Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi algoritmaları ve uygulamaları için bir rehber!

Makine öğrenmesi terimi genellikle yapay zekâ ile karıştırılan yanlış bir terimdir, ancak makine öğrenmesi aslında bir AI alanı / alt tipidir. Makine öğrenmesi ayrıca sıklıkla tahmine dayalı analitik veya tahmine dayalı modelleme olarak da adlandırılır.

Tarihçesi: Amerikan bilgisayar bilimcisi Arthur Samuel tarafından 1959‘da bir araya getirilen “makine öğrenmesi” terimi, “bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği” olarak tanımlanmaktadır.

En temelde makine öğrenmesi; çıktı değerlerini kabul edilebilir bir aralıkta tahmin etmek için girdi verilerini alan ve analiz eden programlanmış algoritmalar kullanır. Bu algoritmalara yeni veriler gönderilirken, performansı iyileştirmek ve zamanla ‘zekâ‘ geliştirmek için operasyonları öğrenir ve optimize ederler.

Dört tür makine öğrenme algoritması vardır: denetlenen, yarı denetlenen, denetlenmeyen ve güçlendirme.

denetimli makina öğrenmesi, makine öğrenmesi, denetimli öğrenme,

Denetimli Makine Öğrenmesi

Denetimli öğrenmede, makine örnek olarak öğretilir. Operatör, makine öğrenme algoritmasını, istenen giriş ve çıkışları içeren bilinen bir veri kümesi ile sağlar ve algoritma, bu giriş ve çıkışlara nasıl ulaşılacağını belirleyen bir yöntem bulmaktadır.

Operatör, sorunun doğru cevaplarını bilmesine rağmen, algoritma verideki kalıpları tanımlar, gözlemleri öğrenir ve tahminlerde bulunur. Algoritma tahminlerde bulunur ve operatör tarafından düzeltilir. Bu işlem algoritma yüksek düzeyde bir doğruluk / performans elde edene kadar devam eder.

Denetimli öğrenmenin şemsiyesi altında: Sınıflandırma, Regresyon ve Tahmin.

Sınıflandırma: Sınıflandırma görevlerinde, makine öğrenme programı gözlemlenen değerlerden bir sonuç çıkarmalı ve yeni gözlemlerin hangi kategoriye ait olduğunu belirlemelidir. Örneğin, e-postaları “spam” veya “spam değil” olarak filtrelerken, programın mevcut gözlemsel verilere bakması ve e-postaları buna göre filtrelemesi gerekmektedir.

Regresyon: Regresyon görevlerinde, makine öğrenme programı değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmeli ve anlamalıdır. Regresyon analizi, bir bağımlı değişkene ve bir dizi başka değişkene odaklanır. Bu, özellikle tahmin için faydalıdır.

Tahmin: Tahmin, geçmiş ve şimdiki verilere dayanarak gelecekle ilgili tahminler yapma sürecidir ve genellikle eğilimleri analiz etmek için kullanılır.

yarı denetimli öğrenme, makina öğrenimi,

Yarı Denetimli Makine Öğrenmesi

Yarı denetimli makine öğrenmesi, denetimli öğrenmeye benzer, ancak bunun yerine hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanmaktadır. Etiketli veriler esasen anlamlı etiketlere sahip bilgilerdir, böylece etiketlenmemiş veriler bu bilgiden yoksundur ve algoritma verileri anlayabilmektedir. Bu kombinasyonu kullanarak, makine öğrenme algoritmaları etiketlenmemiş verileri etiketlemeyi öğrenebilir.

denetimsiz öğrenme, denetimsiz makine öğrenimi,

Denetimsiz Makine Öğrenmesi

Burada, makine öğrenme algoritması kalıpları tanımlamak için verileri inceler. Talimat verecek bir cevap anahtarı veya insan operatörü yoktur. Bunun yerine, makine mevcut verileri analiz ederek korelasyonları ve ilişkileri belirlemektedir. Denetimsiz bir öğrenme sürecinde, büyük veri setlerini yorumlamak ve bu verileri buna göre ele almak için makine öğrenme algoritması bırakılmıştır. Algoritma, bu verileri yapısını tanımlamak için bir şekilde düzenlemeye çalışmaktadır. Bu, verilerin kümeler halinde gruplandırılması veya daha düzenli görünecek şekilde düzenlenmesi anlamına gelebilmektedir.

Daha fazla veriyi değerlendirdikçe, bu verilerle ilgili kararlar verebilme becerisi giderek artmakta ve daha rafine olmaktadır.

Kümeleme: Kümeleme, benzer verilerin (tanımlanmış kriterlere göre) gruplandırılmasını içerir. Verileri birkaç gruba ayırmak ve kalıpları bulmak için her veri kümesinde analiz yapmak faydalıdır.

Boyut küçültme: Boyut küçültme, gereken kesin bilgiyi bulmak için düşünülen değişken sayısını azaltır.

takviyeli öğrenme, takviyeli makine öğrenmesi, makina öğrenimi,

Takviyeli Makine Öğrenmesi

Takviye öğrenme, bir makine öğrenmesi algoritmasına bir dizi eylem, parametre ve son değer içeren, düzenli öğrenme süreçlerine odaklanmaktadır. Kuralları belirleyerek, makine öğrenme algoritması farklı seçenekleri ve olasılıkları keşfetmeye çalışır, hangisinin en uygun olduğunu belirlemek için her bir sonucu izleyerek ve değerlendirmektedir.

Takviyeli makine öğrenmesi; makine denemesini ve hatayı öğretir. Geçmiş deneyimlerden öğrenir ve mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için duruma cevap olarak yaklaşımını adapte etmeye başlar.

Hangi makine öğrenme algoritmalarını kullanabilirsiniz?

Doğru makine öğrenme algoritmasını seçmek çeşitli faktörlere bağlıdır: Veri boyutu, kalite ve çeşitlilik, ayrıca işletmelerin bu verilerden ne gibi cevaplar elde etmek istediği. Dikkat edilecek diğer hususlar doğruluk, eğitim süresi, parametreler, veri noktaları ve daha fazlasını içerir.

Bu nedenle, doğru algoritmayı seçmek, hem iş gereksinimi, şartname, deney ve hem de mevcut zamanın bir birleşimidir. En deneyimli veri bilimcileri bile, başkalarıyla deney yapmadan önce, hangi algoritmanın en iyi performansı göstereceğini söyleyemez.

makina öğrenme algoritmaları, algoritmalar, makinelerin öğrenmesi,

En Yaygın ve Popüler Makina Öğrenmesi Algoritmaları Nelerdir?

Naive Bayes Sınıflandırıcı Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)

Naive Bayes sınıflandırıcı, Bayes‘in teoremine dayanır ve her değeri diğer değerlerden bağımsız olarak sınıflandırır. Olasılık kullanarak ve belirli bir dizi özelliğe dayanarak bir sınıfı / kategoriyi tahmin etmemizi sağlar. Sadeliğe rağmen, sınıflandırıcı şaşırtıcı derecede iyi ve daha sofistike sınıflandırma yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiği için sıkça kullanılmaktadır.

K-Means Algoritması (Denetimsiz Öğrenme- Kümeleme)

K-Means Algoritması, etiketlenmemiş verileri, yani tanımlanmış kategoriler veya gruplar içermeyen verileri kategorilere ayırmak için kullanılan denetlenmeyen bir öğrenme türüdür. Algoritma, K değişkeni tarafından temsil edilen grupların sayısıyla veri içindeki grupları bularak çalışır. Ardından, verilen özelliklere dayanarak her bir veri noktasını K gruplarından birine atamak için tekrarlanır.

Destek Vektör Makinesi Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)

Destek vektör makinesi algoritmaları, kategorize etme ve tepki incelemesi için kullanılan bilgileri inceleyen denetimi sağlanan öğrenme türleridir.

Doğrusal Regresyon (Denetimli Öğrenme / Regresyon)

Doğrusal regresyon, en temel regresyon türüdür. Basit doğrusal regresyon, iki sürekli değişken arasındaki ilişkileri anlamamızı sağlar.

Lojistik Regresyon (Denetimli öğrenme – Sınıflandırma)

Lojistik regresyon, sağlanan önceki verilere dayanarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin etmeye odaklanır. İkili bağımlı bir değişkeni kapatmak için kullanılır, yani sadece iki ve 0, 1 sonuçları gösterilmektedir.

Yapay Sinir Ağları (Takviye Öğrenimi)

Yapay bir sinir ağı (artificial neural network kısaltması: “ANN“), her biri her iki taraftaki katmanlara bağlanan bir dizi katmanda düzenlenmiş ünitelerden oluşur. ANN’ler beyin gibi biyolojik sistemlerden ve bilgilerin nasıl işlendiğinden ilham alır. Yapay sinir ağları temelde belirli sorunları çözmek için birlikte çalışan çok sayıda birbirine bağlı işlem öğesidir.

ANN’ler ayrıca örnek ve deneyim yoluyla da öğrenirler ve doğrusal olmayan ilişkileri yüksek boyutlu verilerde modellemek için ya da girdi değişkenleri arasındaki ilişkinin anlaşılmasının zor olduğu durumlarda çok faydalıdırlar.

Decision Trees (Denetimli Öğrenme – Sınıflandırma / Regresyon)

Decision Trees, kararın olası her sonucunu göstermek için dallanma yöntemini kullanan akış şeması benzeri bir ağaç yapısıdır. Ağacın içindeki her düğüm belirli bir değişken üzerinde bir testi temsil eder ve her dal bu testin sonucudur.

Random Forests (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma / Regresyon)

Random Forests veya Random Decision Forests; sınıflandırma, regresyon ve diğer görevler için daha iyi sonuçlar üretmek üzere birden fazla algoritmayı birleştiren bir topluluk öğrenme yöntemidir. Her bir sınıflandırıcı zayıf, ancak başkalarıyla birleştiğinde, mükemmel sonuçlar üretebilir. Algoritma bir “Random Forests” ile başlar (ağaç benzeri bir grafik veya karar modeli) ve en üste bir girdi girilir. Daha sonra ağaçtan aşağı doğru hareket eder, veriler belirli değişkenlere bağlı olarak daha küçük kümelere bölünür.

Nearest Neighbours (Denetimli Öğrenme)

Nearest Neighbours algoritması, bir veri noktasının bir grubun veya başka birinin üyesi olma ihtimalini tahmin eder. Aslında hangi grupta olduğunu belirlemek için tek bir veri noktasının etrafındaki veri noktalarına bakar.

Açıkçası, işletmenin analitiği için doğru makine öğrenmesi algoritmalarını seçerken göz önünde bulundurulması gereken birçok nokta bulunmaktadır. Ancak, bu modelleri işletmede kullanmak için bir veri bilimcisi veya uzman istatistikçi olunmasına gerek yoktur.

prowmesadmin

Prowmes, fabrikanızdaki üretim makinalarını ve üretim planlarını anlık olarak izlemenizi kolaylaştıran, üretim takip ve yönetim sistemidir. Bulut teknolojisi sayesinde istediğiniz her an ve her yerden, verimlilik için gerekli raporlara anlık ulaşmanızı sağlar.