Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesi (ML) ile büyük veri ve karmaşık veri kümeleri üzerinde çalışan algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak, bilgisayarların veriden öğrenmesini sağlıyor ve insan müdahalesi olmadan tahmin yapma yeteneği kazandırıyoruz.
Bu süreci verilerin analiz edilmesi, örüntülerin tanımlanması ve model eğitimi ile başlatıyor ve bu
sayede, verilerin sürekli yenilenmesi ile daha güçlü ve etkili modeller geliştiriyoruz.
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Denetimli öğrenme, etiketlenmiş veriler kullanarak mevcut örüntüleri analiz eder ve hedef değişkenleri tahmin eder. Sınıflandırma ve regresyon algoritmalarını kullanarak, belirli kategorilere ayırma veya sayısal değerleri tahmin etme işlemleri gerçekleştiriyoruz.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri üzerinde çalışarak veri içindeki gizli yapıları ve örüntüleri
keşfetmeyi amaçlar. Kümeleme ve boyut indirgeme yöntemleriyle, büyük veri setlerindeki önemli
özellikleri belirleyip grupluyoruz.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşimde bulunarak ödüller kazanmayı öğrenmesini sağlar. Q-öğrenme gibi algoritmalar ile özellikle dinamik ortamlarda karar verme süreçlerini optimize ediyoruz, örneğin otonom araçlarda bu yöntemler sıklıkla kullanılır.
Derin Öğrenme (Deep Learning)
Derin öğrenme, sinir ağlarına dayalıdır ve özellikle görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi karmaşık veri setlerinde başarılıdır. CNN ve RNN gibi algoritmalar kullanarak yüksek doğruluk oranları ile veri analizi yapıyoruz.
Veri Setleri ve Model Eğitimi
Büyük miktarda veri ile çalışarak, model eğitim süreçlerinde verileri optimize ediyoruz. Bu verilerle eğittiğimiz modellerin doğruluğunu artırmak için ön işleme ve doğrulama adımlarını titizlikle gerçekleştiriyoruz.