Makine öğrenimi 101

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve verilere dayalı tahminler veya kararlar almasını sağlayan algoritmaların ve istatistiksel modellerin geliştirilmesine odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Başka bir deyişle, makine öğrenimi, bilgisayarların örneklerden veya verilerden öğrenerek belirli bir görevdeki performanslarını otomatik olarak geliştirmelerinin bir yoludur.

Kulağa ilginç geliyor, herhangi bir teknik var mı?

Bu, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi çeşitli teknikleri içerir. Denetimli öğrenme, etiketlenmiş verilerle bir modelin eğitilmesini içerirken, denetimsiz öğrenme, kalıpları veya ilişkileri tanımlamak için etiketlenmemiş verilerle bir modelin eğitilmesini içerir. Takviyeli öğrenme, bir modeli eylemlerine göre ödüllendirerek veya cezalandırarak kararlar alması için eğitmeyi içerir.

Uygulamaları nelerdir?

Makine öğrenimi, diğerlerinin yanı sıra görüntü tanıma, doğal dil işleme, konuşma tanıma, tahmine dayalı analitik ve öneri sistemleri gibi alanlarda çeşitli uygulamalara sahiptir.

Bir örneğe ne dersiniz?

Görüntü tanıma durumunu ele alalım. Belirli bir görüntünün kedi içerip içermediğini anlayabilecek bir sistem oluşturmak istediğinizi varsayalım.

Böyle bir sistemi eğitmek için öncelikle kedilerin görüntülerini ve kedi içermeyen görüntüleri içeren geniş bir etiketli görüntü veri kümesine ihtiyacınız olacaktır. Daha sonra, bu veri kümesi üzerinde bir model eğitmek için evrişimli sinir ağı (CNN) gibi denetimli bir öğrenme algoritması kullanırsınız.

Eğitim sırasında model, bir kedinin varlığı veya yokluğuyla ilişkili görüntülerdeki kalıpları tanımlamayı öğrenir. Model eğitildikten sonra, daha önce hiç görmediği yeni bir dizi görüntü üzerinde test edebilirsiniz. Model, eğitim verilerinden öğrendiği örüntülere dayanarak her görüntünün kedi içerip içermediği konusunda tahminlerde bulunacak.

Model, test setinde iyi performans gösteriyorsa, daha önce hiç görmediği yeni görüntüler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Bu tür görüntü tanıma, fotoğraflardaki veya videolardaki nesneleri tanımlama, görüntülerdeki yüzleri algılama ve tıbbi görüntüleri tanımlama gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.

Umarım bu tanıtımı beğenmişsinizdir, lütfen daha basitleştirilmiş makine öğrenimi için bizi izlemeye devam edin!

Lütfen beni LinkedIn ve Github'da bulun .