tag DenetimliOgrenme

Bu sayfada DenetimliOgrenme etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Makine Öğrenmesi (Machine Learning), bilgisayar sistemlerinin açık kural programlaması olmaksızın verilerden otomatik olarak öğrenmesini ve deneyimle gelişmesini sağlayan yapay zeka alt dalıdır. 1959 yılında Arthur Samuel tarafından tanımlanan bu yaklaşımda sistemler, büyük veri kümelerindeki örüntüleri tespit ederek öngörü ve karar üretme kapasitesi kazanır. Makine öğrenmesi algoritmalar üç temel paradigma üzerine kurulur. Denetimli öğrenmede model, etiketlenmiş girdi-çıktı çiftleriyle eğitilir; e-posta spam filtresi veya kredi riski tahmini bu paradigmanın yaygın örnekleridir. Denetimsiz öğrenmede ise etiket yoktur; algoritma veri içindeki gizli yapıları, kümeleri veya boyutu indirger. Piyasa segmentasyonu ve anomali tespiti bu yaklaşımla çözülür. Pekiştirmeli öğrenme paradigmasında bir ajan, çevreyle etkileşim kurarak ödül sinyallerini maksimize eden politikayı öğrenir; oyun oynayan yapay zekalar ve robot kontrolü burada öne çıkar. Algoritma ailesi zengindir: doğrusal ve lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu, naif Bayes ve topluluk yöntemleri (XGBoost, AdaBoost) en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin çok katmanlı yapay sinir ağları kullanan özel bir alt dalıdır. Makine öğrenmesi sürecinde özellik mühendisliği kritik rol oynar; ham veri, modelin öğrenmesini kolaylaştıracak anlamlı giriş özniteliklerine dönüştürülür. Eğitim/doğrulama/test veri ayrımı, çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarı performansı optimize etmenin standart yöntemleridir. Aşırı uyum ve yetersiz uyum ikilemini dengelemek, başarılı bir modelin temel kalite kriteri olarak kabul edilir.

psychology

Makine Öğrenmesi (Makine Öğrenmesi)

Makine Öğrenmesi (Machine Learning), bilgisayar sistemlerinin açık kural programlaması olmaksızın verilerden otomatik olarak öğrenmesini ve deneyimle gelişmesini sağlayan yapay zeka alt dalıdır. 1959 yılında Arthur Samuel tarafından tanımlanan bu yaklaşımda sistemler, büyük veri kümelerindeki örüntüleri tespit ederek öngörü ve karar üretme kapasitesi kazanır. Makine öğrenmesi algoritmalar üç temel paradigma üzerine kurulur. Denetimli öğrenmede model, etiketlenmiş girdi-çıktı çiftleriyle eğitilir; e-posta spam filtresi veya kredi riski tahmini bu paradigmanın yaygın örnekleridir. Denetimsiz öğrenmede ise etiket yoktur; algoritma veri içindeki gizli yapıları, kümeleri veya boyutu indirger. Piyasa segmentasyonu ve anomali tespiti bu yaklaşımla çözülür. Pekiştirmeli öğrenme paradigmasında bir ajan, çevreyle etkileşim kurarak ödül sinyallerini maksimize eden politikayı öğrenir; oyun oynayan yapay zekalar ve robot kontrolü burada öne çıkar. Algoritma ailesi zengindir: doğrusal ve lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu, naif Bayes ve topluluk yöntemleri (XGBoost, AdaBoost) en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin çok katmanlı yapay sinir ağları kullanan özel bir alt dalıdır. Makine öğrenmesi sürecinde özellik mühendisliği kritik rol oynar; ham veri, modelin öğrenmesini kolaylaştıracak anlamlı giriş özniteliklerine dönüştürülür. Eğitim/doğrulama/test veri ayrımı, çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarı performansı optimize etmenin standart yöntemleridir. Aşırı uyum ve yetersiz uyum ikilemini dengelemek, başarılı bir modelin temel kalite kriteri olarak kabul edilir.

arrow_forward