• Çekilişimizi Yaptık. Çekiliş Sonuçları için Tıklayın

Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

trmedia

Üye
Katılım
21 Şub 2024
Mesajlar
401
Tepki
0
Puan
16
Ticaret: 0 / 0 / 0
Makine öğrenimi, birçok yapay zekayı daha güçlü yapan temel kavramdır. Bu botların, sürekli insan girdisine güvenmek yerine geniş veri kümelerini kullanarak kendi başlarına çalışabilmeleri anlamına gelir.

1708549186721.png


Peki, makine öğrenimi nasıl çalışır?

Makine öğrenimi, sonuç sağlamak için iki temel teknik kullanır. İlk seçenek, modelin gelecekteki gereksinimleri tahmin edebilmesi ve kendi başına öğrenebilmesi için ilgili girdi ve çıktı verilerine dayalı bir modelin eğitimini ifade eden denetimli öğrenmedir. Öte yandan, denetimsiz öğrenme, botun bilgileri aramasına ve verilerdeki gizli kalıpları veya eğilimleri bulmasına olanak tanır.

Denetimli makine öğrenimi, bir makinenin bilginin varlığına dayalı bir tahmin yapmasına olanak tanıyan modeller oluşturmak için insanlara dayanır. Denetimli algoritmalar bilinen veri kümelerini alır ve bu bilgileri sorgulara ve taleplere yanıt vermek için kullanır. Denetimli makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik gibi şeylere de olanak tanır.

Denetimsiz öğrenme, verilerdeki gizli temaları ve yapıları kendi başına bulmak için bir bot gerektiren makine öğreniminden çok daha karmaşık bir yaklaşımdır. Bir botun eksik veri kaynaklarından sonuç çıkarmasına bile izin verebilir. Kümeleme, denetimsiz makine öğrenimi için kullanılan en yaygın tekniklerden biridir. Bu, makinelerin nesne tanıma, pazar araştırması ve hatta gen dizisi analizi gibi şeylerde cevaplar bulmak için keşifsel veri analizini kullanmasına izin verir.

Derin Öğrenme vs Makine Öğrenimi​

Araştırmacılar, derin öğrenmenin iki nedenden dolayı önemli başarılara sahip olduğunu varsayar. Birincisi, derin bir sinir ağının (DNN) bilgi depolamak için çok daha fazla kapasiteye sahip olabilmesidir. Bu sayede, büyük bir veri setinden çok daha fazla bilgi elde edebilirler.

Diğer bir neden ise, birçok makine öğrenimi algoritmasının, özellik oluşturma konusunda bir darboğaz yaşayabilmesidir. Özellikler, belirli bir makine öğrenimi algoritmasının verileri toplamasını sağlayan eğitim örneklerinin özel bir temsilidir. Bu özellikleri oluşturmak için yapılan bu işleme özellik mühendisliği denir. İyi bir dizi özellik tasarlamak, insanlar için çok yüksek bir çabadır. Bu nedenle son on yılda başlı başına bir araştırma alanı olmuştur. Derin öğrenme, bu özellik mühendisliği sürecini otomatikleştirmeyi önerir.

Derin öğrenmede özellik mühendisliği eğitim sürecinin bir parçası haline gelir. Derin öğrenme modeli yalnızca tahmin etmeyi değil, aynı zamanda ham verilerden özelliklerin nasıl çıkarılacağını da öğrenir.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasında Seçim Yapmak​

Makine öğrenimi, uygulamanıza, işlediğiniz verilerin boyutuna ve çözmek istediğiniz sorunun türüne göre seçebileceğiniz çeşitli teknik ve modeller sunar. Başarılı bir derin öğrenme uygulaması, modeli eğitmek için çok büyük miktarda veri (binlerce görüntü) ve verilerinizi hızlı bir şekilde işlemek için GPU’lar veya grafik işleme birimleri gerektirir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasında seçim yaparken, yüksek performanslı bir GPU’nuz ve çok sayıda etiketli veriniz olup olmadığını göz önünde bulundurmanız gerekir. Bunlardan herhangi birine sahip değilseniz, derin öğrenme yerine makine öğrenimini kullanmak daha mantıklıdır. Derin öğrenme genellikle daha karmaşıktır, bu nedenle güvenilir sonuçlar elde etmek için binlerce görüntüye ihtiyacınız olacaktır. Yüksek performanslı bir GPU’ya sahip olmak, modelin tüm bu görüntüleri analiz etmesi için daha az zaman alacağı anlamına gelir.
 

Bu konuyu okuyan kullanıcılar

Benzer konular

Üst