeyi kendine amaç edinmiş bilimsel bir disiplindir. “makineler