Makine Öğrenmesi Geliştirme: Akıllı Yazılım Robotları Oluşturun

Bilgilendirme: Desteğiniz sitenin çalışmaya devam etmesine yardımcı oluyor! Bu sayfada önerdiğimiz hizmetlerden bazıları için bir başvuru ücreti alıyoruz.


Makine öğrenimi, bir bilgisayarın bunu açıkça programlamaksızın bağımsız olarak öğrenme yeteneğini araştıran bir bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğrenimi, spam filtreleme, veri madenciliği ve analitiği, OCR, kötü amaçlı yazılım tespiti, hareket izleme ve örüntü tanıma gibi öngörülemezlik nedeniyle açık algoritmaların programlanmasının imkansız olduğu çeşitli bilgi işlem senaryolarında kullanılır..

Kısa Tarihçe

Yapay zekanın ilk günlerinde bilim adamları, makinelerin gelen verilerden “öğrenmesi” istediler. Makine öğrenimine yönelik bu erken yaklaşımlar çeşitli sembolik yöntemler ve sinir ağları kullandı, ancak mantıksal, bilgiye dayalı yaklaşıma artan önem AI ve makine öğrenimi arasında bir bölünmeye neden oldu.

Makine öğrenimi yapay zeka geliştirme arayışından evrimleşti ve 1990’ların başında ayrı bir bilgisayar bilimi alanı olarak popülerlik kazandı. Makine öğreniminin odak noktası yapay zekadan miras alınan sembolik yaklaşımdan, istatistiksel yöntemleri ve modelleri ve olasılık teorisini kullanarak pratik problemleri çözüme kaydırdı. Makine öğrenimi, sayısallaştırılmış verilerin artan kullanılabilirliğinden ve verileri internet üzerinden dağıtma olasılığından (örneğin, “büyük veri”) büyük ölçüde yararlanmıştır..

Makine Öğrenimi Teorisi ve Yaklaşımları

Bir “öğrenme” makinesinin temel amacı deneyimlerinden genelleme yapmaktır. Aslında, bir öğrenme makinesinin öğrenme veri setine dayanarak, daha önce görülmemiş görevleri doğru bir şekilde yerine getirebilmesi.

Makine öğrenimi görevleri, görevin niteliğine ve öğrenme sinyaline bağlı olarak genellikle üç ana kategoride sınıflandırılır:

  • Denetimli öğrenme – öğrenme makinesi, örnek girdiler ve bunların çıktıları ile sunulur. Amaç, girdileri çıktılarla eşleyen genel bir kural öğrenmektir.
  • Denetimsiz öğrenme – girişte yapı bulmaya çalışmak için öğrenme makinesi kendi başına bırakılır. Gözetimsiz öğrenme kendi içinde bir hedef olabilir.
  • Takviye öğrenimi – makine, örneğin otonom araç sürüşü gibi tanımlanmış bir görevi yerine getirmesi gereken dinamik bir ortamla etkileşime girer. Öğrenim makinesine görev sırasında ödüller veya cezalar açısından geri bildirim sağlanır.

Birçok makine öğrenimi kavramı veya algoritması belirli sorunları veya görevleri çözmek için tasarlanmıştır. Liste kapsamlıdır, bu yüzden sadece birkaç kavramı adlandıracağız: karar ağacı öğrenme, ilişkilendirme ağacı öğrenme, derin öğrenme, endüktif mantık programlama, kümeleme, temsil öğrenme, benzerlik ve metrik öğrenme, kural tabanlı makine öğrenimi vb..

Makine öğrenimi aynı zamanda birçok etik soruyu da beraberinde getirir. Öğrenme makineleri, bilgi edinmek ve kararlar vermek için veri kümelerini kullanır ve bu veri kümeleri önyargılıysa, bu önyargılar bir öğrenme makinesinin çalışması sırasında görünebilir. Sorumlu ve tarafsız veri toplama, makine öğrenmesinin kritik bir parçasıdır.

Makine Öğrenim Kaynakları

Makine öğrenimine dalmak bir dizi önkoşul gerektirir. Bilgisayar bilimi ve matematik ya da istatistik konularında bir geçmişiniz olmalı ve genel olarak teknoloji ve programlama hakkında iyi bir anlayışa sahip olmanız gerekir..

Çok sayıda kurs ve öğrenme kaynağı çevrimiçi olarak mevcuttur ve birkaçını seçtik:

  • YouTube’daki Stanford 229 kursundan Andrew Ng’in Machine Learning derslerinden oluşan bir koleksiyon, makine öğrenimi ve istatistiksel örüntü tanıma için harika bir giriş sağlar.
  • Makine Öğrenmeye Giriş, Udacity.com’da ücretsiz çevrimiçi bir kurstur. Bu ders, verilerinizi en iyi temsil eden yararlı özelliklerin nasıl çıkarılacağını ve tanımlanacağını, en önemli makine öğrenme algoritmalarından birkaçını ve makine öğrenme algoritmalarınızın performansını nasıl değerlendireceğinizi öğretecektir. Kullanıcı kaydı gerekli.
  • Google’dan Derin Öğrenme, Google’ın Udacity.com tarafından düzenlenen ücretsiz derin öğrenme kursudur. Haftada altı saatlik bir katılım oranında yaklaşık üç ay süreceği tahmin edilmektedir. Açıkçası mutlak yeni başlayanlar için değil, ancak yerleşik mühendislerin ve veri bilimcilerinin Google’ın TensorFlow teknolojisinin yanı sıra derin öğrenme ile başa çıkmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor. Kullanıcı kaydı gerekli.

Ayrıca, herkese açık bazı büyük veri kümelerini denemeyi deneyebilir ve teorilerinizin pratikte işe yarayıp yaramayacağını kontrol edebilirsiniz:

  • ABD Hükümeti Verileri
  • San Francisco City Verileri
  • Reddit Veri Kümeleri

Makine Öğrenim Kitapları

Makine öğrenimi kitapları oldukça popüler olma eğilimindedir ve birçoğunu basılı olarak bulacaksınız. Bazıları çok iyi, ancak önce çevrimiçi kaynakları incelemenizi ve ilgilendiğiniz belirli algoritmayı veya yöntemi araştırmanızı öneririz..

Hala gevrek kağıt kırışıklığını tercih ediyorsanız, kontrol etmeniz gereken birkaç makine öğrenme kitabı:

  • Makine Öğrenimi: Kevin P Murphy’nin Olasılıksal Bir Perspektifi (2012), birleşik, olasılıklı bir yaklaşıma dayanarak makine öğrenimi alanına kapsamlı ve bağımsız bir giriş sunar. Kapsam, genişlik ve derinliği birleştirerek olasılık, optimizasyon ve doğrusal cebir gibi konularda gerekli arka plan malzemelerini sunmanın yanı sıra alandaki son gelişmelerin tartışılmasını da içeriyor..
  • Christopher M Bishop’un Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi (2007), kesin cevapların mümkün olmadığı durumlarda hızlı yaklaşık cevaplara izin veren yaklaşık çıkarım algoritmaları sunar. Örüntü tanıma veya makine öğrenimi kavramları hakkında önceden bilgi sahibi olunmaz..
  • Tüm İstatistikler: Larry Wasserman’ın İstatistiksel Çıkarımda Kısa Bir Kurs (2004), ML kavramlarını anlamak için istatistikte ihtiyacınız olan tüm konuları kapsamaktadır. Nitekim kitabın kendisi regresyon ve sınıflandırma gibi tipik ML yaklaşımlarının çoğuna oldukça iyi bir giriş yapmıştır..
  • İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları: Hastie, Tibshirani ve Friedman’ın Veri Madenciliği, Çıkarım ve Tahmin (2016), istatistikçiler ve bilim veya endüstride veri madenciliği ile ilgilenen herkes için değerli bir kaynaktır. Kitabın kapsamı, denetimli öğrenmeden (tahmin) denetlenmemiş öğrenmeye kadar geniş.

Sonuç

Makine öğrenimi artık teorik bir çalışma değildir ve üniversite laboratuarlarına ayrılmış egzotik bir bilgisayar bilimi alanı değildir. Olgunlaşmaya başlıyor ve makine öğrenimi için gerçek dünyadaki uygulamaların sayısı sürekli artıyor.

Bu cesaret verici gibi görünse de, makine öğreniminin istihdamının genellikle belirli nişlerle sınırlı olduğu ve tamamen iş perspektifinden ana akım olan bir şey olmadığı unutulmamalıdır. Başka bir deyişle, başka bir yerde kazanılacak daha çok para var ve geliştiriciler göreceli olarak kolaylıkla para kazanabilecekleri becerilere odaklanma eğiliminde.

Bununla birlikte, endüstri makine öğrenmesini benimsediğinden, geliştiricilerin ayak uydurması gerekecektir. Bu, makine öğrenimine yeni yaklaşımlar geliştirmede uzman olmaları gerektiği anlamına gelmez, bunun yerine ürünlerine ve hizmetlerine üçüncü taraf makine öğrenimi teknolojilerini uygulamak için çağrılabilecekleri anlamına gelir..

İleri Okuma ve Kaynaklar

Kodlama ve geliştirme ile ilgili daha fazla kılavuzumuz, eğiticimiz ve infografikimiz var:

  • Prolog Kaynakları: bu dil özellikle dili işlemek için geliştirilmiştir.
  • Lisp: ilk üst düzey dillerden biri, AI programlamasında son derece önemlidir. Lisp varyantları hakkındaki makalelerimize göz atın: AutoLISP, Clojure, Common Lisp, Emacs Lisp ve Scheme.
  • Chatbot’a aşık olmaktan kaçının: arsız başlığa rağmen, bu infografik konuşan bilgisayarların harika bir geçmişini sunar.

Süper bilgisayarlar İnsanlığın Geleceğini Şekillendiriyor

Yapay zekanın gerçekten nereden kalktığını bilmek ister misiniz? İnfografiklerimize göz atın, Süper Bilgisayarlar İnsanlığın Geleceğini Şekillendiriyor

Süper bilgisayarlar İnsanlığın Geleceğini Şekillendiriyor
Süper bilgisayarlar İnsanlığın Geleceğini Şekillendiriyor

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me