Makine öğrenmesi (veya makine öğrenimi), bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmaların tasarım ve geliştirme sürecini kapsayan bir bilim dalıdır. Veri bilimi mülakatı sırasında bu bilim dalından da sorular gelmektedir.
Makine Öğrenmesi Mülakat Soruları
1) Makine öğrenmesi nedir?
Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin deneyimleri ve verileri kullanarak kendilerini geliştirmelerine ve belirli bir görevi yerine getirmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenimi, bilgisayarların öğrenme süreci için önceden programlanmış kurallar yerine, verileri kullanarak kendi kendine öğrenme yeteneği kazanmasını sağlar. Bu sayede, önceden bilinmeyen verileri analiz ederek sonuçlar üretebilir ve öğrenme süreciyle daha doğru hale gelebilirler. Makine öğrenimi, birçok farklı uygulama alanında kullanılmaktadır, örneğin, görüntü işleme, doğal dil işleme, arama motorları, öneri sistemleri, finansal analiz ve tıp gibi alanlarda kullanılmaktadır.
2) Makine öğrenmesi denetimli öğrenme nedir?
Denetimli öğrenme (supervised learning), yapay zeka alanında, verilerin bir girdi-değer çifti olarak verildiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu yöntemde, önceden etiketlenmiş veriler kullanılarak bir model eğitilir ve daha sonra bu model, yeni, daha önce görmediği girdileri tahmin etmek için kullanılır.
Denetimli öğrenme algoritmalarından bazıları; Destek Vektör Makineleri, Regresyon, Naive Bayes, Karar Ağaçları, K-en yakın Komşu Algoritması ve Yapay Sinir Ağları…
Mesela; elma, portakal ve muz sınıflandırıcı örneklerini göstermeye dayalı olarak bir meyve sınıflandırıcı oluşturduysanız, etiketleriniz “bu bir portakal, bu bir elma, bu bir muz” olacaktır.
3) Makine öğrenmesi denetimsiz öğrenme nedir?
Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning), etiketli veriler olmadan girdi verilerinden oluşan veri kümelerinden çıkarımlar yapmak için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Verilerdeki herhangi bir çıktı değeri olmadığı için, denetimsiz öğrenme algoritmaları, verilerin doğasını anlamak, veri gruplarını veya desenlerini tanımlamak, veri boyutunu azaltmak ve anlamlı özellikleri çıkarmak gibi birçok görevde kullanılır.
Denetimsiz öğrenme algoritmalarından bazıları; Kümeleme, K-Means Kümeleme, Apriori, Tekil Değer Ayrıştırması (Singular value decomposition)…
Aynı örnekte, bir meyve kümelemesi “yumuşak kabuklu ve çok sayıda gözenekli meyveler”, “parlak sert kabuklu meyveler” ve “uzun sarı meyveler” olarak kategorize edilecektir.
4) Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
En önemli sınıflandırma algoritmaları;
- Karar Ağaçları (Decision Trees)
- K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors)
- Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
- Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines)
- Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
- Rastgele Ormanlar (Random Forests)
- Gradient Boosting Makineleri (Gradient Boosting Machines)
- Naive Bayes
- K-Means
- DBSCAN
Bu algoritmalar, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme ve diğer makine öğrenimi problemlerinde kullanılırlar. Her algoritmanın farklı avantajları ve dezavantajları vardır ve her biri farklı veri setleri ve problemler için farklı sonuçlar verir. Seçilecek en iyi algoritma, veri setinin boyutu, niteliği ve hedeflenen sonuçlara bağlıdır.
5) Naive Bayes’te “Naive” nedir?
Naive Bayes Algoritması, Bayes Teoremine dayanmaktadır. Bayes teoremi, olayla ilgili olabilecek koşullara ilişkin ön bilgilere dayalı olarak bir olayın olasılığını tanımlar.
Algoritma “navie”dir çünkü doğru çıksın ya da çıkmasın varsayımlarda bulunur.
6) SVM (Destek Vektör Makinesi) algoritmasını ayrıntılı olarak açıklayınız.
SVM, destek vektör makinesi anlamına gelir, hem Regresyon hem de Sınıflandırma için kullanılabilen denetimli bir makine öğrenme algoritmasıdır. Eğitim veri kümenizde n özelliğiniz varsa, SVM, her özelliğin değeri belirli bir koordinatın değeri olacak şekilde, bunu n boyutlu uzayda çizmeye çalışır. SVM, sağlanan çekirdek fonksiyonuna dayalı olarak farklı sınıfları ayırmak için hiperdüzlemler kullanır.
7) SVM’deki farklı çekirdekler nelerdir?
SVM’de dört tür çekirdek vardır.
- Doğrusal çekirdek
- Polinom çekirdeği
- Radyal tabanlı çekirdek
- Sigmoid çekirdeği
8)Lojistik regresyon nedir? Son zamanlarda lojistik regresyon kullandığınız bir örnek verin.
Genellikle logit modeli olarak adlandırılan Lojistik Regresyon, öngörücü değişkenlerin doğrusal bir kombinasyonundan ikili sonucu tahmin etmeye yönelik bir tekniktir.
Örneğin, belirli bir siyasi liderin seçimi kazanıp kazanamayacağını tahmin etmek istiyorsanız. Bu durumda, tahminin sonucu ikili yani 0 veya 1’dir (Kazan/Kaybet). Buradaki öngörücü değişkenler, belirli bir adayın seçim kampanyası için harcanan para miktarı, kampanya için harcanan zaman miktarı vb. olacaktır.
9) Lineer (Doğrusal) Regresyon Nedir?
Lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir makine öğrenimi tekniğidir. Bağımlı değişken, tahmin edilmek istenen değişkendir, bağımsız değişkenler ise tahmin edilen değişken üzerinde etkiye sahip faktörlerdir. Lineer regresyon, bu bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi doğrusal bir denklemle ifade etmeye çalışır.
Bir bağımlı değişkeni y ve bir veya daha fazla bağımsız değişkeni x1, x2, x3,…, xn olarak temsil edersek, lineer regresyon denklemi şu şekilde yazılabilir:
y = b0 + b1x1 + b2x2 + … + bnxn
Burada, b0, b1, b2, …, bn, katsayılar veya regresyon katsayılarıdır ve x1, x2, x3, …, xn bağımsız değişkenlerin değerleridir.
Lineer regresyon, verilerin bir doğru çizgi veya düzlemle en iyi şekilde uyumlandırılmasını amaçlar. Bu uyumlandırma, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü belirlemeyi ve gelecekteki değerleri tahmin etmeyi sağlar.
10) Doğrusal Modelin Dezavantajları Nelerdir?
Doğrusal modelin bazı dezavantajları şunlardır:
- Hataların doğrusallığı varsayımı.
- Sayım sonuçları veya ikili sonuçlar için kullanılamaz.
- Çözemeyeceği aşırı uyum sorunları vardır.
Görüşmelerinizin Makine Öğrenmesi kısmında iş verenlerin sorduğu/sorabileceği bazı soruları inceledim. Görüşmelerde karşılaşacağınız Veri Bilimi kısmındaki sorular da Veri Bilimi Mülakat Soruları başlıklı yazımda. Sizin de görüşmelerinizde karşılaştığınız farklı sorular olursa yorum olarak paylaşabilirsiniz. Bol şans!