Makine Öğreniminin Evrensel İş Akışı

Yapay Zeka, günümüzde büyük ölçüde trend oluyor. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekayı oluşturur. Aşağıda bahsedilen Venn şeması, makine öğrenimi ile derin öğrenmenin ilişkisini açıklamaktadır.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi, bilgisayarların tasarlanan ve programlanan algoritmalara göre hareket etmesini sağlayan bilim sanatıdır. Pek çok araştırmacı, makine öğreniminin insan seviyesinde yapay zekaya doğru ilerleme kaydetmenin en iyi yolu olduğunu düşünüyor. Gibi çeşitli desen türlerini içerir -

Denetimli Öğrenme Modeli
Denetimsiz Öğrenme Modeli

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, ilgili algoritmaların Yapay Sinir Ağları adı verilen beynin yapısı ve işlevinden ilham aldığı bir makine öğrenimi alt alanıdır.

Derin öğrenme, denetimli öğrenme veya etiketli veri ve algoritmalardan öğrenme yoluyla büyük önem kazanmıştır. Derin öğrenmedeki her algoritma aynı süreçten geçer. Girdinin doğrusal olmayan dönüşüm hiyerarşisini içerir ve çıktı olarak istatistiksel bir model oluşturmak için kullanır.

Makine öğrenimi süreci aşağıdaki adımlar kullanılarak tanımlanır -

İlgili veri setlerini belirler ve analize hazırlar.
Kullanılacak algoritma türünü seçer.
Kullanılan algoritmaya göre analitik bir model oluşturur.
Modeli test veri kümeleri üzerinde eğitir ve gerektiğinde revize eder.
Modeli test puanları oluşturmak için çalıştırır.