Bu yazıda, en yaygın makine öğrenimi algoritmalarına bir göz atacağız ve bunları kısaca açıklayacağız. Bu, nasıl çalıştıklarını ve ne zaman kullanılacağını anlamanıza yardımcı olacaktır.
Makine öğrenimi algoritmaları, iş dünyasında ve bilimde tahminlerde bulunmak veya önerilerde bulunmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Verilerle çalışıyorsanız veya gelecekte verilerle çalışmayı planlıyorsanız, makine hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. öğrenme algoritmaları. Ama merak etmeyin, onları anlamak için dahi bir matematikçi olmanıza gerek yok!
Bu blog yazısında, en yaygın 11 makine öğrenimi algoritmasını inceleyeceğiz ve bunları kısaca açıklayacağız. Yani yeni başlıyor olsanız da veri bilimi ya da deneyimli bir mühendisseniz, makine öğrenimi algoritmaları üzerine bir hızlandırılmış kurs için okumaya devam edin.
Çoğu veri bilimi uzmanı gibiyseniz, makine öğrenimi modellerinizi geliştirmek için her zaman yeni ve yenilikçi yollar ararsınız. Ancak aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda farklı algoritma olduğu için nereden başlayacağınızı bilmek zor olabilir.
Bu blog yazısında, en yaygın on bir makine öğrenimi algoritmasına göz atacağız ve nasıl çalıştıklarını kısaca açıklayacağız.
Bu bilgiyle donanmış olarak, elinizdeki görev için doğru algoritmayı seçebilecek ve daha iyi modelleri daha hızlı oluşturmaya başlayabileceksiniz.
En Yaygın 11 Makine Öğrenimi Algoritması 2024
1. Doğrusal Regresyon
en yaygın makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bir bağımlı değişken ( y) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken ( x) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Amaç, tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki hatayı en aza indiren en uygun çizgiyi bulmaktır.
Doğrusal regresyon, basit ve yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel öğrenme yöntemidir. Doğrusal regresyon modelleri, verilere bir çizgi uydurarak değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamak için kullanılır. Bu modeller, anlaşılması ve yorumlanması kolay oldukları için popülerdir ve geniş bir veri yelpazesine uygulanabilirler.
Doğrusal regresyon bir güçlü araç değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için, ancak sınırlamaları var. Doğrusal modeller, veriler hakkında doğru olmayabilecek varsayımlarda bulunur ve aykırı değerler tarafından önyargılı olabilir. Ayrıca, doğrusal modeller, değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri yakalayamaz.
Bu sınırlamalara rağmen, doğrusal regresyon, verileri anlamak için hala değerli bir araçtır. Bu derste, lineer regresyon ve R'de lineer modellerin nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz. Ayrıca lineer regresyonun bazı sınırlamalarını ve bunların üstesinden nasıl gelineceğini öğreneceğiz.
2. Lojistik Regresyon
doğrusal regresyona benzer, ancak bağımlı değişken ikili (1 veya 0) olduğunda kullanılır. Amaç, doğru tahmin olasılığını maksimize eden en uygun çizgiyi bulmaktır.
Lojistik regresyon, doğrusal regresyona benzer, ancak lojistik regresyon tarafından yapılan tahminler sürekli değildir. Bunun yerine, ikilidirler, bu da yalnızca iki olası sonuç olduğu anlamına gelir..
Örneğin, bir lojistik regresyon modeli, bir sistemin olup olmadığını tahmin etmek için kullanılabilir. e-posta bir spam'dir, e-postada görünen belirli kelimelere göre.
Lojistik regresyon güçlü bir araçtır, ancak sınırlamaları da yoktur. En büyük sınırlamalardan biri, yalnızca ikili sonuçları tahmin etmek için kullanılabilmesidir. Başka bir deyişle, bir olayın ne kadar olası olduğunu değil, yalnızca gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini tahmin edebilir.
Lojistik regresyonun bir diğer sınırlılığı, tüm değişkenlerin birbirinden bağımsız olduğunu varsaymasıdır.
Bu, gerçek dünya veri kümelerinde her zaman böyle değildir. Sınırlamalarına rağmen, lojistik regresyon yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel tekniktir ve olayları tahmin etmede çok yardımcı olabilir.
3. Destek Vektör Makineleri
bir tür doğrusal makine öğrenme algoritmasıdır. Hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılırlar. Amaç, iki sınıf arasındaki marjı maksimize eden hiperdüzlemi bulmaktır.
Destek vektör makineleri (SVM'ler), hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılabilen bir tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. SVM'ler, nispeten az veriyle doğru sonuçlar üretme yetenekleri nedeniyle makine öğrenimi görevleri için popüler bir seçimdir.
SVM'ler, verileri yüksek boyutlu bir alana eşleyerek ve ardından verileri sınıflara en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak çalışır. Bu hiperdüzlem daha sonra yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılır.
DVM'ler, verilerin doğrusal olarak ayrılamadığı durumlarda da etkilidir. Bu durumlarda, SVM'ler, verileri doğrusal olarak ayrılabilir hale gelecek şekilde dönüştürmek için bir çekirdek hilesi kullanabilir. SVM'lerle birlikte kullanılan yaygın çekirdekler, Radyal Temel İşlev (RBF) çekirdeğini ve polinom çekirdeğini içerir.
SVM'lerin diğer makine öğrenimi algoritmalarına göre bir dizi avantajı vardır:
– Nispeten az veri ile doğru sonuçlar üretme yeteneği
– Doğrusal olarak ayrılamayan verilerle çalışma yeteneği
– Verileri doğrusal olarak ayrılabilir hale gelecek şekilde dönüştürmek için çekirdekleri kullanma yeteneği
SVM'lerin ayrıca aşağıdakiler de dahil olmak üzere bazı dezavantajları vardır:
– Hiperparametrelerin dikkatli bir şekilde ayarlanması ihtiyacı
– Veriler yeterince büyük değilse fazla takma potansiyeli
Ayrıca Oku:
- Jasper Ai Ücretsiz Deneme Sürümü
- Jasper AI Kupon Kodu
- LeadPages ve Instapage
- Leadpages ve Unbounce
- En İyi Yapay Zeka Yazarları, İçerik Yazma Yazılımı
- En İyi AI Metin Yazarlığı Araçları
- Facebook Reklamlarınızı Otomatikleştirmek için En İyi Yapay Zeka Araçları
- İçerik Stüdyosu Fiyatlandırması
- Jasper AI İnceleme
- En İyi Makale Eğirme Araçları Nelerdir?
4. Naive Bayes Sınıflandırıcıları
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenme algoritmasıdır. Bayes teoremine dayanırlar ve olasılıksal bir yaklaşım kullanarak tahminlerde bulunurlar.
Gördüğümüz gibi, saf Bayes sınıflandırıcı, sınıflandırma için çok basit ve güçlü bir araçtır. Sınıflandırıcının arkasındaki ana fikir, iki sınıfı ayırt etmek için kullanılabilecek bir ağırlık kümesi bulmaktır.
Bunu yapabilmek için önce iki sınıf arasında ayrım yapmak için yararlı olan bir dizi özellik bulmamız gerekiyor.
Bu özellikleri bulduktan sonra, bunları bir sınıflandırıcıyı eğitmek için kullanabiliriz. Saf Bayes sınıflandırıcı, sınıflandırma için çok popüler bir araçtır ve genellikle makine öğrenimi uygulamalarında kullanılır.
Naive Bayes sınıflandırıcısının en önemli avantajı, uygulanmasının çok basit olması ve aynı zamanda eğitilmesinin de çok hızlı olmasıdır. Sınıflandırıcı ayrıca gürültü ve aykırı değerlere karşı çok dayanıklıdır. Bununla birlikte, sınıflandırıcının birkaç dezavantajı vardır.
İlk olarak, sınıflandırıcı özelliklerin bağımsızlığı hakkında güçlü bir varsayımda bulunur. Bu varsayım pratikte genellikle doğru değildir ve düşük performansa yol açabilir. İkincisi, saf Bayes sınıflandırıcısı büyük veri kümelerine iyi ölçeklenmez.
Bunun nedeni, sınıflandırıcının veri kümesindeki tüm özellikler için olasılıkları hesaplaması gerektiğidir ve bu çok zaman alabilir. Son olarak, eğitim verileri test verilerini temsil etmiyorsa, saf Bayes sınıflandırıcısı önyargılı olabilir.
5. Karar Ağaçları
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenme algoritmasıdır. Amaç, hatayı en aza indiren karar ağacını bulmaktır.
Sınıflandırma ağaçları, bir sınıf etiketini (örneğin hayvan türü, araba türü) tahmin etmek için kullanılır.
Regresyon ağaçları, sayısal bir değeri (örneğin fiyat, sıcaklık) tahmin etmek için kullanılır.
Sınıflandırma ve regresyon ağaçları, bir veri kümesi üzerinde bir algoritma eğiterek oluşturulur. Algoritma, verilerdeki kalıpları arar ve bir ağaç oluşturmak için bu kalıpları kullanır.
Ağaç daha sonra yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılır. Örneğin, özelliklerine dayalı olarak hayvanın türünü tahmin eden bir sınıflandırma ağacınız varsa, ağacı yeni bir veri noktası (örneğin bilinmeyen bir hayvan) için hayvanın türünü tahmin etmek için kullanabilirsiniz.
Tahminlerde bulunmak için, algoritma basitçe ağacın kökten yapraklara kadar olan yolunu takip eder. Nihai tahmin, yaprakların çoğunluk oyu alınarak (sınıflandırma ağaçları için) veya yaprakların değerlerinin ortalaması alınarak (regresyon ağaçları için) yapılır.
Karar ağaçları güçlü bir sorunları çözme aracı, ama mükemmel değiller. Karar ağaçlarının bir dezavantajı, eğitim verilerine fazla sığabilmeleridir.
Bu, ağacın yeni verilere iyi genelleme yapmayabileceği ve doğru olmayabileceği anlamına gelir. Fazla uydurmayı önlemek için, karar ağacınızı eğitirken iyi bir çapraz doğrulama stratejisi kullanmak önemlidir.
6. Rastgele Ormanlar
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenme algoritmasıdır. Amaç hatayı en aza indiren ormanı bulmaktır.
Rastgele ormanlar, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu algoritma, her biri verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde eğitilmiş bir dizi karar ağacı oluşturarak çalışır.
Son tahmin daha sonra tüm bireysel karar ağaçlarının tahminlerinin ortalaması alınarak yapılır. Bu yaklaşımın diğer makine öğrenimi algoritmalarına göre daha yüksek doğruluk ve azaltılmış fazla takma dahil olmak üzere birçok avantajı vardır.
Rastgele ormanlar, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için güçlü bir araçtır. Birçok özelliğe sahip büyük veri kümelerini işleme yeteneğine sahiptirler ve diğer makine öğrenimi algoritmalarının doğruluğunu artırmak için de kullanılabilirler.
Ek olarak, rastgele ormanların kullanımı ve yorumlanması nispeten kolaydır, bu da onları birçok uygulama için iyi bir seçim haline getirir.
7. Gradyan Artırma Makineleri
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenme algoritmasıdır. Amaç, hatayı en aza indiren makineyi bulmaktır.
Gradyan artırma makineleri, tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılabilen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Algoritma, sırayla modeller oluşturarak ve ardından bunları nihai bir model oluşturmak için birleştirerek çalışır.
Bu yaklaşımın avantajı, her bir modelin verilere fazla uyma olasılığı daha düşük olduğundan, fazla uydurmayı azaltmaya yardımcı olabilmesidir.
Makine Öğrenimi Algoritmalarıyla İlgili Videolar:
8. Sinir Ağları
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenme algoritmasıdır. Amaç, hatayı en aza indiren sinir ağını bulmaktır.
Sinir ağları, verilerdeki karmaşık kalıpları modellemek için kullanılan bir tür makine öğrenme algoritmasıdır. Sinir ağları, diğer makine öğrenimi algoritmalarına benzer, ancak bunlar, girdi verilerinin modellerini tanımayı öğrenebilen çok sayıda birbirine bağlı işlem düğümünden veya nöronlardan oluşur.
Sinir ağları genellikle görüntü tanıma, konuşma tanıma ve makine çevirisi gibi görevler için kullanılır.
Sinir ağları, makine öğrenimi için güçlü bir araçtır, ancak aynı zamanda anlaşılması ve ayarlanması zor olabilen karmaşık algoritmalardır. Bu yazıda, sinir ağlarının bazı temellerini ve nasıl çalıştıklarını tanıtacağız.
9. K-Kümeleme anlamına gelir
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenmesi algoritmasıdır. Amaç, hatayı en aza indiren k-araçlarını bulmaktır.
K-araç kümeleme, etiketlenmemiş verileriniz olduğunda (yani, tanımlanmış kategorileri veya grupları olmayan veriler) kullanılan bir denetimsiz öğrenme türüdür. Bu algoritmanın amacı, K değişkeni tarafından temsil edilen küme sayısı ile verilerdeki kümeleri bulmaktır.
Algoritma, her veri noktasını bir kümeye atayarak ve ardından yinelemeli olarak her kümenin merkezini bularak çalışır. Bu işlem, kümeler artık değişmeyene kadar tekrarlanır.
10. Boyut Azaltma
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenmesi algoritmasıdır. Amaç, hatayı en aza indiren azaltılmış boyutu bulmaktır.
Boyutsallık azaltmayı gerçekleştirmenin birçok yolu vardır. En yaygın yöntem Temel Bileşen Analizidir (PCA).
PCA, verileri yeni bir koordinat sistemine dönüştüren doğrusal bir dönüşümdür, öyle ki verilerin bir izdüşümüyle en büyük varyans birinci eksende, ikinci en büyük varyans ikinci eksende, vb.
Boyut azaltma için diğer popüler yöntemler arasında Doğrusal Ayrımcılık Analizi (LDA), Sammon eşleme, Negatif olmayan matris çarpanlara ayırma (NMF), Çok boyutlu ölçekleme (MDS), Isomap, Yerel olarak doğrusal yerleştirme (LLE) ve Otomatik Kodlayıcılar bulunur.
Boyut azaltma, genellikle makine öğrenimi algoritmaları için bir ön işleme adımı olarak kullanılır. Verilerdeki gürültüyü azaltarak ve kalıpların daha kolay algılanmasını sağlayarak bu algoritmaların performansını artırmaya yardımcı olabilir.
Makine Öğrenimi Algoritmalarıyla İlgili Videolar:
11. Pekiştirmeli Öğrenme
hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılan bir tür makine öğrenmesi algoritmasıdır. Amaç, hatayı en aza indiren takviyeyi bulmaktır.
Takviye öğrenimi, aracıların çevrelerinden deneme yanılma yoluyla öğrenmelerini sağlayan bir tür makine öğrenimidir. Temsilciler, belirli görevleri tamamlamak için ödüller alırlar ve bu da onları bu görevleri verimli bir şekilde nasıl tamamlayacaklarını öğrenmeye teşvik eder.
Takviyeli öğrenme, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli problem alanlarına uygulanmıştır. robotik, oyun oynama ve kontrol sistemleri.
Hızlı Linkler:
- Makine Öğrenimi Nedir? Makine Öğrenimi nasıl çalışır?
- Yapay Zeka vs Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme: Başlıca Farklar Nelerdir?
- Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?
- e-Öğrenim nedir? Eğitimde Öğrenmenin Önemini Bilin
Sonuç: Makine Öğrenimi Algoritmaları 2024
Sonuç olarak, makine öğrenme algoritmalar büyüleyici bir çalışmadır ve birçok pratik uygulamaya sahiptir. Bu makale, bu karmaşık algoritmaların yalnızca yüzeyini çizmiş olsa da, artık nasıl çalıştıkları hakkında temel bir anlayışa sahip olduğunuzu umuyoruz.
Makine öğrenimi veya bilgisayar biliminin başka bir alanı hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Tomurcuklanan veri bilimcilerinin bu heyecan verici alan hakkında daha fazla bilgi edinmesine yardımcı olmaktan her zaman mutluyuz!
