Python ile Makine Öğrenimi: Uzmanlaşmanız Gereken Algoritmaların Listesi

Python nedir?

1991 yılında Guido van Rossum tarafından geliştirilmiş, hedef odaklı bir programlama dilidir. Anlamak ve öğrenmek çok önemlidir. Python, kodun yeniden kullanılabilirliğini ve program modülerliğini geliştirdiği için geliştiriciler arasında popülerdir. Python, geliştiriciler ve tercümanlar arasında doğrudan etkileşimi sağlayan, kod yazmayı çok kolaylaştıran, üst düzey bir etkileşimli programlama dilidir.

Makine öğrenimi (ML) nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayarların otomatik öğrenmeye geçmesine ve deneyim yoluyla zaman içinde daha iyi hale gelmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğreniminin temel amacı, herhangi bir açık programlama gerektirmeden yeni verilere dayalı olarak kendilerini geliştirme yeteneğine sahip bilgisayar programları ortaya çıkarmaktır.

ML, istatistiksel araçlar ve veri tahmin çıktıları ile birlikte çalışır. Ayrıca Bayesian tahmin modeli ve veri madenciliği algoritması ile bir ilişkisi vardır. Kullanıcıdan girdi aldıktan sonra, bilgisayarlar çıktı vermek için bir algoritma kullanır. Tahmine dayalı bakım, dolandırıcılık tespiti, otomatik çeviri, video gözetimi ve daha fazlasını içeren çeşitli makine öğrenimi uygulamaları vardır.

Yeni başlayan biriyseniz ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri bilimi sertifikamıza göz atın.

Makine öğrenimi ve Python nasıl toplanır?

Python, onu makine öğrenimi ile ideal bir eşleşme haline getiren çeşitli özelliklere sahiptir. Bu özelliklerden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

1. Kodlaması kolaydır. Python'da kod yazmak bir, iki ve üç kadar kolaydır. Java ve C++ gibi diğer dillerden çok daha kolaydır.

2. Entegre. C, C++ ve diğer programlama dilleriyle entegre etmek çok fazla zaman ve çaba gerektirmez.

3. Taşınabilir. Bağımsız bir programlama dilidir. Python kullanılarak yazılan programın aynısı macOS veya Windows'ta da çalıştırılabilir. Farklı işletim sistemlerinde çalışması için farklı kodlara ihtiyaç duymaz.

4. Nesne yönelimli. OOP tabanlı bir programlama dilinin mükemmel bir örneğidir. Diğerlerinin yanı sıra nesneler, sınıflar, kapsülleme, kalıtım ve polimorfizm gibi kavramlar, nesne yönelimli dillerde ortaktır. Python bunların hepsini ve daha fazlasını destekler.

5. Dinamik. Dinamik olarak yazılan çok az dilden biridir. Bu, değişkenler bildirildiğinde çalışma zamanında karar verildiği için kod yazarken veri türünü bildirmeniz gerekmediği anlamına gelir.

Makine öğrenimi algoritmalarının türleri

Makine öğrenimi algoritmaları genel olarak iki kategoridir - denetimli ve denetimsiz. Bu iki türü ayrıntılı olarak tartışalım.

1. Denetimli öğrenme

Pratik makine öğrenimi problemleri söz konusu olduğunda, denetimli öğrenme en çok tercih edilen türdür. İki tür değişkeni vardır - giriş değişkenleri ve giriş değişkenleri. Girdiyi çıktıya eşleyen bir işlevi öğrenmek için bir algoritma kullanılır. Buradaki amaç, sizin veya makinenizin belirli bir veri seti için size sağlanan girdi değişkenine dayalı olarak çıktı değişkenini tahmin edebileceği şekilde eşleştirme işlevini tahmin etmektir, bunlar bilmeniz gereken çeşitli denetimli öğrenme türleridir.

Denetimli öğrenme olarak adlandırılır, öğretmenlerin sınıftaki öğrenme sürecini nasıl denetlediği gibi çalışır. Burada bir eğitim veri seti, bir algoritmanın öğrenilmesini denetler. İstenen çıktıya sahibiz - veri kümesinin denetimi altındaki algoritma, istenen performans düzeyine ulaşılana kadar yinelemeli tahminler yapmaya devam eder.

Bu tür bir algoritma ayrıca iki gruba ayrılabilir: sınıflandırma ve regresyon. Sınıflandırma algoritmaları, çıktı değişkeni olarak bir kategoriye sahip olanlardır. Öte yandan, regresyon algoritmaları, çıktı değişkeni olarak gerçek değere sahip olanlardır - ağırlık veya dolar.

2. Denetimsiz makine öğrenimi

Bu tür makine öğrenimi algoritmasında girdi değişkenlerine sahipsiniz. Çıkış değişkenleri mevcut değil. Denetimsiz öğrenmenin amacı, veri kümesi hakkında daha fazla bilgi edinmek için veri dağılımını veya veri yapısını modellemektir. Bu algoritmalar denetimsiz öğrenme algoritmaları olarak bilinir - çünkü ne size istenen çıktıları sağlarlar ne de öğrenmeyi denetleyen kimseleri yoktur.

Algoritmalar tamamen kendi başlarınadır ve bir veri setinde hem ilginç öğrenmeleri bulmaktan hem de sunmaktan sorumludurlar. Bu algoritmalar ayrıca ilişkilendirme ve kümeleme problemleri olarak gruplandırılmıştır. Kümeleme sorunları, verilen verilerde doğal gruplamalara sahip olanlardır. Öte yandan, ilişkilendirme sorunları, verilerin büyük bölümlerini tanımlayan kuralları olan sorunlardır.

Python'da bazı yaygın makine öğrenimi algoritmaları

1. Doğrusal regresyon

Bu, Python'da denetimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Bir sonucu tahmin eder ve özellikleri gözlemler. Üzerinde çalıştığı değişkenlerin sayısına bağlı olarak - bir veya daha fazla - buna basit doğrusal regresyon veya çoklu doğrusal regresyon diyebiliriz. Python'daki en popüler ML algoritmaları arasındadır.

Basit bir işlevi vardır - değişkenlere ağırlık vererek bir çizgi oluşturmak ve ardından bir tahmin yapmak. Doğrusal regresyon, genellikle öğelerin maliyeti gibi gerçek değerleri tahmin etmek için kullanılır. Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi en iyi şekilde tanımlayan bir doğru varsa, o da regresyon doğrusudur. Makine Öğrenimi'nde doğrusal regresyon hakkında daha fazla bilgi edinin.

2. Lojistik regresyon

Yine, bu denetimli bir ML algoritmasıdır. Doğru veya yanlış, 0 veya 1 ve evet veya hayır gibi ayrık değerleri tahmin etmede kullanılır. Bağımsız değişkenler üzerinde çalışır. Çıktı olarak 0 veya 1 sağlayan bir tahmin yapmak için bir lojistik fonksiyon kullanılır. Bu algoritma regresyon olarak adlandırılsa da aslında sınıflandırma türüdür.

3. Destek vektör makineleri (SVM)

Bu aynı zamanda denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Denetimli algoritma sınıflandırmasına aittir. Bir veri kümesinin farklı kategorilerini ayıran bir çizgi oluşturur. Bu çizgi, vektör hesaplanarak optimize edilir. Birbirine en yakın olan noktaların birbirinden en uzak olmasını sağlamak için yapılır. Çoğunlukla lineer vektördür ama bazen başka bir şey de olabilir.

4. Karar ağacı

Bu yine denetimli makine öğrenimi algoritmalarının kapsamına girer. Ancak hem regresyon hem de sınıflandırma için kullanılır. Bu algoritma nasıl çalışır? Bir örnek alır, tüm ağaçta gezinir ve koşullu bir ifade kullanarak bir özellik karşılaştırması tutar. Yan inişler sonuca bağlıdır. Python'daki bu ML algoritması, sürekli ve kategorik bağımlı değişkenler üzerinde çalışabilir.

Okuyun: Makine Öğreniminin Önkoşulu

5. Naif Bayes

Bu sınıflandırma yöntemi Bayes teoremine dayanmaktadır. Bu sınıflandırma yöntemi, tahmin ediciler arasında bir varsayıma sahiptir. Dolayısıyla bir Naive Bayes sınıflandırıcısı, bir sınıftaki belirli bir özelliğin aynı sınıfın diğer herhangi bir özelliği ile hiçbir ilişkisi olmadığı varsayımı üzerine çalışır. Örneğin, bir meyvenin onu olduğu gibi yapan çeşitli özellikleri vardır.

Bir Naive Bayes sınıflandırıcısına göre, bu özelliklerin her biri, o meyvenin belirli bir tür olma olasılığına bağımsız olarak katkıda bulunacaktır. Bu, özellikler birbirine bağımlı olsa bile geçerlidir. Modeli oldukça basittir ve daha büyük veri kümeleriyle harika çalışır.

Ayrıca şunu okuyun: Bilmeniz Gereken Makine Öğrenimi Kitaplıkları

Çözüm

Bu blogda, Python'da makine öğrenimi ve makinelerimizi daha iyi tahmin ve performans gösterecek şekilde eğitmek için kullanabileceğimiz çeşitli algoritmalar hakkında bilgi edindik.

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.

Veri bilimini öğrenmekle ilgileniyorsanız ve çeşitli araçlar ve kütüphaneler konusunda ellerinizi kirletmek istiyorsanız, Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.