Makine öğreniminin arkasındaki matematik

Makine öğrenimindeki regresyon, bağımsız değişkenler veya özellikler ile bağımlı değişken veya sonuç arasındaki ilişkinin anlaşılmasını içerir. Regresyonun temel amacı, değişkenler arasında kurulan ilişkiye dayanarak sürekli sonuçları tahmin etmektir.

Makine öğrenimi, içgörü elde etme ve verilerden tahminler yapma biçimimizde devrim yarattı. Bu alanda kullanılan çeşitli teknikler arasında regresyon temel bir yaklaşım olarak karşımıza çıkmaktadır.

Regresyon modelleri, tahmine dayalı analitiklerde hayati bir rol oynayarak eğilimleri tahmin etmemizi ve sonuçları dikkate değer bir doğrulukla tahmin etmemizi sağlar. Bu modeller, etiketli eğitim verilerinden yararlanarak girdi özellikleri ile istenen sonuç arasındaki temel kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Bu bilgi, modellerin yeni ve görünmeyen veriler için bilinçli tahminler yapmasını sağlayarak finans, sağlık hizmetleri, perakende ve daha fazlası gibi çeşitli alanlarda olasılıklar dünyasının kapılarını açar.

Makine öğreniminde regresyon nedir?

İstatistiksel bir yöntem olan regresyon, bağımsız değişkenler veya özellikler ile bağımlı değişken veya sonuç arasındaki ilişkinin anlaşılmasında önemli bir rol oynar. Bu ilişki tahmin edildikten sonra sonuçların tahmin edilmesi mümkün hale gelir. Makine öğrenimi alanında regresyon önemli bir çalışma alanı oluşturur ve tahmin modellerinin temel bir bileşenini oluşturur.

Bir yaklaşım olarak regresyon kullanılarak sürekli sonuçlar tahmin edilebilir ve verilerden tahmin ve sonuç tahmini için değerli bilgiler sağlanır.

Makine öğrenimindeki regresyon tipik olarak, en uygun uyumu elde etmek için her nokta ile çizgi arasındaki mesafeyi en aza indirmeyi amaçlayan, veri noktaları boyunca en iyi uyum sağlayan bir çizginin çizilmesini içerir. Bu teknik, değişkenler arasındaki ilişkilerin doğru tahmin edilmesini sağlar, kesin tahminleri ve bilinçli karar almayı kolaylaştırır.

Regresyon, sınıflandırmayla birlikte denetimli makine öğreniminin temel uygulamalarından birini temsil eder. Sınıflandırma, nesnelerin öğrenilen özelliklere göre sınıflandırılmasını içerirken, regresyon, sürekli sonuçların tahmin edilmesine odaklanır. Hem sınıflandırma hem de regresyon, etiketli girdi ve çıktı eğitim verilerine dayanan tahmine dayalı modelleme problemleridir. Modelin özellikler ve sonuçlar arasındaki ilişkiyi anlamasına olanak tanıdığı için doğru etiketleme çok önemlidir.

Regresyon analizi, farklı bağımsız değişkenler ile bağımlı değişken veya sonuç arasındaki ilişkiyi anlamak için yaygın olarak kullanılır. Regresyon teknikleriyle eğitilmiş modeller, eğilimleri ve sonuçları tahmin etmek ve tahmin etmek için kullanılır. Bu modeller, etiketli eğitim verileri aracılığıyla girdi ve çıktı verileri arasındaki ilişkiye ilişkin bilgi edinerek gelecekteki eğilimleri tahmin etmelerine, görünmeyen verilerden sonuçları tahmin etmelerine veya geçmiş verilerdeki boşlukları kapatmalarına olanak tanır.

Etiketli eğitim verilerinin genel popülasyonu temsil etmesini sağlamak için denetimli makine öğreniminde dikkatli olunmalıdır. Eğitim verilerinin temsil edilebilirliği eksikse tahmine dayalı model, yeni ve görünmeyen verileri doğru şekilde yansıtmayan verilere aşırı uyum sağlayabilir ve bu da dağıtım sırasında hatalı tahminlere yol açabilir. Regresyon analizinin doğası göz önüne alındığında, doğru modellemeyi sağlamak için uygun özelliklerin seçilmesi çok önemlidir.

Makine öğreniminde regresyon türleri

Makine öğrenmesinde kullanılabilen çeşitli regresyon türleri vardır. Bu algoritmalar dikkate aldıkları bağımsız değişkenlerin sayısı ve işledikleri veri türleri açısından farklılık göstermektedir. Dahası, farklı türdeki makine öğrenimi regresyon modelleri, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında farklı ilişkiler olduğunu varsayar. Örneğin doğrusal regresyon teknikleri doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar ve doğrusal olmayan ilişkilere sahip veri kümeleri için uygun olmayabilir.

Makine öğreniminde bazı yaygın regresyon türleri şunlardır:

• Basit doğrusal regresyon: Bu teknik, çizgi ile veri arasındaki hatayı en aza indirmek için veri noktaları arasına düz bir çizgi çizilmesini içerir. Bağımlı değişken ile tek bir bağımsız değişken arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayan, makine öğrenimindeki en basit regresyon biçimlerinden biridir. Basit doğrusal regresyon, en iyi uyumun düz bir çizgisine dayanması nedeniyle aykırı değerlerle karşılaşabilir.
• Çoklu doğrusal regresyon: Birden fazla bağımsız değişken söz konusu olduğunda çoklu doğrusal regresyon kullanılır. Polinom regresyon, çoklu doğrusal regresyon tekniğinin bir örneğidir. Birden fazla bağımsız değişken dikkate alındığında basit doğrusal regresyona kıyasla daha iyi bir uyum sunar. Ortaya çıkan çizgi, iki boyutta çizilirse, veri noktalarını barındıracak şekilde kavisli olacaktır.
• Lojistik regresyon: Bağımlı değişkenin doğru veya yanlış, başarı veya başarısızlık gibi iki değerden birine sahip olması durumunda lojistik regresyondan yararlanılır. Bağımlı değişkenin ortaya çıkma olasılığının tahmin edilmesini sağlar. Lojistik regresyon modelleri ikili çıktı değerleri gerektirir ve bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi haritalamak için bir sigmoid eğri kullanır.

Bu tür regresyon teknikleri, değişkenler arasındaki ilişkileri analiz etmek ve çeşitli makine öğrenimi uygulamalarında tahminler yapmak için değerli araçlar sağlar.

Makine öğreniminde regresyonun etkileşimi

Makine öğrenimindeki regresyon öncelikle tahmine dayalı analitik için kullanılır ve eğilimlerin tahmin edilmesine ve sonuçların tahmin edilmesine olanak tanır. Bağımsız değişkenler ile bir sonuç arasındaki ilişkiyi anlamak için regresyon modellerini eğiterek, istenen sonuca katkıda bulunan çeşitli faktörler belirlenebilir ve analiz edilebilir. Bu modeller farklı ortamlarda uygulama bulur ve çeşitli şekillerde kullanılabilir.

Makine öğrenimi modellerinde regresyonun temel kullanımlarından biri, yeni ve görülmemiş verilere dayalı sonuçları tahmin etmektir. Veri özellikleri ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi yakalayan etiketli veriler üzerinde bir model eğiterek model, gelecekteki senaryolar için doğru tahminler yapabilir. Örneğin kuruluşlar, çeşitli faktörleri dikkate alarak bir sonraki ayın satışlarını tahmin etmek için regresyon makine öğrenimini kullanabilir. Tıp alanında, regresyon modelleri belirli bir süre boyunca genel nüfustaki sağlık eğilimlerini tahmin edebilir.

Regresyon modelleri, hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde yaygın olarak kullanılan denetimli makine öğrenimi teknikleri kullanılarak eğitilir. Sınıflandırmada modeller, nesneleri yüz tanıma veya spam e-posta tespiti gibi özelliklerine göre kategorilere ayıracak şekilde eğitilir. Regresyon ise maaş değişiklikleri, ev fiyatları veya perakende satışlar gibi sürekli sonuçların tahmin edilmesine odaklanır. Veri özellikleri ile çıktı değişkeni arasındaki ilişkilerin gücü, etiketlenmiş eğitim verileri aracılığıyla yakalanır.

Regresyon analizi, bir veri kümesi içindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamaya yardımcı olarak bu içgörülerin yeni ve görülmemiş verilere uygulanmasına olanak tanır. Sonuç olarak regresyon, modellerin çeşitli özellikler ve istenen sonuçlar arasındaki ilişkileri anlamak üzere eğitildiği finansla ilgili uygulamalarda hayati bir rol oynar. Bu, portföy performansının, hisse senedi maliyetlerinin ve piyasa eğilimlerinin tahmin edilmesini kolaylaştırır. Bununla birlikte, bir kuruluşun karar verme sürecini etkilediğinden ve tahminlerin ardındaki mantığı anlamak hayati önem taşıdığından, makine öğrenimi modellerinin açıklanabilirliğini dikkate almak önemlidir.

Makine öğrenimi modellerindeki regresyon, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda ortak kullanım alanı bulur:

Sürekli sonuçların tahmin edilmesi: Konut fiyatları, hisse senedi fiyatları veya satışlar gibi sürekli sonuçları tahmin etmek için regresyon modelleri kullanılır. Bu modeller geçmiş verileri analiz eder ve girdi özellikleri ile istenen sonuç arasındaki ilişkileri öğrenerek doğru tahminler yapılmasını sağlar.

Perakende satış ve pazarlama başarısını tahmin etmek: Regresyon modelleri gelecekteki perakende satışların veya pazarlama kampanyalarının başarısını tahmin etmeye yardımcı olur. Geçmiş verileri analiz ederek ve demografik bilgiler, reklam harcamaları veya mevsimsel eğilimler gibi faktörleri göz önünde bulundurarak bu modeller, kaynakların etkili bir şekilde tahsis edilmesine ve pazarlama stratejilerinin optimize edilmesine yardımcı olur.

Müşteri/kullanıcı eğilimlerini tahmin etmek: Regresyon modelleri, yayın hizmetleri veya e-ticaret siteleri gibi platformlardaki müşteri veya kullanıcı eğilimlerini tahmin etmek için kullanılır. Bu modeller, kullanıcı davranışını, tercihlerini ve çeşitli özellikleri analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler, hedefli reklamcılık veya kullanıcıyı elde tutma stratejileri için öngörüler sağlar.

Veri kümelerinde ilişkiler kurma: Regresyon analizi, veri kümelerini analiz etmek ve değişkenler ile çıktı arasındaki ilişkileri kurmak için kullanılır. Makine öğrenimindeki regresyon, korelasyonları tanımlayarak ve farklı faktörlerin etkisini anlayarak içgörülerin ortaya çıkarılmasına ve karar alma süreçlerinin bilgilendirilmesine yardımcı olur.

Faiz oranlarını veya hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek: Regresyon modelleri, çeşitli faktörler dikkate alınarak faiz oranlarının veya hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesinde uygulanabilir. Bu modeller, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve yatırım kararlarının alınmasına yardımcı olmak için geçmiş piyasa verilerini, ekonomik göstergeleri ve diğer ilgili değişkenleri analiz eder.

Zaman serisi görselleştirmeleri oluşturma: Verilerin zaman içinde çizildiği zaman serisi görselleştirmeleri oluşturmak için regresyon modelleri kullanılır. Veri noktalarına bir regresyon çizgisi veya eğri yerleştiren bu modeller, zamana bağlı verilerin yorumlanmasına ve analizine yardımcı olarak trendlerin ve modellerin görsel bir temsilini sağlar.

Bunlar, makine öğrenimindeki regresyonun tahminlerde bulunmada, ilişkileri ortaya çıkarmada ve veriye dayalı karar almayı mümkün kılmada önemli bir rol oynadığı yaygın uygulamalardan yalnızca birkaçıdır.

Makine öğreniminde regresyon ve sınıflandırma

Regresyon ve sınıflandırma, denetimli makine öğreniminde iki temel görevdir ancak farklı amaçlara hizmet ederler:

Gerileme çıktı olarak sürekli sayısal değerlerin tahmin edilmesine odaklanır. Amaç, girdi değişkenleri (bağımsız değişkenler veya özellikler olarak da bilinir) ile sürekli bir hedef değişken (bağımlı değişken veya sonuç olarak da bilinir) arasında bir ilişki kurmaktır. Regresyon modelleri, bu ilişkiyi tahmin etmek ve yeni, görünmeyen veriler için tahminler yapmak için etiketlenmiş eğitim verilerinden öğrenir.

Regresyon görevlerine örnek olarak ev fiyatlarını, borsa fiyatlarını veya sıcaklık tahminini tahmin etmek verilebilir.

SınıflandırmaÖte yandan kategorik etiketleri veya sınıf üyeliklerini tahmin etmekle ilgilenir. Görev, giriş veri noktalarının özelliklerine göre önceden tanımlanmış sınıflara veya kategorilere atanmasını içerir. Bir sınıflandırma modelinin çıktısı ayrıktır ve sınıf etiketini veya sınıf olasılıklarını temsil eder.

Sınıflandırma görevlerine örnek olarak e-posta spam algılaması (ikili sınıflandırma) veya görüntü tanıma (çok sınıflı sınıflandırma) verilebilir. Sınıflandırma modelleri, etiketlenmiş eğitim verilerinden öğrenir ve görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için çeşitli algoritmalar kullanır.

---

Yapay zeka oluşturmak 101

---

Hem regresyon hem de sınıflandırma denetimli öğrenme görevleri olsa ve etiketli eğitim verilerinin kullanılması açısından benzerlikler paylaşsa da, ürettikleri çıktının doğası açısından farklılık gösterirler. Makine öğrenimindeki regresyon, sürekli sayısal değerleri tahmin ederken sınıflandırma, veri noktalarını ayrı sınıflara veya kategorilere atar.

Regresyon ve sınıflandırma arasındaki seçim, eldeki soruna ve hedef değişkenin doğasına bağlıdır. İstenilen sonuç sürekli bir değer ise regresyon uygundur. Sonuç ayrık kategorileri veya sınıf etiketlerini içeriyorsa sınıflandırma daha uygundur.

Makine öğreniminde regresyonun kullanıldığı çalışma alanları

Makine öğrenimindeki regresyon, çeşitli sektörlerdeki şirketler tarafından değerli bilgiler elde etmek, doğru tahminler yapmak ve operasyonlarını optimize etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Finans sektöründe bankalar ve yatırım firmaları, hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek, piyasa eğilimlerini tahmin etmek ve yatırım portföyleriyle ilişkili riski değerlendirmek için regresyon modellerine güveniyor. Bu modeller finansal kuruluşların bilinçli kararlar almasına ve yatırım stratejilerini optimize etmesine olanak tanır.

e-ticaret devleri sevmek Amazon ve Alibaba Müşteri davranışını tahmin etmek, önerileri kişiselleştirmek, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek ve ürünlere yönelik talebi tahmin etmek için makine öğreniminde yoğun olarak regresyondan yararlanılıyor. Bu şirketler, çok miktarda müşteri verisini analiz ederek kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve satışları en üst düzeye çıkarabilir.

içinde Sağlık sektörüregresyon, kuruluşlar tarafından hasta verilerini analiz etmek, hastalık sonuçlarını tahmin etmek, tedavi etkinliğini değerlendirmek ve kaynak tahsisini optimize etmek için kullanılır. Sağlık hizmeti sağlayıcıları ve ilaç şirketleri, regresyon modellerinden yararlanarak hasta bakımını iyileştirebilir, yüksek riskli bireyleri belirleyebilir ve hedefe yönelik müdahaleler geliştirebilir.

Perakende zincirleriGibi Walmart ve Hedef, satışları tahmin etmek, envanter yönetimini optimize etmek ve tüketici satın alma davranışını etkileyen faktörleri anlamak için regresyondan yararlanın. Bu bilgiler perakendecilerin ürün tekliflerini, fiyatlandırma stratejilerini ve pazarlama kampanyalarını müşteri taleplerini etkili bir şekilde karşılayacak şekilde optimize etmelerine olanak tanır.

Lojistik ve nakliye şirketleri sevmek GÜÇ KAYNAĞI ve FedEx Teslimat rotalarını optimize etmek, nakliye sürelerini tahmin etmek ve tedarik zinciri yönetimini geliştirmek için regresyondan yararlanın. Bu şirketler, geçmiş verileri analiz ederek ve çeşitli faktörleri göz önünde bulundurarak operasyonel verimliliği artırabilir, maliyetleri azaltabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Pazarlama ve reklam ajansları müşteri verilerini analiz etmek, kampanya performansını tahmin etmek, pazarlama harcamalarını optimize etmek ve belirli müşteri segmentlerini hedeflemek için regresyon modellerine güvenin. Bu bilgiler, pazarlama stratejilerini uyarlamalarına, kampanya etkinliğini artırmalarına ve yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmalarına olanak tanır.

Sigorta şirketleri Risk faktörlerini değerlendirmek, prim fiyatlandırmasını belirlemek ve geçmiş verilere ve müşteri özelliklerine dayalı olarak talep sonuçlarını tahmin etmek için regresyondan yararlanın. Sigortacılar, regresyon modellerinden yararlanarak riski doğru bir şekilde değerlendirebilir, verilere dayalı sigortalama kararları verebilir ve fiyatlandırma stratejilerini optimize edebilir.

Enerji ve kamu hizmetleri şirketleri Enerji talebini tahmin etmek, kaynak tahsisini optimize etmek ve ekipman arızasını tahmin etmek için regresyondan yararlanın. Bu içgörüler, enerji üretimi, dağıtımı ve bakım süreçlerini verimli bir şekilde yönetmelerine olanak tanıyarak operasyonel verimliliğin artmasına ve maliyet tasarrufuna yol açıyor.

Telekomünikasyon şirketleri Müşteri verilerini analiz etmek, müşteri kaybını tahmin etmek, ağ performansını optimize etmek ve hizmetlere yönelik talebi tahmin etmek için regresyonu kullanın. Bu modeller telekom şirketlerinin müşteri tutma oranını artırmasına, hizmet kalitesini artırmasına ve ağ altyapısı planlamasını optimize etmesine yardımcı olur.

Teknoloji devleri böyle Google, Microsoft, ve Facebook Arama algoritmalarını optimize etmek, öneri sistemlerini geliştirmek ve platformlarında kullanıcı deneyimini geliştirmek için makine öğrenimindeki regresyona büyük ölçüde güveniyorlar. Bu şirketler, kullanıcılarına kişiselleştirilmiş ve alakalı içerik sunmak için kullanıcı verilerini ve davranışlarını sürekli olarak analiz eder.

Tamamlayan

Makine öğrenimindeki regresyon, sürekli sonuçları anlamak ve tahmin etmek için güçlü bir teknik olarak hizmet eder. Bağımsız değişkenler ile bağımlı değişkenler arasında ilişki kurabilme yeteneği ile regresyon modelleri, tahmine dayalı analitik alanında vazgeçilmez araçlar haline gelmiştir.

Etiketli eğitim verilerinden yararlanan bu modeller, finans, sağlık hizmetleri ve satışlar da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda değerli bilgiler ve doğru tahminler sağlayabilir.

Basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon ve lojistik regresyon gibi mevcut çeşitli regresyon modelleri, farklı ilişkilerin yakalanmasında ve tahmin doğruluğunun optimize edilmesinde esneklik sunar.

Makine öğrenimindeki gerilemenin potansiyelinden yararlanmaya devam ettikçe, bunun karar verme ve tahmin etme üzerindeki etkisi şüphesiz veriye dayalı uygulamaların geleceğini şekillendirecektir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/