MAKİNE ÖĞRENİMİ! MAKİNELERİN AKLIYLA VERİYİ ANLAMAK VE GELECEĞİ
ŞEKİLLENDİRMEK
Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek kararlar almasını ve tahminlerde bulunmasını sağlayan bir yapay zeka teknolojisidir. Bu süreç, algoritmaların büyük veri setleri üzerinde eğitim almasıyla başlar. Eğitim sonrasında sistem, yeni verilerle karşılaştığında tahminler yapabilir, örüntüler tanıyabilir veya sınıflandırmalar gerçekleştirebilir. Makine öğreniminin temel aşamaları arasında veri toplama, ön işleme, model eğitimi, model değerlendirme ve test yer alır. Veri toplama aşamasında, algoritmanın öğrenmesi için gerekli veriler toplanır ve ön işleme aşamasında bu veriler temizlenir. Eğitim aşamasında algoritma veriler üzerinde öğrenir ve sonuçta modelin doğruluğu değerlendirilir. Makine öğrenimi, otonom araçlar, öneri sistemleri ve görüntü işleme gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Tensorflow
TensorFlow, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Derin öğrenme, sinir ağları ve doğal dil işleme gibi görevlerde güçlü araçlar sunar.
Özellikler
Makine öğrenimi ve derin öğrenme araçları.
Model eğitim ve değerlendirme.
Büyük veri işleme ve dağıtık hesaplama.
Çeşitli platform ve dillerde kullanılabilir (C++, Python).
CNN
CNN (Convolutional Neural Network), görüntü işleme ve nesne tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan bir derin öğrenme modelidir. Görüntülerden özellik çıkarımı yaparak sınıflandırma ve tanıma gibi görevlerde güçlü sonuçlar sunar.
Özellikler
Görüntü işleme ve özellik çıkarımı.
Nesne tanıma ve sınıflandırma.
Katmanlı mimarisi sayesinde daha doğru sonuçlar.
Derin öğrenme modellerinde yaygın olarak kullanılır.
NLP
NLP (Natural Language Processing), insan dilini anlamak ve işlemek için kullanılan bir yapay zeka alanıdır. Metin analizi, dil modeli oluşturma ve dildeki anlamın çıkarılması gibi görevlerde güçlü araçlar sunar.
Özellikler
Metin analizi ve anlama.
Duygu analizi ve dil modelleme.
Konuşma tanıma ve makine çevirisi.
Çeşitli dillerde kullanılabilir ve geniş veri setleriyle çalışabilir.
.png)
K-Means
K-Means, verileri kümelemek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bu algoritma, verileri önceden belirlenen bir k sayısına bölerek her bir veri noktasını en yakın küme merkezine atar. K-Means, veri kümesindeki gizli yapıları keşfetmek ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını bir araya getirmek için güçlü bir araç sunar.
Özellikler
Veri kümelerini otomatik olarak gruplandırma.
Benzer özellikler taşıyan verileri ayırt etme.
Görselleştirme ve analiz süreçlerinde kullanım.
Multiple Linear
Multiple Linear Regression (Çoklu Doğrusal Regresyon), bir bağımlı değişken ile birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir istatistiksel tekniktir. Bu yöntem, bir değişkenin diğer değişkenler tarafından nasıl etkilendiğini analiz eder ve tahmin yapmada güçlü bir araçtır.
Özellikler
Birden fazla bağımsız değişkenle doğrusal ilişki kurma.
Tahmin ve analiz için güçlü bir modelleme aracı.
Veriye dayalı karar verme süreçlerinde sıkça kullanılır.
.png)