Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini ve tahmin veya karar vermesini sağlayan algoritmaların ve modellerin geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. Makinelerin karmaşık verileri otomatik olarak analiz etmesine ve yorumlamasına, kalıpları belirlemesine ve bilinçli kararlar veya tahminler yapmasına olanak tanıyan güçlü bir araçtır.
Makine öğrenimi özünde bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve zaman içinde belirli bir görevdeki performanslarını geliştirmesini sağlamak için istatistiksel tekniklerin kullanılmasını içerir. Bu, verilerden genellemeler yapabilen ve yeni, görünmeyen girdilere dayanarak tahminlerde bulunabilen veya kararlar alabilen modellerin oluşturulması yoluyla gerçekleştirilir. Bu modeller, kullanılan öğrenme algoritmasının türüne bağlı olarak etiketli veya etiketsiz veriler kullanılarak eğitilir.
Her biri farklı görev ve veri türleri için uygun olan çeşitli türde makine öğrenimi algoritmaları vardır. Denetimli öğrenme, modelin etiketli veriler kullanılarak eğitildiği ve her girdinin karşılık gelen bir çıktı veya etiketle ilişkilendirildiği bu tür bir yaklaşımdır. Örneğin, bir spam e-posta sınıflandırma görevinde algoritma, spam veya spam değil olarak etiketlenen e-postalardan oluşan bir veri kümesi kullanılarak eğitilir. Model daha sonra yeni, görünmeyen e-postaları eğitim verilerinden öğrendiği kalıplara göre sınıflandırmayı öğrenir.
Denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş verileri kullanan eğitim modellerini içerir. Amaç, çıktı veya etiketler hakkında önceden herhangi bir bilgi olmadan veri içindeki kalıpları veya yapıyı keşfetmektir. Kümeleme, algoritmanın benzer veri noktalarını içsel benzerliklerine veya farklılıklarına göre bir araya topladığı yaygın bir denetimsiz öğrenme tekniğidir.
Makine öğreniminin bir diğer önemli türü takviyeli öğrenmedir. Bu yaklaşımda, bir etmen, bir ortamla etkileşime girmeyi ve harekete geçerek ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmayı öğrenir. Temsilci çevreyi araştırır, ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır ve zaman içinde kümülatif ödülü en üst düzeye çıkaracak şekilde eylemlerini ayarlar. Bu tür öğrenme oyun oynama, robot bilimi ve otonom sürüş gibi görevlere başarıyla uygulanmıştır.
Makine öğreniminin çeşitli endüstrilerde geniş bir uygulama yelpazesi vardır. Sağlık hizmetlerinde hastalık sonuçlarını tahmin etmek, tıbbi görüntülerdeki kalıpları belirlemek veya tedavi planlarını kişiselleştirmek için kullanılabilir. Finansta, dolandırıcılık tespiti, kredi puanlama ve algoritmik ticaret için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir. Diğer uygulamalar arasında doğal dil işleme, bilgisayarla görme, öneri sistemleri ve çok daha fazlası yer alır.
Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve tahmin veya karar vermesini sağlayan algoritmaların ve modellerin geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın bir alt alanıdır. Etiketli veya etiketsiz verileri kullanarak modelleri eğitmek için istatistiksel tekniklerin kullanımını içerir ve farklı görev ve verilere uygun çeşitli algoritma türlerine sahiptir. Makine öğreniminin endüstrilerde çok sayıda uygulaması vardır ve bu da onu karmaşık sorunları çözmek ve veriye dayalı kararlar almak için güçlü bir araç haline getirir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)