Veri Bilimine Yeni Başlayanlar İçin Genel Bilgiler | by Fatma Akarsu | Oct, 2021

Shared By



Visit The Original Post

Fatma Akarsu

Selamlar bu yazımda günümüzün en popüler alanlarından olan yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi hakkında bazı genel ve yeni başlayanların bilmesi gereken bilgiler vereceğim. Ben de henüz bu alanda yeniyim ve size şuana kadar çeşitli platformlarda öğrendiğim bilgileri aktarmaya çalışacağım.

Yapay Zeka Nedir ?

Yapay Zeka, çevresindeki parametrelerden öğrenen ve bir durumla karşılaştığında tıpkı insan gibi “zeka”sını kullanarak o durumu yorumlayıp aksiyon alabilen sistemlerdir. Konvansiyonel yazılım dillerinde bu aksiyon alma aşaması her durum için manuel kodlanır. Kodlanmayan bir durumla karşılaşıldığında konvansiyonel programlama dili ile geliştirilen proje hata verir ve çalışmayı durdurur

Machine Learning (Makine Öğrenmesi) Nedir ?

Bilgisayarlarla kurduğumuz yeni iletişim biçimine makine öğrenmesi denir. Makine öğrenmesi, isteklerimizi bilgisayara anlatmak için kullanılan bir iletişim aracıdır.

Supervised Learning ve Unsupervised Learning Nedir ?

Supervised learning (denetimli öğrenme), modelimize verilerimizi etiketleriyle birlikte verdiğimiz ve modelin bunlardan bir şeyler öğrendiği model eğitme paradigmasıdır.

Unsupervised learning (denetimsiz öğrenme), denetimli öğrenmeden farklı olarak, verileri sebep-sonuç ya da giriş-çıkış şeklinde etiketlemeden, veri içerisinde var olan ilişkilerin ve yapıların öğrenilmesidir

Regression vs Classification

Regression → Tahmin etmeye çalıştığım şeyler sürekli değişkenlerse :

● Ev fiyatı tahmini

● Kişinin yaş tahmini

● Bir çiçeğin çapının tahmini

● Muhtarlığa aday bir kişinin alacağı oy tahmini

● Arabanın motor hacminin L cinsinden tahmin

Classification → Tahmin etmeye çalıştığım şeyler kategorik bir değişkense :

● Bir kişinin titanikten kurtulup kurtulmadığı

● Bir tümörün iyi huylu olup olmadığı

● Öğrencinin sınıfı geçip geçmeyeceği

● Bir e-mailin spam olup olmadığı

● Bir videodaki nesnenin [Köpek, kedi, kuş, at, otomobil, insan, araba] seçeneklerinden hangisinin olduğunun bulunması

Overfitting (Aşırı Öğrenme) Nedir ?

Modelimiz train(eğitim aşaması)’de gördüğü noktalardan bir şeyler öğrenip genellemek yerine, noktaları ezberliyorsa bu durumda overfitting olur.

Yapay Zeka da Bias Nedir ? Nasıl önlenir ?

Bias: Hata/yanlılık/sapma. Modelleme sonucunda tahmin edilen veriler ile gerçek veriler arasındaki uzaklığı yansıtan değerdir.

Bias, veriyi oluşturan kişilere bağlıdır. Bias miktarını azaltmak için veriyi toplama, analiz, tahmin gibi süreçlerde farklı arka plandan insanlar dahil edilmelidir.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *