İçerik
- Tanımı - Makine Öğrenmesi ne demektir?
- Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
- Techopedia Makine Öğrenimini Açıklar
Tanımı - Makine Öğrenmesi ne demektir?
Makine öğrenimi, insan bilgisinin teknolojik gelişimine yönelik yapay bir zeka (AI) disiplinidir. Makine öğrenimi, bilgisayarların analiz, kendi kendine eğitim, gözlem ve deneyim yoluyla yeni durumları ele almalarını sağlar.
Makine öğrenmesi, yeni senaryolara maruz kalma, test etme ve uyarlama yoluyla hesaplamanın sürekli ilerlemesini kolaylaştırırken, müteakip (aynı olmasa da) durumlardaki iyileştirilmiş kararlar için model ve eğilim tespitini kullanır.
Makine öğrenimi genellikle benzer bir metodolojiyi paylaşan veri tabanlarındaki veri madenciliği ve bilgi keşfi ile karıştırılmaktadır.
Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Techopedia Makine Öğrenimini Açıklar
Bir makine öğrenmesi öncüsü olan Tom M. Mitchell ve Carnegie Mellon Üniversitesi (CMU) profesörü, insan ve makine öğrenmesinin evrimi ve sinerjisini öngördü. Bugünün Haber Bülteni mükemmel bir örnek. Haber akışı, kullanıcı arkadaşının içeriğini görüntülemek için programlanmıştır. Bir kullanıcı sık sık etiketler veya belirli bir arkadaşın duvarına yazarsa, Haber Akışı bu arkadaştan daha fazla içerik görüntülemek için davranışını değiştirir.
Diğer makine öğrenme uygulamaları, sözdizimsel örüntü tanıma, doğal dil işleme, arama motorları, bilgisayarla görü ve makine algılamasını içerir.
İnsan sezgisini bir makinede kopyalamak zordur, çünkü öncelikle insanlar bilinçsizce kararları öğrenir ve uygularlar.
Çocuklar gibi, makinelerin de gelecekteki davranışın diktisine yönelik geniş algoritmalar geliştirilirken uzun bir eğitim süresi gerekir. Eğitim teknikleri arasında ezberci öğrenme, parametre ayarlama, makro operatörler, öbekleme, açıklama tabanlı öğrenme, kümeleme, hata düzeltme, vaka kaydı, çoklu model yönetimi, geri yayılım, güçlendirme öğrenme ve genetik algoritmalar bulunmaktadır.