Makine Öğrenmesi Matematiği 5


Bu yazı Makine Öğrenmesi Matematiği yazı dizisinin 5. bölümüdür. Hatırlamak isterseniz: Makine Öğrenmesi Matematiği 1 Makine Öğrenmesi Matematiği 2 Makine Öğrenmesi Matematiği 3 Makine Öğrenmesi Matematiği 4 Eğer buraya kadar tüm bölümleri anlayarak geldiyseniz, makine öğrenmesi hakkında çok büyük bir yol katettiğinizi söyleyebilirim. Şimdi hızlıca bir özet geçelim.  Denetimli Öğrenme: Veri setindeki her örnek için doğru sonucu tahmin eder. Regresyon: Sürekli veri setinde verinin gerçek değerini tahmin etmeye … Okumaya devam et Makine Öğrenmesi Matematiği 5

Makine Öğrenmesi Matematiği 4


Bu yazı Makine Öğrenmesi Matematiği yazı dizisinin 4. bölümüdür. Hatırlamak isterseniz: Makine Öğrenmesi Matematiği 1 Makine Öğrenmesi Matematiği 2 Makine Öğrenmesi Matematiği 3 Kaldığımız yerden devam edelim. Bu öğrenme oranı  değerini rastgele belirledik; 0.0001. Bu sayı bize neyi ifade ediyor, evet biliyoruz optimum ağırlığa doğru ne kadar hızlı veya yavaş hareket edeceğimizi belirtiyor, ancak neden ‘ya bu değeri verdik. Doğru değeri verdiğimizi nereden bilebiliriz ya da problemimizde doğru  değerini nasıl … Okumaya devam et Makine Öğrenmesi Matematiği 4

Olasılıksal Dereceli Azalma (Stochastic Gra­di­ent Descent (SGD)


Stochastic Gradient Descent (SGD), (lineer) Destek Vektör Makineleri ve Lojistik Regresyon gibi konveks kayıp fonksiyonları altında lineer sınıflandırıcıların ayırt edici öğreniminde basit ama çok etkili bir yaklaşımdır. SGD, makine öğrenmesi alanında uzun zamandır var olsa da, son zamanlarda büyük ölçekli öğrenme bağlamında dikkat çekmektedir. SGD, metin sınıflandırmasında ve doğal dil işlemede sıklıkla karşılaşılan büyük ölçekli ve seyreltilmiş makine öğrenmesi problemlerine başarıyla uygulanmıştır. Verilerin seyrek olduğu … Okumaya devam et Olasılıksal Dereceli Azalma (Stochastic Gra­di­ent Descent (SGD)