Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi Kavramları – DATAVERSITY

Yapay zekanın (AI) bir dalı olan makine öğrenimi (ML), son yıllarda büyük ilgi gördü. ML, bilgisayarları algoritmalar ve modeller yardımıyla verilerden öğrenerek karar verme veya tahminlerde bulunma konusunda eğitmeye odaklanır. Bu eğitim yaklaşımında makinelerin açıkça programlanması gerekmez. Bilgisayarlar da tıpkı insanlar gibi deneyimlerden öğrenirler. Yapay zeka, doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlı görme ve robotik gibi çeşitli teknikleri kapsayarak ML'nin ötesine geçer. İnsan davranışını simüle edebilen ve karmaşık görevleri otonom olarak gerçekleştirebilen akıllı makineler yaratmayı amaçlıyor. Temel makine öğrenimi kavramlarını anlamak, bu alanlarla ilgilenen herkes için çok önemlidir çünkü bu kavramlar sağlık, finans, ulaşım ve daha fazlası gibi endüstrileri dönüştürmede muazzam bir potansiyele sahiptir. 

In ML, makineler veriler içindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri belirlemek için çok büyük veri kümelerini analiz eder. Bu veriye dayalı yetenek, makinelerin bilinçli kararlar almasına veya doğru tahminler yapmasına yardımcı olur. 

Makine Öğreniminde Verinin Rolü

Veriler, modellerin oluşturulduğu ve tahminlerin yapıldığı temel görevi görür. Verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve normalleştirilmesi gibi ön işleme teknikleri, verilerin analize uygunluğunu sağlar. Özellik çıkarma, veri kümesi içindeki doğru tahminlere katkıda bulunan ilgili nitelikleri veya özellikleri tanımlayarak ML'de hayati bir rol oynar. Bu süreç, verilerdeki temel kalıpları en iyi temsil eden değişkenlerin seçilmesini veya dönüştürülmesini içerir.

Veri Ön İşleme Kavramları 

Veri ön işleme ML modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmada önemli bir rol oynar. Bu adımda ham veriler hata ve tutarsızlıklar giderilerek temizlenir ve daha sonra analize uygun formatta hazırlanır. Veri ön işlemedeki bir diğer önemli adım veri işlemedir. kayıp değerler. Eksik veriler önyargıya neden olabilir ve model doğruluğunu etkileyebilir. Bu ön işleme adımları, öğrenme algoritmalarının beklendiği gibi performans göstermesini sağlar. 

Bir diğer önemli adım, değişkenlerin belirli özelliklerin diğerlerine üstün gelmesini önleyecek şekilde ayarlandığı ve böylece model içindeki özelliklerin adil bir şekilde temsil edilmesini sağlayan özellik ölçeklendirmedir. 

Ayrıca, kategorik değişkenlerin makine öğrenimi algoritmalarıyla uyumluluk açısından sıklıkla sayısal gösterimlere kodlanması gerekir. One-hot kodlama veya etiket kodlama gibi teknikler, kategorik değişkenleri anlamlı sayısal değerlere dönüştürmek için yaygın olarak kullanılır. Ayrıca aykırı değerler model performansını bozabilir; dolayısıyla aykırı değerleri tespit etme yöntemleri bunları uygun şekilde tanımlamak ve ele almak için uygulanır. 

Genel olarak doğru veri ön işleme, ML modellerinin temiz, tutarlı ve güvenilir girdiler almasını sağlar. Bu yalnızca doğruluğu arttırmakla kalmaz, aynı zamanda görünmeyen veriler üzerinde tahminler yaparken daha iyi genelleme yapılmasını da sağlar. 

Veri Eğitimi Kavramları: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme

ML algoritmaları modelleri iki temel yöntemle eğitebilir: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Denetimli öğrenmede model, her örneğin doğru sonucuyla eşleştirildiği etiketli verilerden öğrenir.

Öte yandan, denetimsiz öğrenme yöntem yalnızca giriş özelliklerinin mevcut olduğu “etiketlenmemiş verilere” dayanır. Amaç, önceden tanımlanmış herhangi bir etiket olmadan verilerdeki doğal yapıları veya kalıpları ortaya çıkarmaktır. Bu yaklaşım, benzer örneklerin bir arada kümelenmesi veya boyutluluğun azaltılması gibi görevler için kullanışlıdır. 

Seçilen yaklaşım ne olursa olsun, Eğitim verileri makine öğreniminde önemli bir rol oynar. Yüksek kaliteli veri kümeleri, görülmemiş örneklere genelleme yapabilen sağlam modeller oluşturmak için gereklidir. Eğitim verilerine ek olarak özellik mühendisliği de ML işlem hatlarında hayati bir rol oynar. Ham girdi özelliklerinin, eldeki sorunla ilgili anlamlı bilgileri yakalayan daha uygun bir temsile dönüştürülmesini içerir.

ML Algoritması Kavramları: Tahmine Dayalı Modelleme, Sinir Ağları ve Derin Öğrenme 

ML alanında algoritmalar, doğru tahminler ve kararlar verebilen akıllı sistemler yaratmanın omurgasını oluşturur. Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki sonuçları tahmin etmek amacıyla modeller oluşturmak için geçmiş verileri kullanmayı içeren makine öğreniminde temel bir kavramdır. Tahmine dayalı modeller, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri analiz ederek yeni, görünmeyen durumlar hakkında bilinçli tahminler yapmamızı sağlar.     

Nöral ağlarÖzel bir algoritma sınıfı olan , insan beyninin yapısını ve işleyişini yakından taklit eder. Birbirine bağlı düğümlerden veya "nöronlardan" oluşan sinir ağları, karmaşık kalıpları tanıma ve büyük miktarda veriden anlamlı içgörüler çıkarma konusunda olağanüstü derecede iyi performans gösterir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri gibi çeşitli alanlarda oldukça etkili oldukları kanıtlanmıştır. 

Derin öğrenme (DL) bir sinir ağlarının alt kümesi zorlu görevlerdeki olağanüstü performansı nedeniyle son yıllarda büyük bir popülerlik kazanmıştır. Ham verilerden hiyerarşik "bilgi kazanımı" sağlamak için sinir ağlarının aşamalı olarak açıklanan katmanlarla (dolayısıyla "derin" terimi) eğitilmesini içerir. Bu, DL modellerinin açık özellik mühendisliği olmadan karmaşık özellikleri otomatik olarak öğrenmesini sağlar. 

Yeni başlayanlar, tahmine dayalı modelleme tekniklerini derinlemesine inceleyerek, sinir ağlarının iç işleyişini keşfederek ve DL yaklaşımlarının gücünü anlayarak, algoritmaların ML çözümlerini nasıl yönlendirdiğine dair değerli bilgiler edinebilir. 

Model Performansı Değerlendirme Kavramları: Aşırı Uyum, Yetersiz Uyum, Çapraz Doğrulama, Karışıklık Matrisi ve Roc Eğrisi 

Değerlendirme model performansı ML sürecinde çok önemli bir adımdır. Bu alt konu, model performansının değerlendirilmesiyle ilgili birkaç önemli kavramı inceleyecektir. 

Eğitim aşaması sırasında model, tahmin edilen çıktılar ile gerçek hedef değerler arasındaki hataları en aza indirecek şekilde dahili parametrelerini ayarlar. "Optimizasyon" veya "uydurma" olarak bilinen bu süreç, modelin öğrenmesini görünmeyen örneklere genelleştirmesini sağlar. Bu nedenle, eğitilen modelin gerçek dünya senaryolarında doğru tahminler yapma yeteneğini değerlendirmek için görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmek hayati önem taşımaktadır. Test verilerinin devreye girdiği yer burasıdır. Test verileri, eğitim sırasında kullanılmayan ancak benzer modeller ve dağılımlar içeren bağımsız bir veri kümesi görevi görür.

Aşırı uyum gösterme Bir model çok karmaşık olduğunda ortaya çıkar; eğitim verilerinden alakasız kalıplar yakalanır. Bu tür modeller yeni veriler üzerinde iyi performans göstermez. Yetersiz uyum tam tersidir; bir model, verilerdeki temel kalıpları yakalayamayacak kadar basit olduğunda ortaya çıkar ve bu da performansın düşmesine neden olur.  

Çapraz doğrulama Bir modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için kullanılır. Bu, veri kümesinin birden fazla alt kümeye bölünmesini ve ardından modelin veri alt kümeleri üzerinde yinelemeli olarak eğitilmesini ve test edilmesini içerir.      

Doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi ölçümler, modellerin yeni veya görünmeyen verilere ne kadar iyi genelleştirildiğine dair bilgiler sağlar. Bu kavramları anlamak, yeni başlayanların makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde değerlendirmelerine ve performanslarıyla ilgili bilinçli kararlar almalarına olanak tanıyacaktır. 

Özellik Çıkarma ve Özellik Mühendisliği: Gerçek Hayattan Örnekler

Böyle bir örnek NLP'dedir; burada ilgili özelliklerin çıkarılması metin verilerinden yararlanılması çok önemlidir. Örneğin duygu analizinde, metni olumlu veya olumsuz olarak sınıflandıracak bir modeli eğitmek için kelime sıklığı, konuşmanın bir kısmı etiketleri veya duygu sözlükleri gibi özellikler çıkarılabilir. 

Bilgisayarla görme uygulamalarında, görüntülerdeki nesneleri ve desenleri tanımak için özellik çıkarımı önemlidir. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), genellikle VGGNet veya ResNet gibi önceden eğitilmiş modelleri kullanır. anlamlı özellikler çıkarmak nesne tespiti veya görüntü sınıflandırması gibi belirli görevlere ilişkin eğitim öncesinde görüntülerden yararlanın. 

Gerçek hayattan bir başka örnek ise dolandırıcılık tespit sistemlerinde bulunabilir. Sahte işlemleri etkili bir şekilde tespit etmek için işlem sıklığı, konum uyumsuzluğu, olağandışı satın alma modelleri ve IP adresi anormallikleri dahil olmak üzere işlem geçmişine dayalı olarak çeşitli özellikler tasarlanmıştır. 

Sağlık uygulamalarında özellik mühendisliği önemli bir rol oynar. Örneğin, hastanın yaşı, tansiyonu, kolesterol düzeyi ve sigara içme alışkanlığı gibi verileri kullanılarak kalp hastalığı riski tahmin edilebiliyor. Bu değişkenler dikkatli bir şekilde seçilir ve ilgili tıbbi bilgiyi yakalayacak anlamlı özelliklere dönüştürülür.    

Öneri Sistemleri ve Anormallik Tespiti: Gerçek Hayattan Örnekler  

Günümüzün dijital çağında öneri sistemleri günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Yayın platformlarındaki kişiselleştirilmiş film önerilerinden e-ticaret web sitelerindeki hedeflenen ürün önerilerine kadar bu sistemler, kullanıcı deneyiminin geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynuyor. Öneri sistemleri, ML algoritmalarından yararlanarak kullanıcı tercihlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için büyük miktarda veriyi analiz eder. 

Öneri sistemlerinin öne çıkan bir örneği, benzer kullanıcıların tercihlerine ve davranışlarına göre öğeler öneren işbirlikçi filtrelemedir. Bu teknik, yeni içerik keşfetme şeklimizde devrim yarattı ve normalde bunaltıcı olan çevrimiçi dünyada kişiselleştirme duygusunu teşvik etti. 

Makine öğreniminin bir başka büyüleyici yönü de anormallik tespit algoritmalarıdır. Bu algoritmalar, bir veri kümesi içindeki beklenen kalıplardan veya davranışlardan sapmaları belirlemede mükemmeldir. Finansal işlemlerde dolandırıcılık tespitinden siber güvenlikte ağa izinsiz giriş tespitine kadar anormallik tespiti, kötü niyetli faaliyetlere karşı korunmada hayati bir rol oynar. 

Anormallik tespit algoritmaları, kümeleme, istatistiksel modelleme ve sinir ağları gibi teknikleri kullanarak, geleneksel kural tabanlı yöntemlerle fark edilmeyebilecek aykırı değerleri ve anormallikleri belirleyebilir. Bu yetenek, onları çeşitli endüstrilerde güvenlik önlemlerini geliştirmek için paha biçilmez araçlar haline getiriyor.

Makine öğrenimi alanında, Zaman serisi analizi zaman içinde gelişen verilerden değerli bilgiler elde etmemizi sağlayan önemli bir role sahiptir. İstatistiğin bu dalı, sıralı verilerdeki kalıpları anlamaya ve tahmin etmeye odaklanır, bu da onu çeşitli gerçek hayat uygulamaları için vazgeçilmez bir araç haline getirir. Zaman serisi analizinin önemli bir rol oynadığı öne çıkan alanlardan biri finansal tahmindir. 

ML modelleri, geçmiş hisse senedi fiyatlarını veya döviz kurlarını analiz ederek gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir ve yatırımcıların bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir. Benzer şekilde, satış tahmininde geçmiş satış modellerini anlamak, gelecekteki talebi tahmin etmek ve envanter yönetimini optimize etmek için çok önemlidir. 

Bir diğer hayati uygulama çevre bilimi alanında yatmaktadır. Zaman serisi analizi, sıcaklık dalgalanmalarını, yağış seviyelerini ve hatta hava kalitesi endekslerini uzun süreler boyunca inceleyerek iklim modellerini anlamamıza yardımcı olur. Araştırmacılar, bu veri kümelerindeki eğilimleri ve mevsimselliği belirleyerek iklim değişikliğinin etkileri hakkında doğru tahminler yapabilir ve politika yapıcılara buna göre rehberlik edebilir. 

Ayrıca zaman serisi analizi sağlık hizmetlerinde de önemini bulmaktadır. Tıp uzmanları, hastanın yaşamsal belirtilerini zaman içinde analiz ederek veya hastalığın ilerleme kalıplarını inceleyerek daha iyi teşhisler koyabilir ve hastalık sonuçlarını daha kesin bir şekilde tahmin edebilir. 

Genel olarak zaman serisi analizi, çeşitli alanlardaki makine öğrenimi uygulamalarının ayrılmaz bir bileşenini oluşturur. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/