Yapay zeka mühendisliği alanında en çok kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları hangileridir?

Yapay Zeka Mühendisliğinde Yaygın Olarak Kullanılan Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Yapay zeka mühendisliği, birçok makine öğrenmesi algoritması kullanarak veri analizi ve modelleme yapar. İşte en çok tercih edilen algoritmalardan bazıları:

• Doğrusal Regresyon: Sürekle değişkenlerin ilişkisini modellemek için kullanılır.
• Lojistik Regresyon: İkili sınıflama problemleri için uygun bir yöntemdir.
• Karar Ağaçları: Hiyerarşik ve şematik bir yapı ile kararlar verir.
• Rastgele Ormanlar: Birden fazla karar ağacının birleşiminden oluşur, daha sağlam sonuçlar sağlar.
• Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılır.
• K-En Yakın Komşu (KNN): Sınıflandırma için komşu veri noktalarına dayanarak çalışır.
• Sinir Ağları: Derin öğrenme uygulamalarında yaygın şekilde kullanılır.
• Kümeleme Algoritmaları: Verileri benzerliklerine göre gruplandırır; örneğin K-means.

Bu algoritmalar, veri setinin doğasına ve analizin amacına göre seçilerek kullanılır. Her birinin avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır.