Makine Öğrenmesi geçmiş tecrübelerden faydalanılarak, belirlenmiş görevleri makinelere öğretme işidir. Elbette geçmiş tecrübelerden faydalanabilmek için veriye ihtiyaç duyarız. Dolayısı ile çeşitli sensörler, loglama araçları vb. yöntemler kullanılarak kaydedilmiş verilerin bulunması gerekir. İşin bu kısmı da yani veri toplama işi de…
İlk yazımızda Makine Öğrenmesi Nedir‘i incelemiştik. Bu yazıda ise detaylara girmeden bir kaç farklı Makine Öğrenmesi modelini inceleyerek hem kelime dağarcığımızı genişleteceğiz hem de makine öğrenmesinin büyüsünü bozacağız. Karar Ağacı (Decision Tree) Elimizde farklı cinsiyette ve çevrimiçi süresine sahip 6…
Logistic Regression isminden ötürü her ne kadar bir regresyon modeli gibi dursa da aslında yine bir sınıflandırma (classification) modelidir. Yani sınırlı sayıda durum içerisinden birini seçmeye yarar. Yine basitçe incelemek gerekirse logistic regression’da amaç farklı durumlar/sınıflar arasında sınır çizmeye çalışır.…
Sınıflandırma (Classification) işlemi için kullanılan yaygın modellerden bir diğeri de Support Vector Machines (SVM) modeli. Diğer sınıflandırma modelleri gibi SVM modeli de sınıflar/durumlar arasında bir sınır çizmeye çalışır. SVM bu sınırı çizerken diğer sınıflandırma modellerinden ayrışarak çizdiği sınıra yakın (!)…
Yapay sinir ağları makine öğrenmesi alanının en gözde modellerindendir. Bu şekilde olmasının bir kaç nedeni var elbette. Hızlıca sayarsak; sinir hücrelerinden esinlenilerek yapılabilmesi, katman sayısının ve her katmandaki düğüm (node) sayısının dilendiğince değiştirilebilmesi, esnek kullanımı, derin öğrenmenin kapılarını açması önde…
Şu ana kadar gördüğümüz yöntemler aslında etiketli (labeled) diye tarif ettiğimiz veri setleri ile ilgilenen makine öğrenmesi alt dalı olan gözetimli öğrenme (supervised learning) tekniği idi. Bunun alt kırılımı olarak sınıflandırma (classification) ve regresyon (regression) dallarına örnekler verdik. Bu kısımda…
Hiyererşik Kümeleme (Hierarchical Clustering) K-Means gibi yaygın kümeleme yöntemlerinden biridir. Önceki yazıdan hatırlayacağınız gibi K-Means Kümelemede kaç farklı küme yapacağımızı baştan belirtmemiz gerekiyordu. Hiyerarşik Kümelemeyi ise küme sayısını bilmediğimiz durumlarda kullanıyoruz. Fakat her makine öğrenmesi yöntemi gibi bu yöntemde de…
