Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)


Şu ana kadar makine öğrenmesinde hep denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri ile ilgili paylaşımlarda bulunmuştuk. Artık Takviyeli Öğrenmeyi öğrenmenin vakti geldi! Takviyeli öğrenmeyi, denetimli ve denetimsiz öğrenme yolları hakkında bilgi sahibi olduktan sonra ve insan beynini taklit eden yapay sinir ağlarının yapısını bildikten sonra öğrenilmesi, Takviyeli Öğrenmenin amacına daha uygun olacaktır. Neden daha uygun olacağını şöyle açıklayabiliriz: Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinden tamamen farklı … Okumaya devam et Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

K-Ortalama (K-Means)


Basit bir örnekle başlayalım. İki boyutlu düzlemde aşağıdaki gibi verilerimiz olsun. Bu verileri iki ayrı kümeye ayırmaya çalışalım. Rastgele iki tane küme merkezi belirleyelim.   Her bir noktayı en yakın küme merkeze yeniden atayalım.  Doğru bir atama yapamadık gibi gözüküyor. Küme merkezlerini yeniden hesaplayalım.   Hiçbir iyileştirme yapılamayana kadar son iki adımı tekrarlamalıyız. İki ardışık yinelemede iki küme arasında daha fazla veri noktası değiştirilmediğinde, açıkça … Okumaya devam et K-Ortalama (K-Means)

Kümeleme (Clustering)


Küme analizi veya kümeleme, bir grup nesneyi aynı gruba diğer gruplardaki olanlardan daha birbirlerine benzer şekilde gruplandırmaktır. Basitçe, amaç benzer özelliklere sahip grupları ayırmak ve onları kümelere atamaktır. Örneğin, bir tekstil şirketinin başındasınız ve işinizi büyütmek için müşterilerinizin tercihlerini anlamak istiyorsunuz. Her müşterinin ayrıntılarına bakmanız ve her biri için benzersiz bir iş stratejisi geliştirmeniz gerekiyor, ancak bu neredeyse imkansız. Yapabileceğiniz, tüm müşterilerinizi satın alma alışkanlıklarına … Okumaya devam et Kümeleme (Clustering)

K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors(KNN))


KNN, Denetimli Öğrenmede sınıflandırma ve regresyon için kullanılan algoritmalardan biridir. En basit makine öğrenmesi algoritması olarak kabul edilir. Diğer Denetimli Öğrenme algoritmalarının aksine, eğitim aşamasına sahip değildir. Eğitim ve test hemen hemen aynı şeydir. Tembel bir öğrenme türüdür. Bu nedenle, kNN, geniş veri setini işlemek için gereken algoritma olarak ideal bir aday değildir. KNN ile temelde yeni noktaya en yakın noktalar aranır. K, bilinmeyen noktanın … Okumaya devam et K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors(KNN))

Naive Bayes Sınıflandırıcısı (Naive Bayes Classifier)


Naïve Bayes Sınıflandırıcı adını İngiliz matematikçi Thomas Bayes’ten (yak. 1701 – 7 Nisan 1761) alır. Naïve Bayes Sınıflandırıcı Örüntü tanıma problemine ilk bakışta oldukça kısıtlayıcı görülen bir önerme ile kullanılabilen olasılıkcı bir yaklaşımdır. Bu önerme örüntü tanıma da kullanılacak her bir tanımlayıcı öznitelik ya da parametrenin istatistik açıdan bağımsız olması gerekliliğidir. Her ne kadar bu önerme Naive Bayes sınıflandırıcının kullanım alanını kısıtlasa da, genelde istatistik … Okumaya devam et Naive Bayes Sınıflandırıcısı (Naive Bayes Classifier)

Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine)


Makine öğrenmesinde , destek vektör makineleri (SVM’ler  vektörel ağları destekler), sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan veriyi analiz eden ilişkili öğrenme algoritmalarıyla denetimli öğrenme modelleridir. Her biri, her iki kategoriden birine ya da diğerine ait olarak işaretlenmiş bir dizi eğitim örneği verildiğinde, bir SVM eğitim algoritması, bir olasılık dışı ikili doğrusal sınıflandırıcı haline getirerek bir kategoriye ya da diğerine yeni örnekler atayan bir model oluşturur … Okumaya devam et Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine)

Sorun Belirleme: Hangi Makine Öğrenmesi Algoritması Kullanılmalı


Makine öğrenmesi: Sorun Belirleme Genel olarak, bir öğrenme problemi n veri örneği setini inceler ve daha sonra bilinmeyen verilerin özelliklerini tahmin etmeye, öngörmeye çalışır. Eğitim Seti ve Test Seti Makine öğrenmesi, bir veri kümesinin bazı özelliklerini öğrenmek ve bunları yeni verilere uygulamakla ilgilidir. Bu yüzden bir algoritmayı değerlendirmek için makine öğrenmesindeki ortak uygulama, eldeki veriyi iki gruba ayırmaktır; Veri özelliklerini öğrendiğimiz eğitim setini ve bunları … Okumaya devam et Sorun Belirleme: Hangi Makine Öğrenmesi Algoritması Kullanılmalı

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)


Denetimli Öğrenme Denetimli öğrenmede, veri kümemizin ne olduğunu ve bu verilerden istediğimiz çıktının ne olması gerektiğini biliriz. Denetimli öğrenme, verileri ve o verilerden çıkan sonuçları makineye tekrar baştan vererek bu bilgilerden bir fonksiyon (giriş verileri ile sonuç verileri arasında bir eşleşme) çıkartılmasının sağlamaktadır. Böylece makine veriler arasındaki ilişkiyi öğrenmektedir. Denetimli öğrenme problemleri “regresyon” ve “sınıflandırma” olarak ikiye ayrılır. Bir regresyon probleminde, sonuçları sürekli bir çıktı … Okumaya devam et Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)