Sizin gibi okuyucular MUO'yu desteklemeye yardımcı oluyor. Sitemizdeki bağlantıları kullanarak bir satın alma işlemi gerçekleştirdiğinizde, bir ortaklık komisyonu kazanabiliriz.
Sürücüsüz arabaların, sohbet robotlarının ve otomatikleştirilmiş Netflix önerilerinin nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi? Bu kullanışlı teknolojik gelişmeler, makine öğreniminin ürünleridir.
Bu tür yapay zeka, bilgisayarları insan davranışını incelemek ve müdahale olmaksızın akıllı kararlar almak için algoritmalar kullanmak üzere eğitir. Algoritmalar, girdi verilerinden bağımsız olarak öğrenir ve bir eğitim veri kümesinin dinamiklerine dayalı olarak mantıksal çıktıyı tahmin eder.
Akıllı bilgisayar sistemleri oluşturmaya ve eğitmeye yardımcı olan en iyi makine öğrenimi algoritmalarından birkaçını burada bulabilirsiniz.
Makine Öğreniminde Algoritmaların Önemi
A makine öğrenimi algoritması bir bilgisayarın insan davranışını taklit etmesine yardımcı olmak için kullanılan bir dizi talimattır. Bu tür algoritmalar, çok az veya sıfır insan yardımı ile karmaşık görevleri gerçekleştirebilir.
Algoritma, her görev için kod yazmak yerine, modele sunduğunuz verilerden mantık oluşturur. Yeterince büyük bir veri seti verildiğinde, bir model tanımlayarak mantıklı kararlar almasına ve değerli çıktıyı tahmin etmesine olanak tanır.
Modern sistemler, her biri kendi performans avantajlarına sahip birkaç makine öğrenimi algoritması kullanır. Algoritmalar ayrıca doğruluk, girdi verileri ve kullanım durumlarında farklılık gösterir. Bu nedenle, hangi algoritmanın kullanılacağını bilmek, başarılı bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için en önemli adımdır.
1. Lojistik regresyon
Binom lojistik regresyon olarak da bilinen bu algoritma, bir olayın başarılı veya başarısız olma olasılığını bulur. Bağımlı değişken ikili olduğunda genellikle başvurulacak yöntemdir. Ayrıca, sonuçlar genellikle basitçe doğru/yanlış veya evet/hayır olarak işlenir.
Bu istatistiksel modeli kullanmak için, etiketli veri kümelerini ayrık kategoriler halinde incelemeli ve kategorilere ayırmalısınız. Etkileyici bir özellik, lojistik regresyonu birden çok sınıfa genişletebilmeniz ve olasılıklara dayalı olarak sınıf tahminlerinin gerçekçi bir görünümünü verebilmenizdir.
Lojistik regresyon, bilinmeyen kayıtları ve basit veri kümelerini sınıflandırmak için çok hızlı ve doğrudur. Model katsayılarını yorumlamada da olağanüstü. Ek olarak, lojistik regresyon en iyi veri setinin doğrusal olarak ayrılabilir olduğu senaryolarda çalışır.
Bu algoritma ile modelleri yeni verileri yansıtacak şekilde kolayca güncelleyebilir ve özellikler arasındaki ilişkiyi belirlemek için çıkarımı kullanabilirsiniz. Ayrıca aşırı uydurmaya daha az eğilimlidir, olması durumunda bir düzenlileştirme tekniğine sahiptir ve çok az hesaplama gücü gerektirir.
Lojistik regresyonun büyük bir sınırlaması, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsaymasıdır. Bu, onu doğrusal olmayan problemler için uygun hale getirmez çünkü yalnızca doğrusal bir karar yüzeyi kullanarak ayrık fonksiyonları tahmin eder. Sonuç olarak, daha güçlü algoritmalar, daha karmaşık görevleriniz için daha uygun olabilir.
2. Karar ağacı
Adı, ağaç yapılı yaklaşımından türemiştir. Karar Ağacı çerçevesini sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanabilirsiniz. Yine de, sınıflandırma problemlerini çözmek için daha işlevseldir.
Bir ağaç gibi, veri setini temsil eden kök düğüm ile başlar. Dallar, öğrenme sürecini yönlendiren kuralları temsil eder. Karar düğümleri adı verilen bu dallar, diğer dallara götüren ya da yaprak düğümlerinde son bulan evet ya da hayır sorularıdır.
Her bir yaprak düğüm, bir dizi kararın olası sonucunu temsil eder. Yaprak düğümleri ve karar düğümleri, verilen bilgilerden bir sonucu tahmin etmede yer alan iki ana varlıktır. Bu nedenle, nihai çıktı veya karar, veri setinin özelliklerine bağlıdır.
Karar ağaçları denetimli makine öğrenimi algoritmalarıdır. Bu tür algoritmalar, kullanıcının girdinin ne olduğunu açıklamasını gerektirir. Ayrıca, eğitim verilerinden beklenen çıktının bir açıklamasına ihtiyaçları vardır.
Basitçe söylemek gerekirse, bu algoritma, bir soruna olası tüm çözümleri elde etmek için önceden belirlenmiş koşullar tarafından yönlendirilen farklı seçeneklerin grafiksel bir temsilidir. Bu nedenle, sorulan sorular bir çözüme ulaşmak için bir birikimdir. Karar ağaçları, basit kurallar kullanarak mantıklı bir karara varmak için insan düşünce sürecini taklit eder.
Bu algoritmanın en büyük dezavantajı, istikrarsızlığa eğilimli olmasıdır; verilerdeki bir dakikalık değişiklik, yapıda büyük bir bozulmaya neden olabilir. Bu nedenle, çeşitli keşfetmelisiniz projeleriniz için tutarlı veri kümeleri elde etmenin yolları.
3. K-NN Algoritması
K-NN, birçok gerçek dünya probleminin üstesinden gelmek için yararlı olan çok yönlü bir algoritma olduğunu kanıtladı. En basit makine öğrenimi algoritmalarından biri olmasına rağmen güvenlikten finansa ve ekonomiye kadar pek çok sektör için kullanışlıdır.
Adından da anlaşılacağı gibi K-En Yakın Komşu, yeni ve mevcut komşu veriler arasında benzerlik varsayarak bir sınıflandırıcı olarak çalışır. Daha sonra yeni vakayı mevcut en yakın veriyle aynı veya benzer kategoriye koyar.
K-NN'nin parametrik olmayan bir algoritma olduğuna dikkat etmek önemlidir; altta yatan veriler hakkında varsayımlarda bulunmaz. Tembel öğrenen algoritması olarak da adlandırılan bu algoritma, eğitim verilerinden hemen öğrenmez. Bunun yerine mevcut veri setlerini saklar ve yeni veri alana kadar bekler. Daha sonra yakınlık ve benzerliklere göre sınıflandırmalar yapar.
K-NN pratiktir ve insanlar onu çeşitli alanlarda kullanır. Sağlık hizmetlerinde bu algoritma, bir bireyin en olası gen ifadelerine dayalı olarak olası sağlık risklerini tahmin edebilir. Finans alanında profesyoneller borsayı ve hatta döviz kurlarını tahmin etmek için K-NN'yi kullanır.
Bu algoritmayı kullanmanın ana dezavantajı, diğer makine öğrenimi algoritmalarına göre daha fazla bellek yoğun olmasıdır. Ayrıca, karmaşık, yüksek boyutlu veri girişini işlemede zorluk yaşar.
Yine de K-NN, kolayca uyum sağladığı, kalıpları kolayca tanımladığı ve tahmin doğruluğunu etkilemeden çalışma zamanı verilerini değiştirmenize izin verdiği için iyi bir seçim olmaya devam ediyor.
4. K-Means
K-Means, etiketlenmemiş veri kümelerini benzersiz kümeler halinde gruplandıran denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır. Girdi alır, veri noktaları arasındaki mesafeyi en aza indirir ve verileri ortak noktalara göre toplar.
Anlaşılır olması için, bir küme, belirli benzerlikler nedeniyle tek bir grup halinde gruplandırılmış bir veri noktaları koleksiyonudur. "K" faktörü, sisteme kaç kümeye ihtiyacı olduğunu söyler.
Bunun nasıl çalıştığına dair pratik bir örnek, numaralı bir futbolcu grubunu analiz etmeyi içerir. Futbolcuları oluşturmak ve iki kümeye ayırmak için bu algoritmayı kullanabilirsiniz: uzman futbolcular ve amatör futbolcular.
K-Means algoritmasının birkaç gerçek hayat uygulaması vardır. Öğrenci notlarını kategorilere ayırmak, tıbbi teşhisler yapmak ve arama motoru sonuçlarını görüntülemek için kullanabilirsiniz. Özetle, büyük miktarda veriyi analiz etmede ve bunları mantıksal kümelere ayırmada mükemmeldir.
Bu algoritmayı kullanmanın bir sonucu, sonuçların genellikle tutarsız olmasıdır. Sıraya bağlıdır, bu nedenle mevcut bir veri setinin sırasındaki herhangi bir değişiklik sonucunu etkileyebilir. Ayrıca, tekdüze bir etkiden yoksundur ve yalnızca sayısal verileri işleyebilir.
Bu sınırlamalara rağmen K-Means, en iyi performans gösteren makine öğrenimi algoritmalarından biridir. Veri kümelerini bölümlere ayırmak için mükemmeldir ve uyarlanabilirliği nedeniyle güvenilirdir.
Sizin İçin En İyi Algoritmayı Seçmek
Yeni başlayan biri olarak, en iyi algoritmayı bulmak için yardıma ihtiyacınız olabilir. Bu karar, harika seçeneklerle dolu bir dünyada zorlayıcıdır. Ancak, başlangıç için, seçiminizi algoritmanın süslü özelliklerinden başka bir şeye dayandırmalısınız.
Bunun yerine, algoritmanın boyutunu, verilerin doğasını, görev aciliyetini ve performans gereksinimlerini göz önünde bulundurmalısınız. Diğerlerinin yanı sıra bu faktörler, projeniz için mükemmel algoritmayı belirlemenize yardımcı olacaktır.