Çeşitli Sebeplerden Dolayı Artık Siteye Üye Olmak İçin Davetiye Kodu Gerekiyor.

Davetiye Başvurusunda Bulunmak İçin Buraya Tıklayın.

Kırık Linkleri/Kapanan Siteleri Bize Rapor Edin ! ! !


Bu Konuyu Okuyanlar: 1 ZiyaretÇi
Cevapla  Gönder 
Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır?
111333444455555
Bu Konuyu Oyla:
Değerlendir:
Konu Görünümü Doğrusal Görünüm
HubeleMiBubele
Rank 1
*

Çevrimdışı

Üçgen  Mesajlar: 18
Üçgen  Üyelik Tarihi: 17-05-2020
Üçgen  Rep Puanı: 0
Üçgen 
Teşekkürler: 0
0 Mesajına 0 Teşekkür edildi.
Mesaj: #1
Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır?
Makine öğrenmesi (ML), bir bilgisayarın doğrudan yönergeler olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma işlemidir. Bu, yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olarak kabul edilir. Makine öğrenmesi, verilerdeki kalıpları belirlemek için algoritmaları kullanır. Tahmin yapabilen bir veri modeli oluşturmak için de bu kalıplar kullanılır. Tıpkı insanların daha fazla alıştırma yaptıkça gelişmesi gibi, veri ve deneyim miktarı arttıkça makine öğrenmesinin sonuçları da daha doğru hale gelir.

Uyarlanabilirliği sayesinde makine öğrenmesi verilerin, isteklerin veya görevlerin sürekli değiştiği senaryolarda veya bir çözümün etkili bir şekilde kodlanmasının mümkün olmadığı durumlarda harika bir seçenektir.

Bir benzetme yapacak olursak öğrenci konu çalışıp ders kitabındaki örnek çözümlü soruları çözer ve öğrenir. Ardından kitapta bulunmayan ama aynı bilgiye dayanan farklı bir test önüne konulur. Öğrenci cevapları bilmeden testi çözer. Sonra değerlendirmeye alınır, ne kadar başarılı olduğu görülür. Eğer ezberci bir öğrenciyse benzeri kitapta olmayan soruları muhtemelen yanlış yanıtlayacaktır. Eğer işin temelini anlayan bir öğrenciyse farklı tarzda soru gelse bile doğru çözebilecektir. Öğrenci test sonucunu ve nerelerde hata yaptığını inceler. "Hmm şu soruda şöyle bir genelleme yapmışım ama aslında iş bu kadar basit değilmiş", "Hmm şu etkeni hesaba katmayı düşünemedim" gibi dersler çıkarır kendisine. Ardından derslerini almış bir gözle kitabını tekrar çalışır ve tekrar testi çözer. Yeterince iyi sonuç alana kadar hatalarını keşfedip konunun püf noktalarını öğrenmeye çalışır.

Terminoloji
Gözlemler (Observations): öğrenmek ya da değerlendirmek için kullanılan her bir veri parçası. Örn: her bir e-posta bir gözlemdir.

Özellikler (Features): Bir gözlemi temsil eden (genelde sayısal) verilerdir. Örn: e-posta'nın uzunluğu, tarihi, bazı kelimelerin varlığı.

Etiketler (Labels): Gözlemlere atfedilen kategoriler. Örn: spam, spam-değil.

Eğitim Verisi (Training Data): Algoritmanın öğrenmesi için sunulan gözlemler dizisi. Algoritma bu veriye bakarak çıkarımlarda bulunur, kafasında model kurar. Örn: çok sayıda spam/spam-değil diye etiketlenmiş e-posta gözlemi

Test Verisi (Test Data): Algoritmanın kafasında şekillendirdiği modelin ne kadar gerçeğe yakın olduğunu test etmek için kullanılan veri seti. Eğitim esnasında saklanır, eğitim bittikten sonra etiketsiz olarak algoritmaya verilerek algoritmanın (vermediğimiz etiketler hakkında) tahminlerde bulunması beklenir. Örn: spam olup olmadığı bilinen (ama gizlenen), eğitim verisindekilerden farklı çok sayıda e-posta gözlemi

Makine öğrenmesinin avantajları
Makine öğrenmesinin birçok uygulama alanı var ve bunlara sürekli yenileri ekleniyor. İşletmelerin makine öğrenmesi projeleriyle elde ettiği en önemli avantajlardan bazıları şunlardır:

İçgörüleri ortaya çıkarma
Makine öğrenmesi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerde desenin tanımlanmasına ve verilerin anlattığı hikayelerin belirlenmesine yardımcı olabilir.

Veri bütünlüğünü geliştirme
Veri madenciliği konusunda oldukça iyi olan makine öğrenmesi, bunu bir adım ileriye taşıyarak zamanla özelliklerini geliştirebilir.

Kullanıcı deneyimini geliştirme
Uyarlamalı arabirimler, hedefli içerikler, sohbet botları ve sesli sanal yardımcılar, makine öğrenmesinin müşteri deneyimini iyileştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini gösteren örneklerdir.

Risk azaltma
Dolandırıcılık taktikleri sürekli olarak değiştikçe, makine öğrenmesi de buna ayak uydurur. Makine öğrenmesi, dolandırıcılık denemeleri başarılı olmadan önce bunları yakalamak için yeni desenleri izler ve belirler.

Müşteri davranışlarını tahmin etme
Makine öğrenmesi, desen ve davranışları belirlemenize yardımcı olmak için müşteriyle ilgili verileri araştırıp ürün önerilerini iyileştirmenize olanak tanır ve mümkün olan en iyi müşteri deneyimini sağlar.

Maliyetleri azaltma
Bir makine öğrenmesi uygulaması, zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayarak ekibinizin en önemli şeylere odaklanmasına olanak tanıyan süreç otomasyonudur.

Kaynakça: https://technogezgin.com/makine-ogrenmes...ise-yarar/
06-04-2021 15:18
Web Sayfasını Ziyeret Edin Tüm Mesajlarını Bul Alıntı Yaparak Cevapla
Bot Moderatör
Mod

Oto Mesaj

Konunuzu uygun kategoriye açmaya özen gösteriniz. Uygun Kategorilere Açılmayan Konuları Sağ Alttan Uyar a Tıklayarak Bize Rapor Ediniz. Kırık Linkleri de Bize Rapor Ediniz...

06-04-2021 15:18
Cevapla  Gönder 

Anahtar Kelimeler

Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? indir, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? Videosu, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? online izle, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? Bedava indir, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? Yükle, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? Hakkında, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? nedir, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? Free indir, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? oyunu, Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır? download


Makine Öğrenmesi Nedir? Nerelerde Kullanılır?
Yazdırılabilir Sürüm
Bu Konuyu Arkadaşına Gönder
Konuya Abone Ol
Forum'a Git:

Zaman: 13-04-2021, 20:25

İletişim - Bedava Siteni Tanıt - Hafif Sürüm - RSS - Yukarıya dön