Makine Öğrenimi - Sonuç

Bu eğitim sizi Makine Öğrenimi ile tanıştırdı. Şimdi, Makine Öğreniminin, ortalama bir insandan biraz daha hızlı ve daha iyi olmasına rağmen, bir insan beyninin yapabileceği etkinlikleri gerçekleştirmek için makineleri eğitmenin bir tekniği olduğunu biliyorsunuz. Bugün, makinelerin çok karmaşık kabul edilen Satranç, AlphaGO gibi oyunlarda insan şampiyonları yenebildiğini gördük. Makinelerin çeşitli alanlarda insan faaliyetlerini gerçekleştirmek için eğitilebileceğini ve insanların daha iyi yaşam sürmelerine yardımcı olabileceğini gördünüz.

Makine Öğrenimi Denetimli veya Denetimsiz olabilir. Daha az miktarda veriniz ve eğitim için açıkça etiketlenmiş verileriniz varsa, Denetimli Öğrenimi seçin. Denetimsiz Öğrenme, genellikle büyük veri kümeleri için daha iyi performans ve sonuçlar verir. Kolayca erişilebilen büyük bir veri kümeniz varsa, derin öğrenme tekniklerine gidin. Ayrıca Takviyeli Öğrenme ve Derin Pekiştirmeli Öğrenmeyi öğrendiniz. Artık Sinir Ağlarının ne olduğunu, uygulamalarını ve sınırlamalarını biliyorsunuz.

Son olarak, kendi makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi söz konusu olduğunda, çeşitli geliştirme dilleri, IDE'ler ve Platformların seçeneklerine baktınız. Yapmanız gereken sonraki şey, her makine öğrenimi tekniğini öğrenmeye ve uygulamaya başlamaktır. Konu çok geniş, bu genişlik var demek ama derinliği düşünürseniz her konu birkaç saat içinde öğrenilebilir. Her konu birbirinden bağımsızdır. Her seferinde bir konuyu dikkate almalı, öğrenmeli, pratik yapmalı ve kendi dil seçiminizi kullanarak algoritmayı / algoritmaları uygulamalısınız. Bu, Makine Öğrenimi okumaya başlamanın en iyi yoludur. Her seferinde bir konuyu uygulayarak, çok yakında bir Makine Öğrenimi uzmanının ihtiyaç duyduğu genişliği elde edersiniz.

İyi şanslar!