Seri No Öğrenme – Gezginler

Seri No Öğrenme

Seri no öğrenme, bir dizi örnekten öğrenen bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bu algoritmalar, bir dizi örnekten bir model öğrenir ve daha sonra bu modeli yeni örnekleri tahmin etmek için kullanır. Seri no öğrenme algoritmaları, birçok farklı alanda kullanılır, örneğin:

Doğal dil işleme
Görüntü işleme
Konuşma tanıma
Makine çevirisi
Öneri sistemleri

Seri no öğrenme algoritmaları, genellikle iki aşamada çalışır:

Eğitim aşaması: Bu aşamada, algoritma bir dizi örnekten bir model öğrenir. Model, örneklerin özelliklerine ve bunların etiketlerine göre oluşturulur.
Tahmin aşaması: Bu aşamada, algoritma yeni örnekleri tahmin etmek için öğrenilen modeli kullanır. Yeni örneklerin özellikleri modele girilir ve model bu özelliklere göre bir tahmin üretir.

Seri no öğrenme algoritmaları, birçok farklı türde olabilir. En yaygın seri no öğrenme algoritmaları şunlardır:

Doğrusal regresyon: Doğrusal regresyon, bir dizi örnekten bir doğrusal model öğrenen bir algoritmadır. Bu model, örneklerin özelliklerine ve bunların etiketlerine göre oluşturulur. Doğrusal regresyon algoritması, yeni örnekleri tahmin etmek için öğrenilen modeli kullanır.
Lojistik regresyon: Lojistik regresyon, bir dizi örnekten bir lojistik model öğrenen bir algoritmadır. Bu model, örneklerin özelliklerine ve bunların etiketlerine göre oluşturulur. Lojistik regresyon algoritması, yeni örnekleri tahmin etmek için öğrenilen modeli kullanır.
Karar ağaçları: Karar ağaçları, bir dizi örnekten bir karar ağacı öğrenen bir algoritmadır. Bu karar ağacı, örneklerin özelliklerine ve bunların etiketlerine göre oluşturulur. Karar ağaçları algoritması, yeni örnekleri tahmin etmek için öğrenilen karar ağacını kullanır.
Rastgele ormanlar: Rastgele ormanlar, bir dizi karar ağacından oluşan bir algoritmadır. Bu karar ağaçları, farklı örnek kümelerinden ve farklı özellik alt kümelerinden oluşturulur. Rastgele ormanlar algoritması, yeni örnekleri tahmin etmek için karar ağaçlarının tahminlerini birleştirir.
Destek vektör makineleri: Destek vektör makineleri, bir dizi örnekten bir destek vektör makinesi öğrenen bir algoritmadır. Bu destek vektör makinesi, örneklerin özelliklerine ve bunların etiketlerine göre oluşturulur. Destek vektör makineleri algoritması, yeni örnekleri tahmin etmek için öğrenilen destek vektör makinesini kullanır.

Seri no öğrenme algoritmaları, birçok farklı alanda kullanılır. Bu algoritmalar, yeni örnekleri tahmin etmek için kullanılır ve bu tahminler birçok farklı amaç için kullanılabilir. Örneğin, seri no öğrenme algoritmaları şunlar için kullanılabilir:

Müşteri davranışını tahmin etmek
Ürün satışlarını tahmin etmek
Finansal riskleri tahmin etmek
Tıbbi teşhis koymak
Hava durumunu tahmin etmek

Seri no öğrenme algoritmaları, birçok farklı alanda kullanılan güçlü bir araçtır. Bu algoritmalar, yeni örnekleri tahmin etmek için kullanılır ve bu tahminler birçok farklı amaç için kullanılabilir.

Faydalı Siteler ve Dosyalar