Yapay Zeka, Yapay Öğrenme ve Derin Öğrenme konularında temel bilgiler. Orange ile Veri Madenciliği. Veri Görselleştirme ve Yapay Zeka Uygulamaları. #AI
Yapay zekâ, veriden öğrenen bir alt kümesidir. Yapay öğrenme, yapay zekânın en güçlü kollarıdır. Günümüzde yapay zekâ adına ortaya konan sanal asistanlardan otonom araçlara tüm uygulamalar yapay öğrenme ve derin öğrenme tabanlıdır.
Yapay öğrenme, girdiler ve çıktılar arasındaki bağlantıları, kuralları, örüntüleri veya formülleri bulması, ortaya çıkarması “öğrenmesi” hedeflenir.
Yapay öğrenme, veriden öğrenen bir alt kümesidir ve günümüzde yapay zekânın en güçlü kollarıdır. Yapay öğrenme, farklı problem durumlarına göre çeşitli öğrenme biçimleri ve algoritmalar kullanılarak uygulanabilir.
Yapay öğrenme modelleri; öğrenme durumlarına göre dört gruba ayrılır.
| Öğrenme Türü | Tanımı | Örnekler |
|---|---|---|
| Denetimli Öğrenme | Model, etiketli veri seti kullanılarak eğitilmektedir. | Web sayfalarını sıralama |
| Genetik çalışmaları, genleri bulma | ||
| Bir görseldeki nesneyi tanımlamak | ||
| İstenmeyen eposta sınıflandırılması | ||
| Denetimsiz Öğrenme | Model, etiketsiz veri seti kullanılarak eğitilmektedir. | Market sepeti analizi |
| Müşteri segmentasyonu | ||
| İkinci el araç fiyat tahmini | ||
| Yarı Denetimli Öğrenme | Çok miktarda etiketsiz veri ve az miktarda etiketli verinin olduğu problem durumlarında kullanılır. | Bilgisayarlı görü |
| NLP | ||
| Pekiştirmeli Öğrenme | Bir veri setinin olmadığı ve ortam hakkında fazla bilgi sahibi olunmadığı durumlarda kullanılır. | Robotik alanı ve oyunlar |
Yapay öğrenme modelleri, çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, her modelin öğrenme durumuna göre farklı avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır. Bu nedenle, model seçimi yapılırken problem türü ve veri seti göz önünde bulundurulmalıdır.
Yapay Öğrenme ModelleriOrange, veri madenciliği ve makine öğrenmesi için açık kaynaklı bir araçtır. Kullanıcı dostu arayüzü ve çok çeşitli özelliklere sahip olmasıyla öne çıkan Orange, veri analizi ve modelleme konusunda yeni başlayanlar için de idealdir.
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgi çıkarma sürecidir. Veri madenciliği teknikleri, veri temizleme, veri dönüştürme, veri analizi ve modelleme gibi adımları içerir. Veri madenciliği, iş dünyasında, sağlık sektöründe, finans sektöründe ve daha birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Orange, veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanında çalışan akademisyenler, araştırmacılar, veri analistleri, iş analistleri ve daha birçok meslek grubu tarafından kullanılabilir.
Orange, veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanında çalışanlar için çok güçlü bir araçtır. Kullanıcı dostu arayüzü, çok çeşitli özellikleri ve açık kaynaklı olması Orange'ı ideal bir seçim haline getirmektedir.
Veri görselleştirme, büyük miktarda veriyi anlamak için görsel araçlar kullanma sürecidir; böylece önemli eğilimleri ve ilişkileri daha kolay görebilirsiniz. Bu, grafikler, çizelgeler, diyagramlar ve daha fazlasını içerebilir.
Birçok farklı veri görselleştirme türü vardır, ancak en yaygın olanlarından bazıları şunlardır:
Veri görselleştirme için birçok farklı araç mevcuttur. Bazı popüler araçlar şunlardır:
Veri görselleştirme, büyük miktarda veriyi anlamak ve önemli eğilimleri ve ilişkileri belirlemek için güçlü bir araçtır. Doğru araçları kullanarak verilerinizi etkili bir şekilde görselleştirebilir ve daha iyi kararlar alabilirsiniz.
Yapay zeka teknolojisi, işlerimizi kolaylaştırmak ve hayatımızı iyileştirmek için birçok alanda kullanılmaktadır.
Sınıflandırma modeli, verilere ait özellikleri inceleyerek bunları belirli sınıflara ayırma işlemi gerçekleştirir.
Sınıflandırma modelleri, işletmelerin müşteri davranışlarını analiz etme, hastalıklar için erken teşhis koyma, spam e-postaları tespit etme ve bankaların kredi risk analizi gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
Kümeleme modeli, verilerdeki benzerlikleri inceleyerek benzer olanları bir araya getirerek kümeler oluşturur. Kümelerin özellikleri incelenerek bu gruplara ait ortak özelliklere göre bazı çıkarımlarda bulunulur.
Kümeleme modelleri, müşteri segmentasyonu, pazar analizi, dolandırıcılık tespiti ve tıbbi teşhis gibi alanlarda kullanılmaktadır.
Tahmin modeli, geçmiş ve mevcut verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin etme işlemi gerçekleştirir. Gözlem ve analiz sonucu gelecek için bazı tahminlerde bulunulur.
Tahmin modelleri, hava durumu tahmini, satış tahmini, stok yönetimi ve finansal tahmin gibi alanlarda kullanılmaktadır.
Elde edilen modellerin performansının değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi önemlidir. Modelin başarısını ölçmek için çeşitli performans metrikleri kullanılır.
Modellerin değerlendirilmesi, en iyi modeli seçerek en doğru sonuçlara ulaşmak için önemlidir.
Yapay zeka teknolojisi günümüzde hayatımızın birçok alanında kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları;
Yapay zeka, işlerimizi kolaylaştırmak, hayatımızı iyileştirmek ve dünyamızı daha iyi bir yer haline getirmek için kullanılan önemli bir teknolojidir.
Kaynaklar: https://www.youtube.com/watch?v=Z1pZ3pK-SQw https://www.coursera.org/learn/machine-learning