Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimine Giriş

Bilimsel ve teknolojik gelişmeler dünyayı kasıp kavuruyor. Sadece on yıl geriye gidin ve bugün yaşadığınız hayatla karşılaştırın. Evlerimize giren yeni teknolojik yenilikler sayesinde etrafımızdaki köklü değişiklikleri fark edeceksiniz. Ayrıca Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML), Veri Bilimi ve daha pek çok yeni terimle tanışıyoruz.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Sertifikası Alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Ne zaman Makine Öğrenimi veya Yapay Zeka denilse aklımıza gelen ilk görüntü makineler ve robotlardır. Ancak çoğumuz, Makine Öğrenimi temellerinin günlük hayatımızda yaygın olarak uygulandığını bilmiyoruz.

Burada, Machine Learning python'u öğrenmek için bazı yönergelerle birlikte ayrıntılı bir Makine Öğrenimi tanıtımı alacaksınız .

Kısa bir Makine Öğrenimi tanıtımı

Kesin ve doğru bir Makine Öğrenimi tanıtımı veya tanımı vermek basit değildir. Alandaki uzmanlar çok teknik tanımlar verdiler. Örneğin, Stanford'un Makine Öğrenimi tanımı, “Makine Öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan hareket etmesini sağlama bilimidir” şeklindedir. Python ile Makine Öğrenimi öğrenmek isteyen yeni başlayanlar, yolculuklarına bu tür temel tanımlardan başlamalıdır.

Basit bir ifadeyle, Makine Öğrenimi, makinenin kendi başına bir şeyler öğrenme yeteneğidir. Makine büyük hacimli verilerle beslenir ve makine, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için Makine Öğrenimi algoritmalarının yardımıyla bu verileri yorumlamayı, işlemeyi ve ardından analiz etmeyi öğrenir. Şimdi ortaya çıkan soru, bir makinenin nasıl kendi kendine öğrenebileceği ve zorlu sorunları bu kadar kolay çözebileceği? Bu bizi , tüm sorularımızın yanıtlanacağı derin öğrenmeye girişe götürür.

Bilmeniz gereken bazı önemli Makine Öğrenimi terimleri ve tanımları

Makine Öğreniminin temel terimlerini ve tanımlarını bilmek, Makine Öğrenimi'ne girişin ayrılmaz bir parçasıdır . Kullanılan standart terimlerin ve anlamlarının bir listesi:

• Model – Makine Öğreniminin ana bileşeni bir modeldir. Bir model, bir Makine Öğrenimi algoritması kullanılarak eğitilir. Doğru çıktının teslim edilmesi için sağlanan girdiye dayalı olarak model tarafından alınan tüm kararları eşlemek algoritmanın işlevidir.

• Algoritma – Bir Makine Öğrenimi algoritması, girdi verilerinden kalıpları öğrenmek ve daha sonra ondan anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir dizi istatistiksel teknik ve kuraldır. Algoritmalar, Makine Öğrenimi modelinin arkasındaki temel sütundur.
• Tahmin değişkeni – Bu, çıktıyı tahmin etmek için kullanılan belirgin bir veri özelliğidir.
• Yanıt değişkeni – Öngörülebilir değişken(ler) kullanılarak tahmin edilmesi gereken çıktı değişkenidir.
• Eğitim verileri – Eğitim verileri, Makine Öğrenimi modelini oluşturmak için kullanılır. Model, eğitim verilerinin yardımıyla, çıktıyı tahmin etmek için gerekli olan temel kalıpları ve eğilimleri belirlemeyi öğrenir.
• Test verileri – Model eğitildikten sonra, ne kadar doğru bir sonuç verebileceğini değerlendirmek için test edilmelidir. Onay için test veri seti yapılır.

Makine Öğrenimi süreci – derin öğrenmeye giriş

Makine Öğrenimi süreci, bir Problem Bildirimi için bir çözüm bulmak için kullanılan bir Predictive model oluşturmayı içerir. Bir Makine Öğrenimi sürecinde izlenen adımlar şunlardır:

Problem Bildiriminin amacını tanımlama

Bu, neyin tahmin edilmesi gerektiğini anlamamız gereken ilk adımdır. Bu aşamada, sorunu çözmek için ne tür verilerin kullanılabileceği veya uygun bir çözüm elde etmek için hangi yaklaşımın izlenmesi gerektiği konusunda notlar almak esastır.

Veri toplama

Bu, herhangi bir veri var mı, bu sorunu çözmek için gerekli herhangi bir özel veri türü var mı veya veriyi nasıl alacağınız vb. gibi çeşitli soruları sorabileceğiniz aşamadır. İhtiyacınız olan veri türünü biliyorsanız, bu verileri almanın yollarını bulmak için. Web kazıma ve manuel toplama, veri toplamanın iki yoludur. Yeni başlayanlar için sadece internette gezinin, veri kaynaklarını alın, indirin ve kullanın.

Veri Hazırlama

Toplanan veriler genellikle birçok tutarsızlık içerir ve yanlış biçime sahip olabilir. Tüm tutarsızlıkları ortadan kaldırmak çok önemlidir. Aksi takdirde, yanlış tahminler ve hesaplamalar elde edebilirsiniz. Toplanan tüm veri setini tarayın ve her türlü tutarsızlığı düzeltin.

Keşfedici veri analizi

Bu muhtemelen Makine Öğrenimi sürecindeki en heyecan verici aşamadır. Verileri titizlikle araştırmanız ve gizli verileri bulmanız gerekir. Keşifsel Veri Analizi (EDA), Makine Öğreniminin beyin fırtınası oturumu olarak kabul edilir. Bu aşamada trendleri ve veri kalıplarını anlayabileceksiniz. Değerli içgörüler edinmenin yanı sıra, değişkenler arasındaki korelasyonlar da bu aşamada iyi anlaşılır.

Bir Makine Öğrenimi modeli oluşturma

Bir Makine Öğrenimi modeli oluşturmak, Makine Öğrenimi tanıtımının ayrılmaz bir parçasıdır . Veri analizi aşamasında elde edilen tüm örüntüler ve içgörüler, model oluşturmak için kullanılır. Bu aşamada, veri seti eğitim verileri ve test verileri olmak üzere iki gruba ayrılır. Eğitim verileri, modeli oluşturmak ve analiz etmek için kullanılır. Bu aşamada Makine Öğrenimi Algoritması uygulanır. Sıralamak istediğiniz sorunun türüne bağlı olarak doğru algoritmayı seçmek çok önemlidir.

Model Değerlendirme ve Optimizasyon

Model bir eğitim veri seti kullanılarak oluşturulduktan sonra model test edilecektir. Test veri seti alındığında, modelin doğruluğunu ve sonuç tahminini kontrol etmek mümkündür. Doğruluk oranına bağlı olarak, model iyileştirmeleri önerilir ve uygulanır. Model performansı, test edilmiş prosedürlerle makul ölçüde artırılabilir.

tahminler

Model iyice değerlendirilip geliştirildikten sonra nihai çıktı olan tahminler yapmaya hazır hale gelir.

Makine Öğrenimi türleri nelerdir – Makine Öğrenimi Python'u Öğrenin?

Makine Öğreniminin temellerinden bahsederken üç tür vardır:

• Denetimli makine öğrenimi – Bu tür bir öğrenmede, makineyi bağımsız olarak çalışacak şekilde denetlemeniz ve eğitmeniz gerekir. Burada iyi bir örnek, e-posta hesabınızdan spam postaları filtrelemektir.
• Denetimsiz öğrenme – Eğitim verilerini içerir. Ancak etiketleme veya ayrım yapılmayacaktır. Sistemin algoritması, herhangi bir ön eğitim almadan veriler üzerinde çalışır. Kodlanmış algoritmalar vardır ve çıktı verileri buna göre olacaktır.
• Takviyeli öğrenme – Bu tür bir öğrenmede, öncelikle sistem kendi kendine öğrenir. Takviyeli öğrenme algoritması, çevresiyle etkileşim süreciyle öğrenir.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Çözüm

Artık makul miktarda Makine Öğrenimi tanıtımına sahip olduğunuza göre, bir dereceye kadar Makine Öğrenimi hakkında bir fikriniz var. Veri uzmanları, yazılım ve BT uzmanları ve mühendisler, kariyerlerini ve profesyonel yeteneklerini geliştirmek için Makine Öğrenimi python'u öğrenebilir . Bu nedenle, bir daha Facebook'un otomatik etiketleme özelliğini, Amazon'un Alexa'sını kullandığınızda, Google Arama yapın, ses veya yüz tanıma işlemini gerçekleştirin veya Google'ın spam filtrelerini kullanın – bilin ki Makine Öğrenimi tüm bunlar için işe yarar.

Derin öğrenmeye giriş, upGrad ile Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi konusunda uzmanlaşmakla ilgileniyorsanız, upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yüksek Lisans programına kaydolmalısınız . Bu, adayların Machine Learning modellerini dağıtmayı öğrenecekleri en gelişmiş sertifika programıdır.