Makine öğrenme algoritmalarının temel prensipleri nelerdir?
Makine Öğrenme Algoritmalarının Temel Prensipleri
Makine öğrenme, verilerden öğrenme ve bu verilerden çıkarım yapma sürecini içerir. Temel prensipler şunlardır:- Veri Temelli Öğrenme: Algoritmalar, geçmiş verilere dayanarak öğrenir ve sonuçlar üretir.
- Model Oluşturma: Belirli bir problem için en uygun modeli geliştirmek hedeflenir.
- Genelleme: Algoritma, eğitim verilerinin dışındaki verilere de uygulanabilir olmalıdır.
- Optimizasyon: Hedef fonksiyonu minimize etmek veya maksimize etmek için bir optimizasyon süreci yürütülür.
- Aşırı Uydurma (Overfitting) ve Aşırı Genelleme (Underfitting): Modelin, eğitildiği veriye aşırı uyması veya verileri yeterince temsil edememesi durumu göz önünde bulundurulmalıdır.
- Özellik Seçimi: Verilerden en önemli özelliklerin (değişkenlerin) belirlenmesi, modelin başarısını artırır.
Aynı kategoriden
- Mühendislik öğrencileri için en etkili programlama dilini seçerken nelere dikkat etmeli?
- Linux’ta dosya ve dizin yetkileri nasıl ayarlanır?
- En iyi proje yönetim yazılımları hangileridir?
- Matematiksel modelleme nasıl günlük problemleri çözmeye yardımcı olabilir?
- Python’da for döngüsüyle listedeki elemanları nasıl tek tek işleyebilirim?
- Güvenlik ve savunma alanında temel güvenlik önlemleri nelerdir?
- Programlama öğrenmeye yeni başlayanlar hangi kaynakları kullanmalıdır?
- Docker’da container’lar nasıl izole edilir?