1. Anasayfa
  2. Veri Bilimi

Makine Öğrenimi İçin Verilerin Önemini Anlamak

Makine Öğrenimi İçin Verilerin Önemini Anlamak
Makine Öğrenimi İçin Verilerin Önemini Anlamak
0

Makine Öğrenimi İçin Veri. Veri, makine öğrenimi için en önemli ve sahip olunması gereken besindir. Herhangi bir gerçek, metin, sembol, resim, video vb. olabilir, ancak işlenmemiş biçimde. Veriler işlendiğinde, bilgi olarak bilinir. Veri olmadan makine öğrenimi, ruhu ve zihni olmayan çıplak bir makineden başka bir şey değildir. Bu veriler, makinelerin, tarihte birkaç yıl önce aklımıza bile gelmemiş olan inanılmaz görevleri yapmasını sağlıyor.

Bu kadar önemli olmasına rağmen, makineler verilerin neyi temsil ettiğini anlamıyor. ‘a’nın neden ‘a’ olduğunu ve neden bu şekilde yazıldığını veya ‘bu’nun neden ne anlama geldiğini anlamıyorlar. Çoğumuz yediğimiz yemeği anlamıyoruz. Bildiğimiz tek şey yemek yememiz gerektiği ve biz de öyle yapıyoruz. Arka planlar ve ön planlar umurumuzda değil. Makine öğrenimi için veriler besindir. Sadece onu tüketir ve ardından verileri anlamak yerine farklı veriler arasındaki ilişkileri öğrenir.

Temel olarak, tüm makinelerin yaptığı, farklı veriler arasındaki ilişkileri bulmaktır. Verilerin neden önemli olduğunu ve neden makinelerin verileri anlamadığını, ancak veriler arasındaki ilişkileri bulduğunu anlamak için benimle olun.

Makine Öğrenimi için Verinin Değeri Nedir?

Veriler, makine öğrenimi için çok önemlidir ve veri olmadan makine öğrenimi mümkün değildir. Bir biçimde veya diğerinde veri gerektirir. Tıpkı biz insanların zihin gelişimi için yiyeceğe ihtiyaç duyması gibi ve daha sonra görselleştirerek, işiterek vb. Bu veriler, gelecekte olacağımız insan tipinde hayati bir rol oynuyor.

Aynı şekilde, makine öğrenimi için veriler, kendisine beslenen verilere dayalı olarak deneyim ve karar verme becerisini geliştirmek için önemlidir. Makine öğrenimi için bu veriler iki tür olabilir – (yeni başlayanlar için):

Sayısal veri

Bu tür veriler, sayılar ve yalnızca sayılar biçimindedir. Bu iyi bir veri türüdür ve tüm makine öğrenimi modelleri verilerle çalışır. Diğer tüm veri türlerinin bu forma çevrilmesi gerekir ve ardından bu veriler makineye beslenir (1, 2, yaş, maaş, deneyim vb. veriler).

Kategorik Veriler

Bu başka bir veri türüdür. Genellikle metin, sembol gibi karakterleri içeren veriler bu kategoriye girer. Bu tür veriler öncelikle ve bazı teknikler kullanılarak sayısal forma dönüştürülmesi çok önemlidir. Dönüştürülmedikçe, makine bu verileri alamaz ve giriş ve çıkış verileri arasındaki ilişkileri formüle edemez. Bu tür verilerle uğraşırken, bu noktayı akılda tutmak önemlidir.

Orada ne kadar veri olmalı

Bu aynı zamanda makine öğrenimi ile uğraşırken dikkate alınması gereken önemli bir noktadır. Ne kadar önemli bir faktör ve aklımızda bulunsun, makinenin açlıktan ölmemesi için yeterli veriye sahip olmamız ve makinenin değersiz hale gelmemesi için çok fazla veriye sahip olmamız gerektiğini unutmayın.

Çok Önemli Bir Nokta

Çok azı da fazlası da makineler için olduğu kadar insanlar ve tüm varlıklar için de kötüdür.

Bazen elimizde çok az veri oluyor ve o zamanlarda daha fazla veri almamız gerekiyor. Daha fazla veri elde etmek için çeşitli teknikler vardır.

Böyle bir şey mümkün değilse ilk adım sonra diğer teknikler böyle purposes.Data büyütme için exist fazla veri üretmek için kullanılan tekniklerden biridir yapmak vb, araştırma, anket yoluyla, elle veri almak için olmalıdır. Sahte veriler üretir ve bu veriler makine öğreniminde kullanılabilir.

Ve bazen daha fazla veriye sahibiz ve o zamanlarda biraz veri bırakıp sadece biraz veri kullanıyoruz. Ama değerli veri kaybına yol açabilir.

Diğer yöntem tüm verileri kullanır, ancak her eğitim aşaması bazı veriler bırakır ve yalnızca bazı verileri kullanır. Bir sonraki eğitimde başka bir veri kullanın ve diğer bazı verileri dışarıda bırakın.

Verileri Bölme

Bir makine öğrenimi modelini eğittiğimizde, onu bazı veriler üzerinde test etmemiz gerekir. Tıpkı öğrencilerin sınavlarda test edildiği gibi. Bu amaçlar için, test için bazı veriler bırakıyoruz ve eğitim için yalnızca bazı verileri kullanıyoruz. Test için kullanılan veriler test verileri olarak bilinir ve eğitim için kullanılan veriler eğitim verileri olarak bilinir.

Test verileri makineden gizli tutulmalı ve bundan önce değil, yalnızca test aşamasında kullanılmalıdır. Bütün amaç, makinenin ne kadar iyi öğrendiğini görmektir.

Bir Makine Ne Öğrenir?

Modeli ve verileri makineye girdi olarak eğitirken, makine veri kümesindeki her veri öğesini gözden geçirir. Verileri öğrenir, veri kalıplarını hatırlar. Sonunda makineden tahmin yapmasını istediğimizde, verilerden toplanan önceki bilgi ve deneyimleri kullanır ve tahminde bulunur.

Bir Hava tahmini örneği aldığımızı varsayalım. Veriler makineye verildiğinde, girdileri çıktılara eşler, yani neden ve sonuçları eşler. Tahmin istediğimizde ve temp vb. gibi bazı veriler verdiğimizde, önceki verilerin haritalamasını, yani deneyimden gelen eğitim verilerini kullanır ve verilen verileri tahmin eder.

Yani makineler verilerin haritalanmasını öğrenir ve deneyime dayalı tahminlerde bulunur ve eğer tahmin doğruysa, o zaman makine öğrenmiştir ve eğer yanlışsa, o zaman iyileştirme için alan vardır. İnsanlarda olduğu gibi makine öğreniminde de her zaman hatalar vardır. Öğrenme, bu hataları en aza indirmeyi ve tahmin ile gerçekleşen arasındaki boşluğu azaltmayı amaçlar.

Sonuç Bağlamı

Bu makale, verilerin makineler için önemini ve verilerin neden yeterince mevcut olması gerektiğini gördü. Veri, makine için yiyecek ve deneyim gibidir ve bu veriler makine öğrenimini mümkün kılar.

Makine öğrenimi projesine girerken yeterli veriye sahip olduğunuzdan emin olun.

Yapay Zeka ve Dijital Dönüşüm

Yapay Zekâ ve Dijital Dönüşüm

İş Dünyasında Dijital Dönüşüm Süreçleri ve Yapay Zekâ Etkisi odağında Yapay Zekâ ve Dijital Dönüşüm kitabını Hemen SATIN AL ya da Online Eğitime Hemen dahil ol.

Hasan YILDIZ, Girişimci. Doktora Öğrencisi. Yazmayan YAZILIMCI. Veri Şeysi. Eğitmen...

Yazarın Profili
İlginizi Çekebilir
Yapay Öğrenme

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir