Makine Öğrenimi Eğitimi: Sıfırdan ML Öğrenin

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) çözümlerinin dağıtımı, çeşitli iş süreçlerini ilerletmeye devam ediyor , müşteri deneyimi iyileştirmesi en iyi kullanım durumu.

Günümüzde makine öğrenimi çok geniş bir uygulama alanına sahiptir ve bunların çoğu günlük olarak karşılaştığımız teknolojilerdir. Örneğin, Netflix veya benzeri OTT platformları, her kullanıcı için önerileri kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanır. Bu nedenle, bir kullanıcı sık sık suç gerilim filmleri izliyor veya aynısını arıyorsa, platformun makine öğrenimi destekli öneri sistemi benzer türde daha fazla film önermeye başlayacaktır. Aynı şekilde, Facebook ve Instagram, bir kullanıcının beslemesini sık sık etkileşimde bulundukları gönderilere göre kişiselleştirir.

Bu Python makine öğrenimi eğitiminde l , makine öğreniminin temellerine dalacağız. Konsepti yeni başlayanlara tanıtmak için kısa bir derin öğrenme öğreticisi de ekledik.

Makine Öğrenimi Nedir?

'Makine öğrenimi' terimi, 1959'da bilgisayar oyunları ve yapay zeka alanında çığır açan Arthur Samuel tarafından ortaya atıldı.

Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yazılımın (programların) verilerden öğrenebileceği, kalıpları çözebileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği kavramına dayanmaktadır. Başka bir deyişle, ML, bir kullanıcının çok büyük miktarda veriyi bir algoritmaya beslemesini ve sistemin analiz etmesini ve girdi verilerine dayalı olarak veriye dayalı kararlar almasını sağlayan bir hesaplama bilimi alanıdır. Bu nedenle, ML algoritmaları önceden belirlenmiş bir modele dayanmaz ve bunun yerine doğrudan beslenen verilerden bilgileri "öğrenir".

Kaynak

İşte basitleştirilmiş bir örnek -

Çiçekleri renk, taç yaprağı şekli veya diğer özelliklere göre tanımlayan bir programı nasıl yazarız? En bariz yol, kesin tanımlama kuralları oluşturmak olsa da, böyle bir yaklaşım ideal kuralları her durumda geçerli kılmayacaktır. Bununla birlikte, makine öğrenimi daha pratik ve sağlam bir strateji alır ve önceden belirlenmiş kurallar koymak yerine, sistemi farklı çiçeklerin verilerini (görüntülerini) besleyerek eğitir. Bu nedenle, sisteme bir dahaki sefere gül ve ayçiçeği gösterildiğinde, ikisini önceki deneyime göre sınıflandırabilir.

Adım Adım Makine Öğrenimi Nasıl Öğrenilir Okuyun

Makine Öğrenimi Türleri

Makine öğrenimi sınıflandırması, bir algoritmanın sonuçları tahmin etmede daha doğru olmayı nasıl öğrendiğine dayanır. Bu nedenle, makine öğrenimi için üç temel yaklaşım vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme.

Denetimli Öğrenme

Denetimli makine öğreniminde, algoritmalara etiketlenmiş eğitim verileri sağlanır. Ayrıca kullanıcı, algoritmanın değerlendirmesini istediği değişkenleri tanımlar; hedef değişkenler, tahmin etmek istediğimiz değişkenlerdir ve özellikler, hedefi tahmin etmemize yardımcı olan değişkenlerdir. Yani, daha çok algoritmaya bir balığın görüntüsünü gösterip “bu bir balık” diyoruz ve sonra bir kurbağa gösterip onu kurbağa olarak gösteriyoruz. Ardından, algoritma yeterince balık ve kurbağa verisi üzerinde eğitildiğinde, onları ayırt etmeyi öğrenecektir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz makine öğrenimi, etiketlenmemiş eğitim verilerinden öğrenen algoritmaları içerir. Bu nedenle, yalnızca özellikler (giriş değişkenleri) vardır ve hedef değişkenler yoktur. Denetimsiz öğrenme problemleri, aynı özelliklere sahip girdi değişkenlerinin gruplandığı ve veri seti içindeki anlamlı ilişkilerin şifresini çözmek için ilişkilendirildiği kümelemeyi içerir. Kümelemeye bir örnek, insanları sigara içenler ve içmeyenler olarak gruplandırmaktır. Aksine, akıllı telefon kullanan müşterilerin telefon kılıfı da alacaklarını keşfetmek bir dernektir.

Pekiştirmeli Öğrenme

Takviyeli öğrenme, makine öğrenimi modellerinin eylemleri için aldıkları geri bildirimlere dayalı olarak bir dizi karar vermeyi öğrendiği, beslemeye dayalı bir tekniktir. Her iyi eylem için makine olumlu geri bildirim alır ve her kötü eylem için bir ceza veya olumsuz geri bildirim alır. Bu nedenle, denetimli makine öğreniminden farklı olarak, güçlendirilmiş bir model, herhangi bir etiketli veri yerine geri bildirimi kullanarak otomatik olarak öğrenir.

Ayrıca Okuyun, Makine Öğrenimi Nedir ve Neden Önemlidir?

Python'u Makine Öğrenimi için neden kullanmalı?

Makine öğrenimi projeleri, geleneksel yazılım projelerinden farklıdır, çünkü birincisi farklı beceri setleri, teknoloji yığınları ve derin araştırma içerir. Bu nedenle, başarılı bir makine öğrenimi projesi uygulamak, istikrarlı, esnek ve sağlam araçlar sunan bir programlama dili gerektirir. Python her şeyi sunar, bu yüzden çoğunlukla Python tabanlı makine öğrenimi projeleri görüyoruz.

Platform Bağımsızlığı

Python'un popülaritesi, büyük ölçüde platformdan bağımsız bir dil olması ve Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere çoğu platform tarafından desteklenmesinden kaynaklanmaktadır. Böylece geliştiriciler, tek bir platformda bağımsız yürütülebilir programlar oluşturabilir ve bunları bir Python yorumlayıcısına ihtiyaç duymadan diğer işletim sistemlerine dağıtabilir. Bu nedenle, eğitim makine öğrenimi modelleri daha yönetilebilir ve daha ucuz hale gelir.

Basitlik ve Esneklik

Her makine öğrenimi modelinin arkasında, kullanıcılar için göz korkutucu ve bunaltıcı olabilen karmaşık algoritmalar ve iş akışları bulunur. Ancak Python'un özlü ve okunabilir kodu, geliştiricilerin dilin teknik özellikleri hakkında endişelenmek yerine makine öğrenimi modeline odaklanmasına olanak tanır. Ayrıca, Python'un öğrenmesi kolaydır ve karmaşık makine öğrenimi görevlerini yerine getirebilir, bu da hızlı prototip oluşturma ve test etme ile sonuçlanır.

Çok çeşitli çerçeveler ve kitaplıklar

Python, geliştirme süresini önemli ölçüde azaltan kapsamlı çerçeveler ve kitaplıklar sunar. Bu tür kitaplıklar, geliştiricilerin genel programlama görevlerini yerine getirmek için kullandıkları önceden yazılmış kodlara sahiptir. Python'un yazılım araçları repertuarı, makine öğrenimi için Scikit-learn, TensorFlow ve Keras, genel amaçlı veri analizi için Pandalar, veri analizi için NumPy ve SciPy ve bilimsel hesaplama, veri görselleştirme için Seaborn ve daha fazlasını içerir.

Ayrıca Makine Öğreniminde Veri Ön İşlemeyi Öğrenin: İzlenecek 7 Kolay Adım

Python Makine Öğrenimi Projesini Uygulama Adımları

Makine öğreniminde yeniyseniz, bir projeyle anlaşmanın en iyi yolu, ele almanız gereken temel adımları listelemektir. Adımlara sahip olduğunuzda, bunları sonraki veri kümeleri için şablon olarak kullanabilir, boşlukları doldurabilir ve ileri aşamalara geçerken iş akışınızı değiştirebilirsiniz.

Python ile bir makine öğrenimi projesinin nasıl uygulanacağına ilişkin bir genel bakış:

1. Problemi tanımla.
2. Python ve SciPy'yi yükleyin.
3. Veri kümesini yükleyin.
4. Veri kümesini özetleyin.
5. Veri kümesini görselleştirin.
6. Algoritmaları değerlendirin.
7. Tahminlerde bulunun.
8. Sonuçları sunun.

Derin Öğrenme Ağı nedir?

Derin öğrenme ağları veya derin sinir ağları (DNN'ler), insan beyninin taklidine dayanan bir makine öğrenimi dalıdır. DNN'ler, tek bir çıktı üretmek için birden çok girişi birleştiren birimlerden oluşur. Sinapslar aracılığıyla çoklu sinyaller alan ve nöronlarından aşağıya tek bir aksiyon potansiyeli akışı gönderen biyolojik nöronlara benzerler.

Kaynak

Bir sinir ağında, beyin benzeri işlevsellik, bir girdi katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıktı katmanından oluşan düğüm katmanları aracılığıyla elde edilir. Her yapay nöron veya düğüm, ilişkili bir eşiğe ve ağırlığa sahiptir ve bir diğerine bağlanır. Bir düğümün çıkışı tanımlanan eşik değerinin üzerinde olduğunda devreye girer ve ağdaki bir sonraki katmana veri gönderir.

DNN'ler, zaman içinde doğruluklarını öğrenmek ve ince ayar yapmak için eğitim verilerine bağlıdır. Yüksek hızlarda veri sınıflandırma ve kümeleme sağlayan sağlam yapay zeka araçları oluştururlar. Derin sinir ağlarının en yaygın uygulama alanlarından ikisi görüntü tanıma ve konuşma tanımadır.

İleriye Doğru

İster yüz kimliğine sahip bir akıllı telefonun kilidini açmak, ister filmlere göz atmak veya Google'da rastgele bir konuyu aramak olsun, modern, dijital odaklı tüketiciler daha küçük öneriler ve daha iyi kişiselleştirme talep ediyor. Sektör veya etki alanı ne olursa olsun, yapay zeka, kullanıcı deneyimini geliştirmede önemli bir rol oynadı ve oynamaya devam ediyor. Buna ek olarak, Python'un basitliği ve çok yönlülüğü, AI projelerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve bakımını platformlar arasında kolay ve verimli hale getirdi.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Yeni başlayanlar için bu Python makine öğrenimi eğitimini ilginç bulduysanız, upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası ile konunun derinliklerine dalın . Çevrimiçi program, NLP, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve daha fazlası gibi gelişmiş AI becerilerini öğrenmek isteyen çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır.

Kursta Öne Çıkanlar:

• LJMU'dan yüksek lisans derecesi
• IIIT Bangalore'dan Yönetici PGP
• 750+ saat içerik
• 40+ canlı oturum
• 12+ vaka çalışması ve proje
• 11 kodlama ataması
• 20 araç, dil ve kitaplığın derinlemesine kapsamı
• 360 derece kariyer yardımı