Yapay Zekayı Anlamak
Maarten Van den Broeck
Senior Content Developer at DataCamp


Makine Öğrenmesi: veriden öğrenir ve kalıpları belirler

Makine Öğrenmesi: veriden öğrenir ve kalıpları belirler

Makine Öğrenmesi: veriden öğrenir ve kalıpları belirler

Makine Öğrenmesi: veriden öğrenir ve kalıpları belirler

Makine Öğrenmesi: veriden öğrenir ve kalıpları belirler

Sınıflandırma: her gözleme ait olabileceği kategoriyi (sınıfı) atayın

Sınıflandırma: her gözleme ait olabileceği kategoriyi (sınıfı) atayın
Denetimli öğrenme: öğrenmek/eğitmek için etiketli gözlemler (sınıfı baştan bilinen) gerekir; çıkarım yapabilen bir model oluşturulur

Regresyon: her gözleme girdilerine göre sayısal bir çıktı veya etiket atayın

Zaman serisi tahmini: geçmiş davranışına göre gelecekteki değerleri tahmin edin

Kümeleme: benzer özelliklere sahip alt grupları bulun (örn. k-means algoritması)

Anomali tespiti: alışılmadık gözlemleri belirleme; ör. olağandışı kart işlemleri

Birliktelik kuralı keşfi: işlem verilerinde sık birlikte görülen öğeleri bulun

Pekiştirmeli öğrenme: karmaşık bir görevi deneme-yanılma ile deneyimleyerek öğrenin

Derin sinir ağlarına dayalı ileri seviye modeller: klasik ML’in sınırlı kaldığı çok zor görevleri çözer
Veriden insan beynine benzer şekilde öğrenir
Öğrenmek için çok veri gerekir: bazen milyonlarca gözlem

Derin sinir ağlarına dayalı ileri seviye modeller: klasik ML’in sınırlı kaldığı çok zor görevleri çözer
Öğrenmek için çok veri gerekir: bazen milyonlarca gözlem

Yapay Zekayı Anlamak