Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Bu çağda makine öğrenmesi önemli. LMakine öğrenimi, işletme yönetimi operasyonlarına ve müşteri davranışlarını anlamaya yardımcı olur. Aynı zamanda yeni ürünlerin geliştirilmesine de yardımcı olur. Makine öğrenimi (ML), temel yapay zeka teknolojilerinden biridir.

Bir öğrenme tabanında yinelenen kalıpları tanımak için bir algoritmanın eğitilmesinden oluşur. Bu eğitim, tahminlerde bulunmak (bir sesi, görüntüyü vb. tanımak) veya görevleri otomatikleştirmek (bir soruyu yanıtlamak, bir aracın sürüşünü otomatikleştirmek vb.) için tasarlanmış bir bilgisayar modeliyle sonuçlanır.

Tüm büyük şirketler makine öğrenimine doğru ilerliyor. Amazon, Facebook ve Google gibi şirketler makine öğrenimini öncelik haline getiriyor. Makine öğreniminin nasıl çalıştığını görelim.

C’est quoi le machine Learning ?

Pek çok tanım var ama bunları size basit kelimelerle vereceğim. Makine öğrenimi bir yapay zeka biçimidir. Yapay Zeka, tıpkı insanların yaptığı gibi bilgisayarlara geçmiş deneyimlerden öğrenmeyi öğretir.

Bu süreç sayesinde bilgisayar, kalıplarını tanımlayarak ve verileri keşfederek gelişebilir. Ancak bazı kodlamalar için insanlardan minimum düzeyde katılım gerekir.

İlk aşamalarda pek çok deneyim yaşandı. Veriler, öğrenme ve bilgisayarın bunları nasıl tanıdığı hakkında birkaç teori vardı.

Ancak günümüz dünyasında makine öğrenimi giderek daha karmaşık hale geliyor. Ancak bu temel deneyimleri de bilmeniz gerekir.

Cmakine öğrenimi nasıl çalışır?

Makine öğrenimi uzun zamandır ortalıkta. Ancak algoritma her geçen gün daha karmaşık hale geliyor. Son dönemdeki gelişme ise bu verilerin daha hızlı ve verimli bir şekilde uygulanması yönünde.

Başvurular zordur. Tüm bunları karmaşık bir şekilde yapabilen bir mezun, diğer programcılardan bir adım önde olur. Büyük şirketlerin rakiplerinin önüne geçmek için bu programcılara ihtiyacı var.

Makine öğrenimi kullanılarak gerçekleştirilemeyecek hiçbir görev yoktur. Makine öğreniminin yardımıyla tanımlanmış modeller oluşturulabilir. Ve gelecekte minimum etkileşimle otomatik olarak çalışacaktır.

Makine öğreniminin gelişiyle şirketler, daha önce insanlar tarafından yönetilen süreçlerini dönüştürüyor. Birkaç örnek var.

• Müşteri çağrılarına katılmak
• İncelemeyi devam ettir
• Görüntü tanıma
• Konuşma tanıma
• Tıbbi teşhis
• İstatistiksel arbitraj
• Tahmine dayalı analiz
• Çıkarma.

Makine öğrenimi iki teknik kullanır

Makine öğreniminin kullandığı iki ana teknik vardır. Bunlar aşağıdaki gibidir.

Denetimli öğrenme-

Bu teknikte yapay zeka önceki verileri toplar. Ayrıca makine öğrenimi dağıtımının çıktılarının toplanmasına ve üretilmesine de yardımcı olur. Basitçe söylemek gerekirse, denetimli öğrenme, biz insanların bir şeyleri öğrenme şeklidir.

Yanlış bir şey yapıyoruz ve onu öğrenip analiz ettikten sonra doğru olanı yapıyoruz. Bu, bilgisayarın farklı şeyleri öğrenmesinin aynı yoludur.

Biz insanlar bilgisayarlara çeşitli veriler sağlıyoruz. Biz buna böyle diyoruz l’ensemble d’entraînement.

Denetimsiz öğrenme –

Bu teknik, bilinmeyen veri modellerinin bulunmasına ve ardından hataların bulunmasına yardımcı olur. Algoritma genellikle etiketlenmemiş örneklerle içsel yapıyı anlamaya çalışır. Denetimsiz makine öğreniminde iki farklı görev vardır.

Gruplama

Bu öğrenmede insanlar öncelikle veri noktaları toplamaya çalışırlar. Daha sonra bunları kümelere dönüştürün. Ve son olarak onları birbirine benzer ama diğer kümelerden farklı kılmaya çalışır. Bu, pazar bölümlendirmesi için faydalıdır.

Boyutların küçültülmesi

Bu model eğitimde daha etkilidir. Bu teknik, daha iyi deneyim ve yorum için benzer niteliklerin bir arada gruplandırılmasına olanak tanır.

Makine öğrenimini kullanma

Bugün makine öğreniminin binlerce uygulaması var. Veri girişinden karmaşık risk değerlendirmelerine kadar makine öğrenimi her şeyi yapar. Dünya otomatikleştirilmiş şeylere doğru ilerliyor. örneğin, arabalarda otomatik pilotları seviyoruz.

O kadar çok müşteri hizmeti ve müşteri hizmeti fonksiyonu var ki, makine

Öğrenme, yönetmenize ve iyi bir kariyer yoluna sahip olmanıza yardımcı olur.

Google ve Amazon'dan gelen ses tanıma da makine öğreniminin bir uygulamasıdır. Bir kuruluşun süreçlerini hızlandırmasına olanak tanıyan ve aynı zamanda manuel iş yükünün azaltılmasına da yardımcı olan çok sayıda dahili uygulama vardır.

Makine öğreniminin yaptığı en yararlı şeylerden biri hataları bulmaktır. Bazen karmaşık modellere veya analizlere bakarken insan gözü hataları tespit edemez ancak bilgisayar fark edebilir.

Makine öğrenimi aynı zamanda mükemmel hizmet kalitesi, verimli hizmetler ve yenilikçi ürünler sunmaya da yardımcı olur. İnsan işçilerin bunu yapmalarını sağlar. Bu teknolojiler doğal dil işleme, derin öğrenme, bilgisayarla görme ve makine öğrenmesidir.

Bir insan elektronik tabloları düzenlemede veya kalıpları belirlemede iyi olabilir. Ancak büyük veri setlerini analiz edip inceleyemez.

Yapay zeka algoritması, büyük verilerin tanımlanmasına, gözden geçirilmesine ve hızlı bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur. Makine öğrenimi olmadan, bu mümkün değil.

Makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?

Yapay zekanın amacı insan zihnini simüle etmektir. Buradan hareketle, makine öğrenimi bu hedefe ulaşmaya yönelik araçlardan yalnızca bir tanesidir.

Makinenin, otonom bir araç olması durumunda yaya geçidini tanımak için resimler veya videolar gibi, ulaşılacak hedeflere göre örnekleri almasına olanak tanır.

Ancak bu tekniğin de sınırları var. Karmaşık muhakeme yapılmasına izin vermez. Bu nedenle, ismine layık yapay zekaya doğru ilerlemek için bunu diğer yöntemlerle birleştirmek gerekir.

Öğrenme açısından kesinlikle çok güçlü olan sinir ağları, güvenilir tamamlayıcılar değildir ve bazı durumlarda önyargılı veya mantıksız sonuçlara yol açabilir (exemple: sürücüsüz bir arabanın yanlış yönde bir kavşaktan geçmesi).

Derin öğrenmeyi diğer yöntemlerle, örneğin önceden tanımlanmış iş kurallarına dayanan sembolik bir yapay zekayla, örneğimizdeki otoyol koduyla, yeteneklerini geliştirmek için ağa enjekte edilecek olan otoyol koduyla birleştirmeye olan ilgi buradan kaynaklanmaktadır.

Makine öğrenimi için en iyi programlama dili

Makine öğrenimi için en etkili programlama dilleri Python ve R'dir. Veri bilimcileri bu iki dile aşinadır. Ancak makine öğrenimi için başka diller de var.

Farklı projeler farklı diller gerektirir. Yapay zeka araçları, görevleri gerçekleştirmek için kullanılan yazılım kitaplıklarıdır. GitHub'a göre makine öğrenimi için en iyi programlama dili Python'dur.

Python veri analizi ve madenciliği için kullanılabilir. Ayrıca farklı makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları geliştirmenize de olanak tanır. Python kümelemeye, sınıflandırmaya, regresyona ve boyutluluğun azaltılmasına olanak tanır. Topluluk Python önemlidir, ve o öğrenmesi nispeten kolay Python.

Sonuç olarak

Makine öğrenimi önemlidir çünkü yeni ürün geliştirmeyi desteklerken işletmelere müşteri davranışı eğilimleri ve iş işletim modelleri hakkında fikir verir.

Facebook, Google ve Uber gibi günümüzün önde gelen şirketlerinin çoğu, makine öğrenimini operasyonlarının temel bir parçası haline getiriyor. Makine öğrenimi birçok işletme için önemli bir rekabet avantajı haline geldi.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız. Python'u öğrenmeye başlayın ve zamanla profesyonel olacaksınız. Anlamadığınız bir yer varsa lütfen yorum yapmaktan çekinmeyin.