Archive For Mayıs, 2017

Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması

“Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması” başlıklı çalışma Güncel Sariman tarafından yapılmış ve Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 15.3 (2011)’nde yayınlanmıştır. İndirmek için: kmeans-kmedoids Notlar: Veri madenciliği: 1-Tahmin edici (Predictive): sınıflandırma,…

Makine Öğrenmesi

Mathworks firması tarafından hazırlanan ve 4 bölümden oluşan Makine Öğrenmesi e-kitaplarını/sunularını okurken bazı yerleri not etmek istedim. Benim notlarıma bakmadan kendiniz okumak isterseniz aşağıdaki bağlantılardan erişebilirsiniz. 1. 1-Introducing_Machine_Learning 2. 2-Getting_Started _with_Machine_Learning 3. 3-Applying_Unsupervised_Learning 4. 4-Applying_Supervised_Learning 1-Makine Öğrenmesine Giriş (Introducing Machine…

DAVET – Nâzım HİKMET

DAVET Dörtnala gelip Uzak Asya’dan Akdeniz’e bir kısrak başı gibi uzanan bu memleket, bizim. Bilekler kan içinde, dişler kenetli, ayaklar çıplak ve ipek bir halıya benzeyen toprak, bu cehennem, bu cennet bizim. Kapansın el kapıları, bir daha açılmasın, yok edin…

Karar ağacı öğrenmesi nedir?

Karar ağacı öğrenmesi(decision tree learning) nedir? Karar ağacı öğrenmesi sırasında, öğrenilen bilgi bir ağaç üzerinde modellenir. Bu ağacın bütün iç düğümleri (interior nodes) birer girdiyi ifade eder. Karar ağacı öğrenmesi (decision tree learning) iki temel amaç için kullanılır. 1-Sınıflandırma problemleri…

Kavram Öğrenimi (Concept Learning) yöntemleri nelerdir?

Kavram Öğrenimi (Concept Learning) yöntemleri nelerdir? Kavram Öğrenimi (Concept Learning) yöntemleri 1-Arama şeklinde kavram öğrenmesi (Genelden özele sıralama hipotezi) 2-Find-S (Maksimum Özel Hipotezi Bulma) 3-Model Uzayları (Version Spaces) ve Aday Eleme Algoritması (Candidate Elimination Algorithm) 4-Tümevarımsal Eğilim(Inductive Bias)

Sınıflandırma ve kümeleme nedir ve farkı nedir?

Sınıflandırma ve kümeleme nedir ve farkı nedir? Sınıflandırma, gözetimli(supervised); kümeleme gözetimsiz(unsupervised) öğrenme metodudur. Sınıflandırmada -Verilerin etiketi vardır. -Verileri bir gruba dahil etmek için bir kural oluşturulmasını bekler. -Veri setini eğitim ve test olarak ayırmak gereklidir. Kümelemede, -Verilerin etiketi yoktur. -Verileri…

Gözetimli (Supervised) ve Gözetimsiz (unsupervised) öğrenme (learning) nedir?

Gözetimli (Supervised) ve Gözetimsiz (unsupervised) öğrenme (learning) nedir? Elimizdeki verinin sınıf sayısı belli, hangi girdilerin hangi sonuçları ürettiği mevcutsa ve bu bilgileri kullanarak bir makine öğrenmesi yapıyorsak bu gözetimli(supervised) öğrenmeye girmektedir. Sınıflandırma işlemi örnek olarak verilebilir. Fakat elimizdeki verinin kaç…

Yapay Zekâ’nın kullanım alanları ve nasıl kullanıldıkları…

Yapay Zekâ’nın kullanım alanları ve nasıl kullanıldıkları… YAPAY ZEKÂNIN UYGULAMA ALANLARI 1-SES TANIMA VE ANLAMA Ses mikrofon aracılığıyla dijitalleşir ve bu frekanslardan sesler, seslerden de harfler, kelimeler algılanmaya çalışılır. Özellikle konuşulanın mantıksal olarak anlaşılması, şivelerin ayıklanması, gerçekten ne denmek istendiğinin…

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenmesi Nedir? İnsan yaşadığı tecrübelerle öğrenir. Makineler ise veriler üzerinde yapılan çeşitli işlemler ile çeşitli tahminler yaparak öğrenme işlemini gerçekleştirebilir. Yapay Zekâ Nedir? Yapay zeka, insanın sahip olduğu zekanın yani yeteneklerin modellenerek bilgisayarlar vasıtasıyla çeşitli problemleri çözmek için kullanılmasıdır.

Sonlandırma kriteri olarak ne seçmeliyim?

Sonlandırma kriteri olarak; -Sabit bir iterasyon/fonksiyon değerlendirme sayısı, -Sabit bir CPU çalışma zamanı, -Son iki iterasyonun değerleri arasındaki farkın belirli bir değerin altına düşmesi, -Optimumu bilinen fonksiyonlar için optimum değere ulaşma, -… seçilebilir.