Yeni Başlayanlar İçin Açıklanan En İyi 5 Makine Öğrenimi Modeli

Makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenme, aklınıza gelebilecek her sektörde değerini kanıtlayan teknolojik yeniliklerdir. Dünya çapında en çok tartışılan ve popüler terimler olmalarına şaşmamalı. Birçok insan hala bunların birdenbire ortaya çıkan kavramlar olduğunu düşünüyor; ancak, bu gerçeklerden uzaktır.

Bu teknolojiler birkaç yıldır piyasada, ancak birkaç yıl öncesine kadar hak ettikleri ilgiyi görmediler. Bu yenilikleri dünya çapında milyonlarca insana ulaştırmanın kredisi, teknolojik manzara içindeki insanlara gitmelidir.

Bilim adamları, araştırmacılar, pazarlamacılar ve girişimciler, başkalarının bu yeniliklerin iş yapma veya yaklaşımlarımızı değiştirme ve günlük hayatımızdaki sorunları çözme yeteneklerine nasıl sahip olduğunu anlamalarını sağlamak için yorulmadan çalıştılar. Anlamanız gereken tek şey, bu teknolojilerin birbiriyle ilişkili olmasına rağmen aynı olmadıklarıdır. Bu blog yazısı, makine öğrenimi ve makine öğrenimi modellerine odaklanacak.

Makine öğrenimi nasıl bir etki yaratıyor?

Son birkaç yılda, makine öğrenimi kendine geldi. Dünyanın dört bir yanındaki insanlar, makine öğreniminin bir fark yaratma gücüne sahip olduğunu keşfetti. ML, insanların görüntü tanıma, veri madenciliği, uzman sistemler, doğal dil işleme ve diğerleri gibi kritik uygulamalara bakış açısını tamamen değiştirebilir. ML, tüm bu alanlarda çözümler sunabilir ve insanlığın gelecek zamanlara çok bağlı olacağı yenilikleri yapar.

Makine öğreniminin popülaritesi ve bir şeyleri değiştirmek için gerekenlere sahip olduğu anlayışı, bu teknolojinin nasıl çalıştığını ve gerçek hayattaki sorunları çözmek için nasıl kullanılabileceğini bilen insanlara olan talebin artmasına neden oldu. Şimdi hemen konuya geçelim.

Makine öğrenimi algoritmalarının türü

Makine öğrenimi algoritmaları, verilerden öğrenen ve zamanla gelişen iyi tanımlanmış programlardır. İşlerini yapmak için insan müdahalesine ihtiyaç duymazlar. Bu algoritmaların öğrenmesi gereken görevler, örnek tabanlı öğrenme ve girdiyi çıktıyla eşleştiren eşleme işlevini öğrenmeden, etiketlenmemiş bir veri kümesindeki bilinmeyen yapıyı öğrenmeye ve daha fazlasına kadar değişebilir.

Bu teknolojinin yapması gereken işin temelinde makine algoritmalarının olduğunu anlamalısınız. Başka bir deyişle, onu işaretlerler. Bu nedenle, ihtiyaçlarınız için doğru ML algoritmasını seçmeniz daha da artar. Kavramın temel bir anlayışının yararlı olduğu yerdir. Çözümünü aradığınız probleme uygun bir algoritma bulmanız gerekiyor.

Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları, işletmelerin verilere dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Bu şekilde, kararlarının zaman içinde temettü ödeme şansları çok yüksektir. Şimdi dikkatimizi aralarından seçim yapabileceğiniz makine öğrenimi algoritmalarının türlerine çevirelim.

Makine öğrenimi algoritmaları büyük ölçüde üç temel kategoriye ayrılır - denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme. Denetimli öğrenme, tahminin doğru veya yanlış olduğunu gösteren bir geri bildirim özelliğine sahiptir. Bazı Denetimli Öğrenme türleri vardır , her veri kümesi istenen çıktıya sahiptir. Denetim, işlevi değiştirmek ve girdiyi çıktıyla eşleştirmeyi öğrenmek için bir tahmin bir hata ürettiğinde gerçekleşir.

Denetimsiz öğrenmenin yanıtla hiçbir ilgisi yoktur; sadece gizli yapısını verileri sınıflandırmak için kullanır. Bu makine öğrenimi algoritması türünde bir veri kümesi için istediğiniz çıktıya sahip değilsiniz. Bunun yerine olan, işlevin verileri farklı sınıflara ayırmaya çalışmasıdır. Bu bölme, ayrılan her sınıfın ortak özelliklere sahip bir veri parçasına sahip olacağı şekilde yapılır.

Son olarak, pekiştirmeli öğrenme bir şekilde denetimli öğrenmeye benzer çünkü geri bildirim de alır; ancak bu geri bildirim her durum veya girdi için alınmaz. Bu ML algoritması türü, istenen duruma geçmesine yardımcı olabilecek birkaç durum için öğrenme eylemlerine odaklanır.

Her örnekten sonra hatanın meydana geldiği denetimli öğrenmenin aksine, pekiştirmeli öğrenme, yalnızca bir pekiştirme sinyali alındığında hataları kaydeder. Bu davranışın, yalnızca bir ödül yakın olduğunda geri bildirim aldığınız insan öğrenmesiyle pek çok benzerliği vardır.

Makine öğrenimi algoritmaları yıllar içinde çok büyüdü ve hala gelişmeye devam ediyor ve cevap bulmak için kullanıldıkları problemlerle eşleşiyor. Şu anda, bugün kullanılan neredeyse tüm makine öğrenimi modellerini kapsayan bu üç türe sahibiz. Gelecekte, bu üçüne birkaç tür daha ekleyebiliriz.

Okuyun: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

En popüler makine öğrenimi modelleri

Bu bölümde en çok kullanılan makine öğrenmesi modellerinden bahsedeceğiz. Hadi başlayalım.

1. Doğrusal regresyon

Doğrusal Regresyon Nedir? İşte burada, bu algoritma bir veya daha fazla girdi değişkenine dayalı olarak çıktı değişkeni üzerinde tahminler yapar. Bir çizgi olarak temsil edilir – y=bx+c. Doğrusal regresyon, birkaç şeyi tahmin etmek için kullanılabilir. Bu modeli, bir evin değerini, oda sayısı, toplam alan, yakındaki okullar, ulaşım durumu vb. gibi farklı niteliklerine veya özelliklerine göre tahmin etmek için kullanabilirsiniz. Ayrıca satışı tahmin etmek için de kullanılabilir. müşteri davranışı gibi farklı parametreler için ürünlerin fiyatı.

2. Temel bileşen analizi veya PCA

Bir veri setinde bulunan değişkenleri minimuma indirmek için kullanılan bir boyut küçültme modeli olarak adlandırılır. Bunu, ölçüm ölçeği aynı olan ve diğerlerinden daha yüksek korelasyonları olan değişkenleri bir araya getirerek yapar. Bu modelin amacı, veri setini, değişkenliğini açıklamak için hala yeterli olan yeni değişken gruplarına erişimimiz olacak şekilde filtrelemektir.

PCA, birçok özellik veya soru içeren anketlerin yorumlanmasında kullanılır. Örneğin, kültürü, refahı veya davranışı incelemek için yapılan anketlerde genellikle çok fazla soru vardır. PCA ile bu sorular, anket raporunda kolayca açıklanabilecek temel bileşenler halinde gruplandırılabilir.

3. K-kümeleme anlamına gelir

Bu, gözlem kümelerine referans olarak ağırlık merkezlerini veya geometrik merkezleri kullanan bir modeldir. Kullanılan küme sayısına bu analizi yapan kişi karar verir. Genellikle pazar bölümlendirmesini analiz etmek için - ya müşterilerde bir benzerlik bulmak ya da tamamen yeni bir müşteri bölümü keşfetmek için.

4. Sınıflandırma ve regresyon ağaçları (CART)

Karar ağaçları, farklı bulguları bölmenin ve daha sonra gruplara ayırmanın çok etkili bir yoludur. CART, hem regresyon hem de sınıflandırma için kullanılan tercih edilen ve kullanışlı bir karar ağacı türüdür. Bir yanıt değişkeni seçilir ve yordayıcı değişkenler gruplara ayrılır. Gereken bölme sayısı, aşırı ve eksik yerleştirme örneklerini önlemek için tipik olarak makinenin kendisi tarafından seçilir. CART, sağladıkları netlik veya şeffaflık eksikliği nedeniyle kara kutu gibi diğer modellerin genellikle uygun bulunmadığı durumlarda etkilidir.

Ayrıca şunu da okuyun: Hindistan'da Makine Öğrenimi Mühendisi Maaşı

5. K-en yakın komşular veya k-NN

Bu model, söz konusu değişkenlere göre tahmin veya sınıflandırma için kullanılabilir. Model, bir veri setinde halihazırda var olan gözlemler ile yeni oluşturulmuş gözlemler arasındaki yakınlığı karşılaştırır. Makine matematiği kendisi yapar ve karşılaştırılması gereken komşu sayısını seçer (k). Veri eksik ve fazla uydurma oluşumunu sınırlar.

Sınıflandırma için, belirli bir sınıfa ait komşuların çoğunun yeni gözleme yakınlığı, yeni gözlemin sınıfını belirler. Bir tahmin senaryosunda, yeni gözlemin değeri, hedeflenen komşuların özelliklerinin ortalaması alınarak tahmin edilir. R'de KNN hakkında daha fazla bilgi edinin.

Çözüm

Makine öğrenimi, minimum insan müdahalesi olmadan karar vermeye yardımcı olabilecek kalıpları belirlemek için verilerin kullanıldığı, yapay zekaya dayalı bir daldır. Bunları gerçek hayatta kullanmaya başlamak için burada tartışılan modellere ilişkin daha derin bir anlayış geliştirmek önemlidir.

Makine Öğrenimi ve algoritmalarında lineer saldırganlık, lojistik regresyon, Naive Bayes, K-Means gibi birçok nüans vardır ve bunları ancak bu kısa öğrenmeyi daha ileriye götürdüğünüz zaman anlarsınız. ML gerçekten de gelecekte bu dünyanın en acil sorunlarından bazılarına çözümler bulmak için kullanılacak güçlü bir araçtır. Etrafta olup bitenlere her zaman uyum sağladığınızdan emin olun!

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.