makine öğrenimi

makine öğrenmesi olarak da bilinen, matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmalar oluşturmaya yönelik bir çeşit yapay zekâ dalı.

genel olarak denetimli ve denetimsiz öğrenme olarak 2 başlıkta inceleniyor.

denetimli öğrenme, en yaygın kullanılan yöntem. algoritmanın hangi sonuçları elde etmesi gerektiği ona öğretilerek uygulanıyor. yani verileri de sonuçları da makineye vererek, ondan bu bilgiler doğrultusunda veriler arasında bir ilişki kurmasını istersiniz. regresyon, sınıflandırma gibi alt başlıkları içerir.

denetimsiz öğrenme, veriler hakkında detaylı bilgiler vermeden, makinenin öğrenmesini sağlamaktır. yani makineyi kendi haline bırakmak gibidir. kümeleme, ilişkilendirme gibi alt başlıkları içerir.

bunlara ek olarak takviyeli, yoğun ya da yarı denetimli öğrenme gibi yöntemler de kullanılabilir.

en basit tanımı ile insan zekasını taklit eden, kullanıcının yorum yapıp elle gireceği kurallara ihtiyaç duymayan algoritmalar bütünüdür.

(bkz: machine learning)

insan zekasını taklit etmeyi bırakın, yanına bile yaklaşamaz. şuan için veriyi algoritmaya ver ve iyi bir sonuç bekle şeklindedir.

"it's magic"

yakın zamanda ya bu piyasa analizi yapan makina öğrenme app'leri nasıl çalışıyor diye merakımı çeken sonrasında www.quandl.com/ denilen siteyi keşfedip nasıl çalıştığını öğrendikten sonra ben buna bulaşmayayım beynim yanmış zaten diyip 15 saat gömdüğüm projeyi projeler mezarlığına gönderdiğim, (evet bilgisayarımda böyle bir klasör var bazen necromancerlığım tutuyor ve diriltip diriltip çoğu zaman projeleri tekrar mezarlığa yolluyorum) matematik bilmiyorsanız kesinlikle bulaşmamanız gereken çağımızın en popüler bilişim alanlarından biri.

gerçeğin bir son kullanma tarihi olduğunu gerçekten anlayan aı tabanlı bir arama sistemiburadan

“the matrix isn’t real” mahlaslı yazarı, mahlas değiştirmeye itebilecek başlıktır.

makine öğrenimi öğrenmek isteyenler için 10 saatlik ücretsiz kursu buraya bırakıyorum.