Farkında Olmanız Gereken Farklı Makine Öğrenimi Türleri

Giriş

Makine öğrenimi (ML), programcılar için en popüler becerilerden biridir. Indeed tarafından 2019'da yayınlanan bir rapora göre , makine öğrenimi mühendisliği ABD'de en yüksek talep gören yapay zeka işiydi. Makine öğrenimi teknolojisini yaygın olarak kullanan bazı sektörler finans, bankacılık, sağlık, yatırım, pazarlama, üretim, siber güvenlik ve ulaşımdır. Bu blog, makine öğrenimi kavramını ve farklı türlerini anlamanıza yardımcı olacaktır.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, doğru sonuçları tahmin etmek ve bir cihazın performansını artırmak için verileri kullanan modern bir teknolojidir. Basit bir ifadeyle, makine öğrenimi teknolojisi, bilgisayarların açıkça programlanmadan geçmiş verileri kullanmasını ve benzer durumlarda sonuçları tahmin etmesini sağlar. Teknoloji insan beynine benzer şekilde çalışır. Algoritma sağlanan verileri gözlemler, analiz eder ve veri modellerini kaydeder. Algoritma, yeni bir veri kümesi sağlandığında önceki kalıplara dayalı olarak sonuçları tahmin eder. Konsept, makine öğrenimi olarak adlandırılır çünkü makine bilgilerden öğrenir ve sonuçlar sunar.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Sertifikası Alın. Kariyerinizi hızlandırmak için Masters, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Farklı Makine Öğrenimi Türleri

Cihaza sağlanan eğitim verilerinin türüne ve verilerin algoritma tarafından nasıl kullanıldığına bağlı olarak 14 farklı türde makine öğrenimi tekniği vardır. Farklı makine öğrenimi türlerini tartışalım.

1. Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, sınıflandırma için etiketlenmiş verileri kullanan en popüler makine öğrenimi türüdür. Denetimli öğrenmede algoritmayı öğretmek için farklı giriş ve çıkışlara sahip bir eğitim veri seti kullanıyoruz. Algoritma daha sonra halihazırda sağlanan girdi ve çıktı verilerine dayalı olarak olumlu sonuçları tahmin eder.

Denetimli öğrenmede verileri üç amaç için kullanırız; eğitim, doğrulama ve test. İlk olarak, ML algoritmasını eğitmek için etiketlenmiş verileri topluyoruz. İkinci aşamada, algoritmanın doğru performansını doğrulamak için farklı veri kümeleri kullanırız. Son olarak, algoritma gerçek dünyada test edilir.

2. Denetimsiz Öğrenme

Denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz öğrenmede etiketlenmemiş veya etiketlenmemiş verileri kullanırız. Bu tür makine öğrenimi algoritmasında, girdi ve çıktı veri kümeleri sağlayarak algoritmayı denetlememiz gerekmez. Algoritmanın kendisi, veri kümelerindeki gizli kalıpları keşfeder.

Dört tür denetimsiz öğrenme tekniği vardır; kümeleme, anormallik tespiti, ilişkilendirme madenciliği ve gizli değişken modelleri. Kümelemede, algoritma bazı benzer özelliklere dayalı olarak veri kümelerini farklı gruplara ayırır. Veri kümesindeki olağandışı etkinliği bulmak için anormallik saptamayı kullanırız. Birliktelik madenciliği tekniği, sıklıkla ortaya çıkan veri öğelerini bir arada gruplandırır.

ABD'deki Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Programlarımız

3. Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi tekniklerinin bir karışımıdır. Algoritmayı eğitmek için hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verileri kullanırız. Etiketli veriler küçük miktarlarda, etiketlenmemiş veriler ise büyük miktarlarda kullanılır. Yarı denetimli öğrenme tekniği, tek başına denetimli veya denetimsiz öğrenmeyle gerçekleştirilmesi zor olan yoğun görevleri gerçekleştirmek için kullanılır. İlk olarak, benzer verileri kümelemek için denetimsiz öğrenme algoritmasını kullanıyoruz. Daha sonra, etiketlenmemiş veriler mevcut etiketlenmiş veriler yardımıyla sınıflandırılır.

Yarı denetimli öğrenmenin bazı pratik uygulamaları, İnternette bulunan içeriğin sınıflandırılmasını, konuşma tanımayı ve DNA sınıflandırmasını içerir.

4. Takviyeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, ödül ve ceza kavramını kullanır. Algoritma, olumlu veya hoş olayları ödül olarak ilişkilendirir ve hoş olmayan olayları ceza olarak yorumlar. Ödül ve ceza kavramı, algoritmayı güçlendirir ve zamanla mümkün olan en iyi davranışı kullanmayı öğrenir. Bilgileri girdiğimizde, algoritma ödülü en üst düzeye çıkarmak için uygun eylemi gerçekleştirir.

5. Kendi Kendine Denetimli Öğrenme

Denetimsiz öğrenmenin bir alt kümesidir. Adından da anlaşılacağı gibi, kendi kendini denetleyen öğrenme, algoritmanın etiketlenmemiş verilerden kendi başına girdi aradığı ve sonuçları sunduğu bir makine öğrenimi türüdür . Etiketli verileri elde etmek zor olduğundan, programcılar genellikle etiketlenmemiş, hazır verileri kullanırlar. Kendi kendine denetimli öğrenmede, veriler algoritmaya denetim sağlar. Makine, etiketleri verilerin kendisinden alır ve girdileri tahmin eder. Kendi kendini yöneten öğrenme, veri açısından en verimli makine öğrenimi tekniklerinden biridir.

6. Çoklu Örnek Öğrenme

Hafif bir varyasyon ile bir tür denetimli öğrenme tekniğidir. Çok örnekli öğrenme tekniği, zayıf şekilde etiketlenmiş verileri kullanır. Bu, verilerin eksik etiketlere sahip olduğu ve yalnızca bir torbadaki örneklere etiket atandığı anlamına gelir. Algoritma ikili bir kavram kullanır. Torbayı bir pozitif örnek varsa pozitif, en az bir örnek negatif ise negatif olarak etiketler.

Çok örnekli makine öğrenimi , numunedeki kötü huylu hücreleri hızlı bir şekilde belirleyebildiği için çoğunlukla patolojilerde kullanılır. Algoritma, kötü huylu hücreleri negatif örnekler olarak kabul eder.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

7. Çevrimiçi Öğrenme

Çevrimiçi öğrenmede algoritma, bir gözlem yapıldıktan sonra modeli güncellemek için mevcut verileri kullanır. Çevrim içi öğrenme tekniği, kısa bir süre içinde birkaç gözlemin mevcut olduğu durumlarda kullanılır.

8. Aktif Öğrenme

Aktif öğrenme, yalnızca ilgili veri noktalarına sahip küçük bir veri kümesi kullanan bir denetimli makine öğrenimi türüdür. Bu tür makine öğreniminde verilere öncelik veriyoruz. İlk olarak, küçük bir veri örneğini manuel olarak etiketlememiz gerekiyor. Bir sonraki adım, algoritmayı etiketli verilere göre eğitmektir. Model eğitildikten sonra, etiketlenmemiş veri noktalarının sınıfını belirlemek için kullanabiliriz.

9. Toplu Öğrenme

Topluluk, şeyleri birleştirmek ve onlara bir bütün olarak bakmak demektir. Bu nedenle topluluk öğrenimi, algoritmanın daha iyi sonuçlar için farklı modellerden gelen tahminleri birleştirdiği bir makine öğrenimi türüdür . Topluluk öğrenmede üç farklı model vardır:

• Torbalama- Örnek ağaca farklı tahminler eklemeyi ve tüm tahminlerin ortalamasını almayı içerir. Aynı veri setinin örneklerini kullanır.
• İstifleme - İstiflemede, aynı veri setinin farklı modellerini kullanırız. Bununla birlikte, tahminlerin nasıl birleştirilebileceğini belirlemek için başka bir model de kullanıyoruz.
• Boosting- Bu teknikte, tahminleri bir sıra halinde düzenler ve tüm tahminlerin ağırlıklı ortalamasını hesaplarız.

9. Öğrenmeyi Aktarın

Transfer öğrenme tekniğinde önceden eğitilmiş bir modelin öğelerini yeni modele aktarıyoruz. Bu teknik, benzer görevleri gerçekleştirmek için iki model oluşturulduğunda kullanılır. Transfer öğrenimi, makine öğreniminin maliyet ve zaman açısından en verimli türlerinden biridir.

10. Çok Amaçlı Öğrenme

Çoklu görev öğrenimi, makinenin birkaç görevi aynı anda öğrendiği bir tür makine öğrenimidir . Farklı görevleri yerine getirmek için çeşitli modeller kullanmak yerine, bir modeli çoklu görev için eğitebilir ve aynı anda birden fazla çekim gerçekleştirebiliriz.

11. Endüktif Öğrenme

Tümevarımsal öğrenmede veri seti için IF-THEN şeklinde genelleştirilmiş bir kural oluşturuyoruz. Bu teknik 'Eğer bir olay olursa bu olur' formatında çalışır. Tümevarımsal öğrenme, verilen verilerden bir fonksiyon türetmek için kullanılır. Endüktif öğrenmenin bazı pratik uygulamaları şunları içerir:

• Kredi onayı (Müşterinin A mülkü varsa, kredinin onaylanıp onaylanmayacağı B'dir).
• Hastalık teşhisi (Bir hastada A semptomları varsa, o zaman hastada B hastalığı vardır).

12.Transdüktif Öğrenme

Transdüksiyon, bir elementi bir formdan diğerine dönüştürme işlemidir. Transdüktif öğrenmede, eğitim verilerini modellemek zorunda değiliz. Algoritma, verilen veri kümesinden bilinmeyen bir fonksiyonun değerlerini türeterek bilgileri tahmin etmek için doğrudan verileri kullanır.

13. Tümdengelimli Öğrenme

Tümdengelimli öğrenme, verileri analiz etmek ve bunlardan çıkarımlar üretmek için kullanılan bir makine öğrenimi tekniğidir. Tümdengelimli öğrenmede, kanıtlanabilir doğru bilgiyi kullanmak için algoritmaları eğitiriz. Programcıların belirli bilgilerin doğru olduğunu ve daha önce elde edildiğini anlamalarına yardımcı olur.

Çözüm

Birçok şirket, kişiselleştirilmiş sohbet botları oluşturarak müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteriyi elde tutma oranını artırmak için Makine Öğrenimini kullanıyor. Teknoloji ayrıca tedarik zinciri süreçlerini optimize etmeye ve kuruluşlardaki finansman süreçlerini otomatikleştirmeye yardımcı olur. Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest ve diğer kuruluşlar gibi ABD'deki en iyi şirketler, iş süreçlerini otomatikleştirmek ve karmaşık görevleri minimum zaman diliminde gerçekleştirmek için makine öğrenimini kullanıyor. Bu nedenle makine öğrenimi mühendisleri ABD'de büyük talep görüyor.

Makine öğrenimi, daha iyi maaşlar ve büyüme fırsatları nedeniyle günümüzün en kazançlı kariyer seçeneklerinden biri haline geldi. Makine öğrenimi hakkında ileri düzeyde bilgi edinmek ve ilgili beceriler kazanmak için upGrad'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yüksek Lisans derecesi alabilirsiniz .