Makine öğreniminin (ML) çeşitli endüstriler üzerinde önemli bir etkisi vardır. Verileri analiz etme ve sonuçları tahmin etme yeteneği, sağlık ve finans gibi alanlarda yeni fırsatlar yaratıyor. Ancak makine öğrenimine geçmeden önce sağlam bir temel oluşturmak önemlidir. Bu makalede gerekli ön koşullar özetlenecek ve Veri Bilimi ve Yapay Zeka eğitim kampının makine öğrenimine yolculuğunuzda sizi nasıl destekleyebileceği gösterilecektir.
1. Matematik: Makine Öğreniminin Temeli
Makine öğrenimi algoritmalarının kökleri matematikte derindir. Bu modelleri etkili bir şekilde anlamak ve uygulamak için temel matematik kavramlarını kavramak iyidir:
-
Doğrusal Cebir: Özellikle derin öğrenme, makine öğrenimi modelleri içindeki doğrusal cebire dayanır. Vektörleri, matrisleri ve matris işlemlerini anlamak, algoritmaların verileri nasıl işlediğini kavramaya yardımcı olabilir.
-
Analiz: Algoritmaların kendilerini nasıl optimize ettiğini anlamak, hesaplamanın, özellikle de diferansiyel hesabın sağlam bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Örneğin, gradyan iniş, bir modelin tahmin hatasını en aza indirmek için türevleri kullanır.
-
Olasılık ve İstatistik: Makine öğrenimi, tahminler oluşturmak için olasılıksal düşünceye dayanır. Modellerdeki belirsizliği değerlendirmek için koşullu olasılık, Bayes teoremi ve çeşitli dağılımlar gibi kavramları anlamak önemlidir.
Bu kavramlar karmaşık görünse de, öğrencilerin gerçek dünya projelerinde matematiğin anlık uygulamalarını görebileceği Code Labs Academy adresindeki Veri Bilimi ve Yapay Zeka Eğitim Kampı gibi veri bilimi programlarında pratik olarak tanıtılmaktadır.
2. Programlama Becerileri: Makine Öğreniminin Omurgası
Makine öğrenimi modellerinin uygulanması bazı programlama becerileri gerektirir. Veri bilimi için Python, kullanıcı dostu yapısı ve kapsamlı kütüphane desteği nedeniyle bu alanda en sık kullanılan dildir. Büyük veri kümelerini etkili bir şekilde yönetmeyi öğrenirken Python hakkında temel bir anlayış gereklidir. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi paketleriyle Python, makine öğrenimi için tercih edilen dil olarak öne çıkıyor.
3. Veri Manipülasyonu: Verilerinizi Makine Öğrenimi için Hazırlama
Makine öğrenimi veri gerektirir ve etkinliğini sağlamak için genellikle temizleme ve dönüştürme gerektirir.
-
Veri Karıştırma: Veriler nadiren mükemmel durumda gelir. Modellerinizde kullanmadan önce eksik değerleri, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları gidermeniz gerekir. Pandalar bu süreç için önemli bir araçtır.
-
Veri Görselleştirme: Verilerinizdeki eğilimleri, kalıpları ve aykırı değerleri belirlemek için bunları grafikler ve çizelgeler kullanarak görselleştirmek önemlidir. Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler verilerinizi keşfetmenizi ve özellikleri seçmenizi kolaylaştırır.
4. Temel Makine Öğrenimi Kavramları
Daha karmaşık modellere dalmadan önce makine öğreniminin bazı temel kavramlarını anlamak faydalı olacaktır:
-
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Denetimli öğrenmede etiketli verilerle çalışırız, denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş verilere dayanır. Her yaklaşım, sınıflandırma ve kümeleme görevlerinde farklı amaçlara hizmet eder.
-
Eğitim, Doğrulama ve Test: Modellerin gerçek dünya senaryolarında etkili bir şekilde çalıştığından emin olmak için test edilmeleri, doğrulanmaları ve görünmeyen veriler üzerinde eğitilmeleri gerekir. Verilerinizin test, doğrulama ve eğitim kümelerine bölünmesi, modelin iyi bir şekilde genelleştirilmesine yardımcı olur ve aşırı uyum riskini azaltır.
-
Aşırı Uyum ve Yetersiz Uyum: Bir model, eğitim verileri üzerinde mükemmel performans sergiliyorsa ancak yeni verilerle sorun yaşıyorsa aşırı uygun olarak kabul edilir; çok basitse yetersiz uygun olarak kabul edilir. Etkili modeller oluşturmanın anahtarı, önyargı ve sapma arasında doğru dengeyi bulmakta yatmaktadır.
5. Temel Makine Öğrenimi Algoritmalarına Giriş
Temel konularda uzmanlaştıktan sonra daha karmaşık makine öğrenimi algoritmalarını keşfedebilirsiniz:
-
Doğrusal Regresyon: Sürekli değişkenleri tahmin etmeye yönelik bu yöntem basit ama bir o kadar da önemlidir. Daha gelişmiş tekniklerin temelini oluşturur ve muhtemelen karşılaşacağınız ilk modellerden biridir.
-
Lojistik Regresyon: Kategorik sonuçları olan problemleri çözerken lojistik regresyon önemlidir. İkili sınıflandırma görevlerinde sıklıkla kullanılır.
-
Karar Ağaçları: Karar ağaçlarının anlaşılması ve uygulanması kolaydır çünkü verileri özellik değerlerine göre bölerler. Hem regresyon hem de sınıflandırma görevlerine uygulanabilirler.
-
K-En Yakın Komşular (KNN): KNN, özellik uzayındaki veri noktalarının yakınlığına dayalı olarak tahminler yapan basit bir algoritmadır.
6. Eğitim Kampına Başlayın
Code Labs Academy adresindeki Veri Bilimi ve Yapay Zeka Eğitim Kampı gibi yapılandırılmış bir öğrenim programı, daha detaylı bilgi edinmek istiyorsanız ihtiyacınız olan rehberliği ve netliği sağlayabilir. makine öğrenimi ama nereden başlayacağımı bilmiyorum. Maliyetlerden ve eğitim kampının tam olarak neleri içerdiğinden emin değilseniz bu makaleye göz atın -yarı zamanlı-eğitim kampı-maliyeti) her şeyi ayrıntılı olarak açıklıyor.
Neden Çevrimiçi Eğitim Kampı Seçmelisiniz?
-
Kapsamlı Müfredat: Cebir, programlama, veri işleme ve makine öğrenimi gibi konuları kapsayan temel bilgileri tek bir yerden edinin.
-
Uygulamalı Öğrenme: İş zorluklarını yansıtan pratik projelere katılın.
-
Mentorluk: Bir eğitim kampına dahil edilen derslerin yanı sıra, deneyimli eğitmenlerinizden kişisel tavsiye ve destek alacaksınız.
-
Kariyer Rehberliği:Portfolyonuzu oluşturma ve veri bilimi veya yapay zeka alanında kariyere hazırlanma konusunda destek alın.
Makine öğrenimi alanındaki yolculuğunuza başlamak için matematik, programlama, veri işleme ve makine öğreniminin temel kavramları konularında sağlam bir anlayışa sahip olmanız önemlidir. Bu alanlarda uzmanlaşarak makine öğreniminde bir uygulayıcı olarak kendinizi başarıya hazırlarsınız. Çevrimiçi eğitim kamplarından elde edilen yapılandırılmış öğrenme ve pratik deneyim sayesinde, veri bilimi veya yapay zeka alanında ödüllendirici bir kariyere giden en iyi yoldasınız.
Code Labs Academy'ın Makine Öğrenimi becerileriyle verileri çığır açan buluşlara dönüştürün.
