Bilgisayar Öğrenmek İçin Notlar
Bilgisayar öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek görevleri yerine getirmesini sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfederek yeni veriler üzerinde tahminler yapabilir veya kararlar alabilir.
Bilgisayar öğrenimi, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Örneğin, bilgisayar öğrenimi algoritmaları;
- E-ticaret sitelerinde ürün önerileri yapmak,
- Bankalarda kredi riskini değerlendirmek,
- Sağlık sektöründe hastalıkları teşhis etmek,
- Otonom araçlarda yol planlaması yapmak,
- Robotlarda hareket kontrolü sağlamak,
- Doğal dil işleme sistemlerinde metin çevirisi yapmak,
- Görüntü işleme sistemlerinde nesne tanıma yapmak,
- Ses tanıma sistemlerinde konuşmayı metne dönüştürmek,
- Makine öğrenimi sistemlerinde verilerden öğrenerek tahminler yapmak,
- Derin öğrenme sistemlerinde verilerden öğrenerek kararlar almak,
gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır.
Bilgisayar Öğrenimi Türleri
Bilgisayar öğrenimi, temel olarak üç ana türe ayrılır:
- Denetimli Öğrenme: Denetimli öğrenmede, algoritma, etiketlenmiş verilerle eğitilir. Etiketlenmiş veriler, girdi verilerinin doğru çıktı değerleriyle eşleştirildiği verilerdir. Örneğin, bir e-ticaret sitesindeki ürün önerileri yapmak için kullanılan bir bilgisayar öğrenimi algoritması, kullanıcıların geçmiş satın alma verileri ve ürün değerlendirmeleri gibi etiketlenmiş verilerle eğitilir.
- Denetimsiz Öğrenme: Denetimsiz öğrenmede, algoritma, etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Etiketlenmemiş veriler, girdi verilerinin doğru çıktı değerleriyle eşleştirilmediği verilerdir. Örneğin, bir bankadaki kredi riskini değerlendirmek için kullanılan bir bilgisayar öğrenimi algoritması, müşterilerin kredi geçmişi ve gelir bilgileri gibi etiketlenmemiş verilerle eğitilir.
- Yarı Denetimli Öğrenme: Yarı denetimli öğrenmede, algoritma, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenmenin bir kombinasyonudur.
Bilgisayar Öğrenimi Algoritmaları
Bilgisayar öğrenimi alanında birçok farklı algoritma bulunmaktadır. En yaygın kullanılan bilgisayar öğrenimi algoritmaları şunlardır:
- Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan bir algoritmadır.
- Lojistik Regresyon: Lojistik regresyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi modellemek için kullanılan bir algoritmadır.
- Karar Ağaçları: Karar ağaçları, verileri sınıflandırmak veya tahmin yapmak için kullanılan bir algoritmadır.
- Rastgele Ormanlar: Rastgele ormanlar, karar ağaçlarının bir topluluğudur. Rastgele ormanlar, karar ağaçlarından daha doğru ve kararlı tahminler yapabilir.
- Destek Vektör Makineleri: Destek vektör makineleri, verileri sınıflandırmak veya tahmin yapmak için kullanılan bir algoritmadır. Destek vektör makineleri, doğrusal olarak ayrılamayan verileri sınıflandırmak için kullanılabilir.
- Sinir Ağları: Sinir ağları, insan beyninden esinlenerek geliştirilen bir algoritmadır. Sinir ağları, verileri sınıflandırmak, tahmin yapmak ve karar almak için kullanılabilir.
Bilgisayar Öğrenimi Kaynakları
Bilgisayar öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynakları kullanabilirsiniz:
- Bilgisayar Öğrenimi Dersleri
- Bilgisayar Öğrenimi Kitapları
- Bilgisayar Öğrenimi Araçları
- Bilgisayar Öğrenimi Toplulukları
Bilgisayar Öğrenimi Örnekleri
Bilgisayar öğreniminin gerçek dünyadaki uygulamalarından bazıları şunlardır:
- E-ticaret sitelerinde ürün önerileri yapmak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, kullanıcıların geçmiş satın alma verileri ve ürün değerlendirmeleri gibi verileri kullanarak kullanıcıların ilgisini çekebilecek ürünleri önerebilir.
- Bankalarda kredi riskini değerlendirmek: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, müşterilerin kredi geçmişi ve gelir bilgileri gibi verileri kullanarak müşterilerin kredi riskini değerlendirebilir.
- Sağlık sektöründe hastalıkları teşhis etmek: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, hastaların tıbbi görüntüleri ve laboratuvar sonuçları gibi verileri kullanarak hastalıkları teşhis edebilir.
- Otonom araçlarda yol planlaması yapmak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, trafik verileri ve yol haritaları gibi verileri kullanarak otonom araçlar için yol planlaması yapabilir.
- Robotlarda hareket kontrolü sağlamak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, robotların sensör verilerini kullanarak robotların hareketini kontrol edebilir.
- Doğal dil işleme sistemlerinde metin çevirisi yapmak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, metin verilerini kullanarak metinleri bir dilden başka bir dile çevirebilir.
- Görüntü işleme sistemlerinde nesne tanıma yapmak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, görüntü verilerini kullanarak görüntülerdeki nesneleri tanıyabilir.
- Ses tanıma sistemlerinde konuşmayı metne dönüştürmek: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, ses verilerini kullanarak konuşmayı metne dönüştürebilir.
- Makine öğrenimi sistemlerinde verilerden öğrenerek tahminler yapmak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin edebilir.
- Derin öğrenme sistemlerinde verilerden öğrenerek kararlar almak: Bilgisayar öğrenimi algoritmaları, verileri kullanarak kararlar alabilir.