Makine Öğrenimi – Öğrenme İçinde Otomasyon

29 Temmuz 2023

Makine öğrenimi ve buna duyulan ihtiyaç A

Makine öğrenimi, bir bilgisayar sisteminin farklı veri türlerini kendi başlarına analiz etmek ve yorumlamak için tasarlanmış algoritmalarla beslendiği Yapay Zekanın bir alt alanıdır. Bu öğrenme algoritmaları, örnek veriler kullanılarak eğitildiklerinde analiz etme yeteneğini elde ederler.

Analiz edilecek veri miktarı çok büyük olduğunda ve insan sınırlarının dışında olduğunda işe yarar. Önemli sonuçlara varmak ve önemli kararlar almak için kullanılabilir.

Uygulandığı bazı önemli alanlar:

Kanser tedavisi-

Kanserli hücrelerin öldürülmesinde kullanılan kemoterapi, insan vücudundaki sağlıklı hücreleri bile öldürme tehlikesi taşımaktadır. Kemoterapiye etkili bir alternatif, hücreler arasında doğru ayrımı yapmak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan radyoterapidir.

Robotik cerrahi-

Bu teknoloji kullanılarak, insan vücudunun boşlukların dar olduğu ve doktorun ameliyatı bozma riskinin yüksek olduğu bölgelerinde risksiz ameliyatlar yapılabilir. Robotik cerrahi, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak eğitilir.

Finans-

Bir insanın saatlerce gerçekleştirebileceği sahte banka işlemlerini saniyeler içinde tespit etmek için kullanılır.

Makine öğreniminin faydası sonsuzdur ve birçok alanda kullanılabilir.

Makine Öğreniminde ne öğrenilir?

denetimli algoritmalar-

Denetimli öğrenme, girdi ve çıktının bilindiği öğrenme türüdür ve haritalama sürecini veya aralarındaki ilişkiyi öğrenmek için bir algoritma yazarsınız.

Algoritmaların çoğu denetimli öğrenmeye dayalıdır.

denetimsiz algoritmalar-

Denetimsiz öğrenmede çıktı bilinmez ve algoritmalar, verilerin yapısını ve dağıtımını belirlemede kendi kendine yeterli olacak şekilde yazılmalıdır.

Önkoşullar

Bilgisayar bilimi öğrencileri ve mühendislik geçmişi olan diğer öğrenciler, Makine öğrenimini öğrenmeyi daha kolay buluyor. Bununla birlikte, aşağıdaki alanlarda iyi veya en azından temel bilgiye sahip olan herkes, konuya başlangıç seviyesinde hakim olabilir: –

programlamanın temelleri-

Programlamanın temelleri, temel programlamanın, veri yapılarının ve algoritmalarının iyi bir şekilde kavranmasını içerir.

Olasılık ve istatistik-

Aksiyomlar ve kurallar, Baye teoremi, regresyon gibi temel olasılık konuları bilinmelidir.

Ortalama, medyan, mod, varyans ve normal, Poisson, binom vb. gibi dağılımlar gibi istatistiksel konularda bilgi gereklidir.

Lineer Cebir-

Doğrusal cebir, doğrusal ifadelerin matrisler ve vektör uzayları biçiminde temsilidir. Bunun için matrisler, karmaşık sayılar ve polinom denklemleri gibi konularda iyi bilgi sahibi olunmalıdır.

NOT: Bu önkoşullar yeni başlayanlar içindir.

Makine öğreniminde iş olanakları A

Modern ve doğaçlama teknolojideki sınırsız uygulamaları ve kullanımı sayesinde, profesyonellerine olan talep her geçen gün artıyor ve hiçbir zaman trendden çıkmıyor.

Bir profesyonel aşağıdaki alanlarda iş bulabilir: –