Bilgisayar Modeli Öğrenme
Bilgisayar modeli öğrenme, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve bu öğrenmeyi yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanmasını sağlayan bir makine öğrenmesi türüdür. Bilgisayar modeli öğrenme, birçok farklı alanda kullanılır, örneğin:
- Görüntü tanıma: Bilgisayarlar, görüntüleri analiz ederek nesneleri, yüzleri ve diğer nesneleri tanımlayabilir.
- Doğal dil işleme: Bilgisayarlar, metni anlayabilir ve üretebilir.
- Konuşma tanıma: Bilgisayarlar, konuşmayı anlayabilir ve metne dönüştürebilir.
- Öneri sistemleri: Bilgisayarlar, kullanıcıların geçmiş davranışlarına göre onlara ürün veya hizmet önerileri sunabilir.
- Sahtekarlık tespiti: Bilgisayarlar, alışveriş işlemlerini analiz ederek sahtekarlıkları tespit edebilir.
Bilgisayar modeli öğrenme, birçok farklı algoritma kullanılarak gerçekleştirilebilir. En yaygın kullanılan algoritmalar şunlardır:
- Denetimli öğrenme: Bu algoritmalar, etiketlenmiş verilerle eğitilir. Etiketlenmiş veriler, her bir veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu gösteren verilerdir. Örneğin, bir görüntü tanıma algoritması, kediler ve köpekler gibi farklı sınıflara ait görüntüleri içeren bir veri setiyle eğitilebilir.
- Denetimsiz öğrenme: Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Etiketlenmemiş veriler, her bir veri noktasının hangi sınıfa ait olduğunu göstermeyen verilerdir. Örneğin, bir kümeleme algoritması, müşteri verilerini analiz ederek müşterileri farklı kümelere ayırabilir.
- Yarı denetimli öğrenme: Bu algoritmalar, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmeden daha az etiketlenmiş veri gerektirir, ancak denetimsiz öğrenmeden daha doğru sonuçlar üretir.
Bilgisayar modeli öğrenme, birçok farklı alanda kullanılan güçlü bir araçtır. Bilgisayar modeli öğrenme algoritmaları, verilerden öğrenerek yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunabilir ve bu tahminler birçok farklı amaç için kullanılabilir.
Bilgisayar Modeli Öğrenme Dosyası
Bilgisayar Modeli Öğrenme Dosyası
- Üretici firma: Kaggle
- Ücretsiz: Evet
- Uyumlu işletim sistemleri: Windows, macOS, Linux
- Dosya boyutu: 1,5 GB
Bu dosya, bilgisayar modeli öğrenme algoritmalarını eğitmek için kullanılabilecek bir dizi görüntü içerir. Dosya, kediler, köpekler, arabalar ve ağaçlar gibi farklı sınıflara ait 10.000’den fazla görüntü içerir. Görüntüler, JPEG formatında sıkıştırılmıştır ve her bir görüntü 224×224 piksel boyutundadır.
Bu dosya, bilgisayar modeli öğrenme algoritmalarını eğitmek için kullanılabilir. Örneğin, bir görüntü tanıma algoritması, bu dosyadaki görüntüleri kullanarak kedileri, köpekleri, arabaları ve ağaçları tanımayı öğrenebilir.
Önemli Not: Bu yazı Google Gemini yapay zekası tarafından otomatik olarak oluşturulmuştur ve hatalı bilgiler içerebilir. Düzeltmek için iletişim sayfamızdaki formdan veya yine iletişim sayfamızda bulunan eposta adresi yoluyla bizimle iletişime geçebilirsiniz. Hata varsa hemen düzeltilmektedir.