Tekrar hoş geldiniz.
Şimdiye kadar makine öğreniminin ne olduğu hakkında gevezelik ettim ve umarım neden buna sahip olduğumuz
ve neden yararlı olduğu hakkında biraz fikriniz vardır.
Ancak günün sonunda, makine öğrenimini önemsememizin tek nedeni, gelen verilere dayanarak sonuçları
tahmin etmek için makineleri kullanabilmemizdir.
Bu kadar.
Şimdi, bu makine öğrenimi fikri ve endişelenmeyin, teoriden bahsetmeye devam ettiğimizi biliyorum, ancak önce bazı kodlama alıştırmaları
yapacağımıza söz veriyorum.
Ancak sıklıkla gördüğünüz bazı makine öğrenimi kategorilerinden hızlıca bahsetmek istiyorum.
Ve söylediklerimi aklınızda tutun, yani makine öğrenimi sadece gelen verilere dayanarak sonuçları tahmin
etmekle ilgilidir ve tüm bu alt kategoriler basitçe bunu yapar.
Örneğin, denetimli bir öğrenme fikrimiz var.
Bu da makine öğreniminin bir alt kümesidir.
Bu denetimli öğrenmede.
Elimize ulaşan verilerde halihazırda kategoriler bulunmaktadır.
Bunu satır ve sütun etiketli bir CSV dosyası olarak düşünün.
Etiketli verilerimiz ve etiketli bir test verimiz var.
Böylece işlevimizin doğru mu yanlış mı olduğunu biliriz.
Dolayısıyla, denetimli bir öğrenme senaryosunda, karar vermek için sınıflandırma gibi şeyler yapabiliriz, bu bir elma
mı yoksa bu bir çift mi?
Makine öğrenimi modeli basitçe bir çizgi çizerek karar verir: Hey, bu bir elma ve bu da bir çift.
Ya da girdilere dayalı sınıflandırma yerine regresyon denilen bir şey yapabiliriz.
Örneğin, hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek.
Denetimli öğrenmeyi kullanabileceğimiz bir başka yol da, örneğin, mühendisleri girdilere, yılların
deneyimine, belki yaşlarına, belki nerede yaşadıklarına, ne tür bilgisayarlara sahip olduklarına göre işe almaktır.
Etiketlenen tüm bu tür girdiler, denetimli bir öğrenme sisteminde şu kararı vermek için kullanılabilir: Bu mühendisi işe almalı
mıyım yoksa almamalı mıyım?
Şimdi, bazen etiketleri olmayan verilere sahip oluruz ve buna denetimsiz öğrenme denir.
Yine, bunu belki de sütun adları etiketi olmayan bir CSV dosyası olarak düşünün.
Bazen kümeleme gibi şeylerde bu grupları ya da en azından bu grupları oluşturacak makineyi oluşturmamız
gerekir.
Örneğin, ona bir grup veri noktası veriyoruz ve sonra makine karar veriyor, Oh, bu
bir grup, bu bir grup ve bu bir grup.
Ya da birliktelik kuralı öğrenimi gibi, gruplar mevcut olmadığında bir müşterinin gelecekte ne satın alabileceğini
tahmin etmek için farklı şeyleri ilişkilendirdiğimiz bir şeye sahip olabiliriz.
Biz buna denetimsiz öğrenme diyoruz.
Makineye doğru ya da yanlış olduklarını söyleyebiliriz, tıpkı elmalarla armutları karşılaştırırken yaptığımız
gibi, çünkü gerçek kategoriler yoktur.
Ancak makinelerin bizim için bu kategorileri oluşturmasına izin veriyoruz.
Son olarak, takviyeli öğrenme fikrimiz var ve takviyeli öğrenme gerçekten ilginç çünkü tamamen makinelere
deneme yanılma yoluyla, ödüller ve cezalar yoluyla öğretmekle ilgili.
Yani program bir oyunu milyonlarca kez oynayarak öğreniyor, ta ki en yüksek puanı alana kadar.
İlk başta ne yaptığını bilmiyor, ama sonra skoru en üst düzeye çıkarmaya çalışıyor ve sonunda
şunu anlıyor: Hey, belki de topun geldiği yere gitmeye çalışmalıyım.
Bu, beceri edinimi veya gerçek zamanlı öğrenme için görülür ve bunu örneğin video oyunları oynayan makine öğrenimi
programlarında çokça görürsünüz.
Şimdi bu konuları daha derinlemesine inceleyebilmeniz için bir kaynağa bağlantı vereceğim ve aslında
bu konuda biraz daha konuşacağız ve bazı alıştırmaları yaptıktan sonra bunları çok daha iyi anlayacağız.
Ancak buradaki fikir, makine öğreniminin farklı kategorilere ve amacına ulaşmak için farklı yollara sahip olduğudur.
Sinir ağları, karar ağaçları, destek vektör makineleri, k en yakın komşu gibi konular
da bu tahminlere ulaşmak için bu alt alanlarla birlikte kullanılan algoritmalardır.
Ancak unutmayın, tüm bunların yaptığı şey, bir şeyi önceleyen ve tahmin eden verilerden
öğrenmeye çalışmaktır.
Bir sonrakinde görüşürüz.
Güle güle.