Overfitting: Nasıl Anlar ve Önleriz? Makine öğrenimi ve veri bilimi dünyasında, modellerimizin performansını değerlendirirken karşılaştığımız en büyük problemlerden biri overfitting, yani aşırı öğrenmedir. Overfitting, modelimizin eğitim verisinde çok iyi performans…
Karmaşıklık matrisi, sınıflandırma problemlerinde model performansını değerlendirmek için kullanılan önemli bir araçtır. Ayrıca "hata matrisi" veya "karmaşıklık tablosu" olarak da adlandırılır. Bu matris, tahmin edilen sınıf etiketleri ile gerçek sınıf…
Karar ağacı algoritması, makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanında sıkça kullanılan bir sınıflandırma ve regresyon yöntemidir. Bu algoritma, karmaşık veri kümesini daha küçük, daha anlaşılır karar ağaçlarına dönüştürerek veri analizinde…
Başarılı bir kariyer yapmak ve veri bilimi alanında öne çıkmak için bu temel becerileri kazanmak hayati önem taşır. Bu nedenle, veri bilimci yolunda bu becerileri öğrenmeniz ve uygulamanız gerekmektedir. Bu…
Standardscaler, makine öğrenmesi ve veri analizi gibi alanlarda kullanılan bir ön işleme yöntemidir. Bu yöntem, verilerin ölçeklendirilmesi ve normalize edilmesi işlemlerini gerçekleştirir. Standardscaler Nedir? Standardscaler, veri setinin her bir öznitelik…
. Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları Nedir? Denetimsiz öğrenme algoritmaları, verilerin özelliklerini ve yapılarını keşfetmek için kullanılan makine öğrenmesi teknikleridir. Bu algoritmalar, etiketli verilerin kullanılmadığı durumlarda kullanışlıdır. Bu nedenle, verilerin etiketlenmesi gerektiği…
Makine öğrenmesi, insanların manuel olarak programlama yapmadan bir veri setinden öğrenme yeteneği olan algoritmaları kullanarak tahminler yapabilmesini sağlayan bir disiplindir. Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takım…
Makine öğrenimi, bilgisayarların veri setlerini kullanarak öğrenmesine izin veren bir yapay zeka alt alanıdır. Bu öğrenme, farklı türlerdeki algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. Makine öğrenimi algoritmaları hakkında yazmaya başlayalım! Makine Öğrenimi Algoritmaları…
Ürün önerme sistemleri e-ticaret sitelerinin başarısı için kritik öneme sahiptir. ARL (Association Rule Learning) algoritması, müşterilerin satın aldığı ürünlerin kombinasyonlarını inceleyerek birbirleriyle ilişkilendirerek, bu ilişkileri kullanarak ürün önerilerinde bulunabilen bir…
ARL (Assocaition Rule Learning) öğrenme algoritması kullanarak yapılan öneri sistemlerine dair bir blog yazısı ile karşınızdayım. İşe başlamadan önce, algoritmaları anlamanız için gerekli olan bazı temel kavramları açıklamak istiyorum. Öneri…