Makine öğrenmesi algoritmaları ne işe yarar?

Her biri kendine özgü özellik ve yeteneklere sahip birkaç farklı türde makine öğrenmesi algoritması vardır. En yaygın makine öğrenmesi algoritması türlerinden bazıları şunlardır:

Denetimli öğrenmesi algoritmaları: Bu algoritmalar, hem girdi verilerini hem de karşılık gelen doğru çıktıyı içeren etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Algoritma, girdi verilerini doğru çıktıya nasıl eşleyeceğini öğrenmek için bu eğitim verilerini kullanır ve daha sonra yeni, görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılabilir. Denetimli öğrenme algoritmalarına örnek olarak doğrusal regresyon ve destek vektör makineleri verilebilir.

Denetimsiz öğrenmesi algoritmaları: Bu algoritmalara herhangi bir etiketli eğitim verisi verilmez ve bunun yerine verilerdeki kalıpları ve ilişkileri kendi başlarına keşfetmeleri gerekir. Bu algoritmalar genellikle karmaşık veri kümelerini keşfetmek ve anlamak için kullanılır ve kümeleme ve boyutluluk azaltma gibi görevler için kullanılabilir. Denetimsiz öğrenme algoritmalarına örnek olarak k-ortalamalı kümeleme ve temel bileşen analizi verilebilir.

Takviyeli öğrenmesi algoritmaları: Bu algoritmalar, bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda kararlar almak üzere aracıları eğitmek için kullanılır. Algoritma, deneme yanılma yoluyla, harekete geçerek ve ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alarak öğrenir. Bu algoritmalar genellikle robotları ve diğer otonom sistemleri navigasyon ve kontrol gibi görevleri gerçekleştirmek üzere eğitmek için kullanılır.