Makine Öğrenimi - Makine Öğrenimi nedir?

Metrekare cinsinden boyutuna karşı konut fiyatları grafiğini gösteren aşağıdaki rakamı düşünün.

XY arsasında çeşitli veri noktalarını çizdikten sonra, boyutuna göre başka herhangi bir ev için tahminlerimizi yapmak için en uygun çizgiyi çizeriz. Bilinen verileri makineye besleyecek ve ondan en uygun çizgiyi bulmasını isteyeceksiniz. Makine tarafından en iyi uyum çizgisi bulunduğunda, uygunluğunu bilinen bir kümes boyutunda, yani yukarıdaki eğrideki Y-değerini besleyerek test edeceksiniz. Makine şimdi tahmini X değerini, yani evin beklenen fiyatını döndürecektir. Şema, 3000 fit kare veya daha büyük bir evin fiyatını bulmak için tahmin edilebilir. Buna istatistikte regresyon denir. Özellikle, X ve Y veri noktaları arasındaki ilişki doğrusal olduğundan, bu tür bir regresyona doğrusal regresyon denir.

Çoğu durumda, X ve Y veri noktaları arasındaki ilişki düz bir çizgi olmayabilir ve karmaşık bir denklem içeren bir eğri olabilir. Şimdi göreviniz, gelecekteki değerleri tahmin etmek için tahmin edilebilecek en uygun eğriyi bulmak olacaktır. Aşağıdaki şekilde böyle bir uygulama planı gösterilmektedir.

Kaynak:

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c9/

Burada en uygun eğri için denklemi bulmak için istatistiksel optimizasyon tekniklerini kullanacaksınız. Ve Makine Öğrenimi tam olarak bununla ilgili. Sorununuza en iyi çözümü bulmak için bilinen optimizasyon tekniklerini kullanırsınız.

Ardından, Makine Öğreniminin farklı kategorilerine bakalım.