Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, sistemlerin ve uygulamaların tecrübeye dayalı olarak performansını ve bilgisini iyileştirme odaklı bir veri bilimi alanıdır. Makine öğrenmesinin günümüzde pek çok kullanım alanı mevcuttur. Bu alanları sizler için maddeler halinde sıraladık:

• Maillerin spam filtrelemesi
• Borsa tahmini
• Görüntü işleme
• Oyunlar
• Sağlık sektörü
• Siber güvenlik
• Trafik bildirimi
• Ürün tavsiyesi
• Sosyal medyada kişiselleştirilmiş öneriler
• Otonom sürüş deneyimi
• Gerçek zamanlı dinamik fiyatlandırma

Makine öğrenimi uygulamalarını temel olarak 2 kategoriye ayırabiliriz. Bu kategoriler;

• Denetimli öğrenim
• Denetimsiz öğrenim

Denetimli öğrenim; verilen bir örnek ya da modelden belirli bir sonuç elde etme odaklıdır. Denetimsiz öğrenimde ise, kümelendirme söz konusudur. Pek çok veriyi, verilerin yakınlık derecesine göre kümelendirme mantığına dayanır.

Bazı Denetimli Öğrenim Algoritmaları

• Lineer Sınıflandırma

Matematiksel olarak X-Y düzleminde formülleştirilmiş doğrusal bir sınıflandırma algoritmasıdır.

• Karar Ağacı

Regresyon ve sınıflandırma sorunlarını çözmek için kullanılan karar ağacı algoritması, her veri noktasını dallara ayırarak bir sonuç elde etmeyi amaçlar.

• Naive Bayes

Temelinde Bayes teoremine dayanan bir sınıflandırma algoritmasıdır. Olasılık hesabı yaparak sınıflandırmayı amaçlar. Özetle; bir B olayının oluşması göz önünde bulundurularak, bir A olayının meydana gelme ihtimalini hesaplamaya yardımcı olmaktadır.

• Support Vector Machine

Bu algoritma, bir kategoriye yeni örnekler ve veriler atayan modeller oluşturarak çalışmaktadır. Sınıflandırmayı bir doğru veya düzlem yardımı ile gerçekleştirir.

Bazı Denetimsiz Öğrenim Algoritmaları

• K-means Kümelendirmesi

Bu algoritma, verilerin birbiriyle yakınlık ilişkisine dayanarak, verilen K değerine göre verileri kümeleme işlemi yapar.

• Isolation Forest

Veri anormalliği tespiti için kullanılan bir algoritmadır.

Yukarıda belirttiğimiz üzere, makine öğrenimi konusu oldukça detaylı ve çeşitli sektörlerde kullanımı olan bir veri bilimi alanıdır. Makine öğrenmesi konusunda daha detaylı bilgi sahibi olmak için web sitemizde gezinebilirsiniz. Bu site, her zaman güncel ve doğru bilgiler ışığında kullanıcılarını memnun etmektedir.