Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesi Neyi Amaçlar?
Makine öğrenmesi, makine öğrenimi veya makine öğrenimi yazılım programlarının programlama durumu olmadan ve her bir algoritma sonrası için bilgi girmeye gerek kalmadan daha doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlayan bir dizi algoritma olarak tanımlanan analiz kullanımıdır. Makine öğrenimi veya makine öğrenimi yazılım programlarının programlama koşulları olmaksızın ve her bir algoritma sonrası güncelleme için bilgi girmeye gerek kalmadan daha doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlayan bir dizi algoritma olarak tanımlanan analiz kullanımıdır. Algoritma, giriş verileri kullanılarak oluşturulur. Ardından, yeni veriler ortaya çıktıkça güncelleme süreci otomatik olarak çalışır ve çıktı tahmini için istatistiksel analiz kullanılır. Biligopex sitesinden https://www.biligopex.com/oeeplus hizmet alabilirsiniz.
Makine Öğrenmesi Nasıl Yapılır?
Makine öğrenmesi, bilişim teknolojilerinin güncel gelişimi ve internetin yaygınlaşması ile birlikte çeşitli platformlarda depolanan verilerin çeşitliliği ve miktarı artmaktadır. Büyük veri olarak adlandırılan bu veriyi işleyerek ve anlamlı bilgiler çıkararak önemli sonuçlara ulaşabilirsiniz. Bazı kavramlar ön plana çıkmıştır. Bunlardan biri makine öğrenmesi kavramıdır. Denetimli ve denetimsiz öğelere ayrılan makine öğrenimi algoritmaları, tahminlerin doğruluğu hakkında geri bildirim sağlar. İnternet zaten yaygın, dolayısıyla sürecin önemli bir kısmı da biliniyor. Veri analisti, girdi sonuçlarıyla birlikte istenen çıktıyı sağlamak için gereken ön koşullardan biridir. Bunları öncelikle veri bilimcisi olarak tanımlamak mümkündür. Modelin değişken durumunun belirlenmesi ve oluşturulan özelliklere göre sürecin belirlenmesi elde edilir. Algoritma eğitimden sonra yeni verileri de uygular. Makine öğrenmesi, problemleri modellemek için problem verilerini kullanan bilgisayar algoritmalarının ortak adıdır. Mevcut veri kümeleri kullanılarak oluşturulan modeller ve kullanılan algoritmalar, en iyi performansı sağlamak için oluşturulmuştur. Bu nedenle bir kısmı geliştirilmiş birçok makine öğrenmesi tekniği geliştirilmiştir. Komşuluk algoritmaları, basit sınıflandırıcılar, karar ağaçları, lojistik regresyon analizi, ortalama alma algoritmaları, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları. Bu yaklaşımlar, tahmin ve tahmin, kümeleme ve sınıflandırmayı içerir. Bu yöntemlerde öğrenme stratejileri denetimli, denetimsiz ve güçlendirilmiş olmak üzere üç grupta ele alınmaktadır.
