En İyi 10 Makine Öğrenme Algoritması

Yapay Zeka , farkında olmadan da günlük yaşamımızda çok önemli bir rol oynar. Bir video oyunu oynadığımızda veya akıllı telefonlarımızı kullandığımızda hepimiz eylemlerimize göre tepki gösteren ve çalışan yapay zeka kullanıyoruz . Olaylara tepki gösterecek şekilde programlandılar. Bu olayları anlıyor ve onlara cevap veriyorlar.

Örneğin, Google Text to Text (Metin Tanıma) metninde, program söylenenin ne olduğunu anladıktan sonra metne dönüştürerek bir yapay zeka örneği haline getiriyor. Bu AI programları, Makine Öğrenimi algoritmaları olarak bilinen algoritmalar üzerinde çalışır. Bu Algoritmalar, AI sistemini çalıştırır ve onlara çeşitli durumları ele almak için gerici güç verir.

En İyi 10 Makine Öğrenme Algoritması

Bu algoritmalar farklı türdedir ve karmaşık bir AI sistemi oluşturmak için farklı işlevler yaparlar ve her bir AI sistemi çoklu makine öğrenimi algoritmalarının birleşimidir. Bunlar önemli makine öğrenme algoritmalarından bazılarıdır:

1. Yapay Sinir Ağı Algoritmaları
İnsan vücudunun sinir ağı şemasına ilham veren ve modellenen Algoritmalar, YSA Algoritmaları olarak adlandırılır. YSA, çeşitli problem türlerini ele alan yüzlerce farklı numaralandırma algoritmasının bir alt alanını oluşturur. Ağ üzerinden akan bilgi, YSA’nın hangi yapıyı aldığı ve yapının giriş ve çıkışa tamamen bağımlı olduğunu belirler.

Doğrusal olmayan istatistiksel veri modelleme araçlarıdır. Perceptron, Back-Propagation vb. Gibi algoritmalardan oluşan YSA, modellerle eşleşir ve doğru tahminler yapmak için regresyon ve sınıflandırma problemlerinde yaygın olarak kullanılır.

2. Derin Öğrenme Algoritmaları
Derin Boltzmann Makinesi, Yığılmış Otomatik Kodlayıcılar vb. Derin Öğrenme Algoritmaları, YSA Algoritması ailesinin ileri formlarıdır. Onlar çoklu katmanlardan oluşan YSA’lardır. Bu algoritmalar, daha yüksek seviyelerde işleyen daha büyük ve daha karmaşık sinir ağları oluşturmak için kullanılır. Çoğunlukla asgari etiketli verilerden oluşan büyük veri kümeleriyle yarı denetimli öğrenme problemleri ile ilgilidirler. Çok modlu olmayan doğrusal dönüşümlerden oluşan model mimarisi kullanımı yoluyla yüksek düzeyli veri soyutlamalarını modelliyorlar.

3. Örnek tabanlı Algoritmalar
K-En Yakın Komşu (kNN), Kendini Organize Etme Haritası (SOM) vb. Tarafından oluşturulan örnek tabanlı algoritmalar, çerçeveye merkezi olarak düşünülen eğitim verilerinin örnekleri, illüstrasyonları veya senaryoları ile desteklenen karar problemleri olan algoritmalardır. Bu algoritmalar, bu tür eğitim verilerinin veri tabanlarını oluşturmayı ve doğru tahmin yapmayı kolaylaştıracak en iyi eşleşmeyi bulmak için sunucuda daha önce belgelenmiş olan giriş verilerinin bir karşılaştırmasını içerir. Genelleme yapmak yerine, yeni örneklerin halihazırda haritalanmış olanlarla karşılaştırılması sürecine girer. Ayrıca Bellek tabanlı Algoritmalar bilinir.

4. Boyutluluk Azaltma Algoritmaları
Başlıca Bileşen Analizi, Sammon Haritalama, Çok Boyutlu Ölçekleme vb. Unsurlardan oluşan Boyutluluk Azaltma Algoritmaları, daha az miktarda bilgi kullanarak özetlemek ve kısaltmak için içsel veri yapılarına erişmeyi amaçlayan algoritmalardır. Temel değişkenler kullanılarak değerlendirilen rastgele sistematik değişkenlerin sayısını veya miktarını azaltır.

Özellik seçimi ve özellik çıkarma özelliklerini içerir. Bu algoritmalar, denetimli öğrenme yöntemlerinde kullanım için çok boyutlu verileri görüntülemeyi ve basitleştirmeyi sağlar. Bu algoritmalar, sınıflandırma ve regresyon modellerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

5. Regresyon Algoritmaları
Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon, Sıradan En Küçük Kareler Regresyonu (OLSR) gibi algoritmalardan oluşan Regresyon Algoritmaları, modelin yaptığı tahminlerde bir hata ölçüsü kullanılarak düzeltilen değişkenler arasındaki ilişki modellerini ele alan algoritmalardır. Tüm regresyon yöntemleri istatistiksel araçlardır ve ödünç alınmış ve istatistik alanına uyarlanmıştır.

6. Topluluk Algoritmaları
Birden fazla bağımsız eğitimli zayıf model, tüm tahminlerini daha kesin bir genel tahminle birleştirmek için bir araya getirildiğinde, bu algoritmalar veya modeller Ensemble Algorithms olarak bilinir. Bu algoritmalar, bir süreci tamamlamak ve üstlenmek için birçok zayıf parçadan oluşan güçlü bir bütün gerektiğinde kullanılır. Basit bir ifadeyle, bu, birçok başka algoritmanın kombinasyonu ile oluşturulan bir algoritmadır. Bu algoritmalar, Önyüklemeli Toplama, Yığılmış Genelleştirme vb. İçerir.

7. Kümeleme Algoritmaları
Kümeleme Algoritmaları, problem sınıfları ve yöntem sınıflarının tanımlarını sağlamak için kullanılır. Hem merkez bazında hem de hiyerarşik olabilirler ve veri içindeki yapıları bunları kümeler halinde veya maksimum benzerlik gruplarına yerleştirmek için kullanırlar. Bu algoritmalar k-Means, k-Medians vb. İçerir. Kümeleme, veri madenciliği ile ilgili önemli bir görevdir ve istatistiksel veri analizi için de kullanılabilir.

8. Karar Ağacı Algoritmaları
Karar Ağacı algoritmaları, farklı veri özelliklerinin değerleri temelinde çeşitli karar modelleri oluşturmak için kullanılır. Belirli bir karara varıncaya kadar bir ağaca benzer bir yapı oluşturan kararlar öngörülere varır. Bu algoritmalar, Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı, Iterative Dichotomiser 3’ü içerir ve çok doğrudur ve özellikle sınıflandırma ve regresyon problemleri için verilerin işlenmesinde kullanılır.

Herhangi bir karar ağacının ana bileşenleri, bir karar noktasından ortaya çıkan karar noktalarını, eylemleri ve seçimleri içerir. Her bir karar, eylem tamamen erişilinceye kadar kökten bir düğüme ve başka bir düğüme kadar izlenebilir.

9. Dernek Kuralı Öğrenme Algoritmaları
Veri değişkenleri arasında yaygın olarak görülen ilişkileri en iyi şekilde açıklayan kuralların çıkarılması için kullanılan algoritmalar, Dernek Kuralı Öğrenme Algoritmaları olarak bilinir. Farklı türlerdeki çoklu veri tabanlarında bulunan çoklu veri kümelerinden ortak kalıp, ilişki ve nedensel yapılar bulabilen yöntemler oluştururlar. Apriori Algoritması, Eclat Algoritması vb. Dahil olmak üzere bu algoritmalar, en büyük ve en karmaşık çok boyutlu veri kümelerinde bile ilişkileri bulmak için kullanılabilir.

10. Bayes Algoritmaları
Bayes Algoritmaları, Bayes’in teoremine dayanan ve olası sonuçların muhtemel nedenlerinin koşullu olasılığını ele alan teorilerdir. Belirli bir gözlenen sonuç için olası bir dizi nedenin her birinin, her bir nedenin olasılığının ve her bir nedenin sonucunun koşullu olasılığının bilgisinden hesaplanabilir. Sınıflandırma ve regresyon için yaygın olarak kullanılan bu algoritmalar arasında Naive Bayes, Bayesian Network vb.

Bunlar sadece bazı büyük algoritmaların aileleridir ve keşfedilecek çok fazla şey vardır. Machine Learning hakkında gerçekten çok tutkulu olan herkes, bu Algoritmaların derinliklerine girip, üzerine çeşitli çalışmalar yaparak bu listede yer almayan daha eğlenceli algoritmalar keşfedebilir ya da belki de yeni bir dönem oluşturabilir.

1 Yorum

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here