Makine Öğrenimi 101: Nedir?
Şu anda bilgisayarınızı nasıl kullandığınızı düşünün. Muhtemelen çevrimiçisiniz, açık bir Microsoft Office programınız olabilir, bugün bir e-posta göndermiş olabilirsiniz. Bilgisayarlar, her açıldıklarında bunları ve diğer yüzlerce işlevi gerçekleştirir ve bunu algoritma adı verilen çalışma ilkelerini kullanarak yaparlar.
Algoritmalar, bir bilgisayara bir görevi nasıl gerçekleştireceğini söyleyen iyi tasarlanmış, net talimatlardır. Geleneksel olarak, bu algoritmalar insan bilgisayar programcıları veya kodlayıcılar tarafından yazılır ve geliştirilir. Ancak makine öğrenimi, kodlayıcıların bilgisayarlara kendilerini programlamayı öğrettiği devrim niteliğinde bir kavramdır. Bu, bilgisayarların verileri almasına, ardından açık bir şekilde programlanmadan bu verilerden öğrenmesine, geliştirmesine ve bu veriler üzerinde hareket etmesine olanak tanır.
Neden makine öğrenimi uygulamalısınız?
Algoritma geliştirme süreci, programlamada bir darboğazdır çünkü insan programlama gücü sonludur. Yine de bilgisayarlar, verileri keşfetmelerine ve kendi algoritmalarını bir insandan çok daha hızlı oluşturmalarına olanak tanıyan güçlü örüntü tanıma yeteneklerine sahiptir.
Makine öğrenimi burada devreye girer. Makine öğrenimi, bilgisayarlara, verilerden öğrenebilen ve verileri kullanarak tahminler yapabilen algoritmalar ve programlar oluşturma yeteneği verir.
Sprey analizi için verileri ve makine öğrenimini nasıl kullanıyoruz?
Bu makine öğrenimi yollarına beslediğimiz veriler önemlidir ve buna veri kaynağı denir. Veri kaynağının kalitesi, sıklığı ve süresi, bir makine öğrenimi projesinin başarısıyla, algoritmaların kendileri kadar ilgilidir. Bu nedenle, tahmin etmek istediğimiz değişkenle veya oluşturmak istediğimiz programla ilişkili verileri belirlemek esastır. Peki, tahmin etmek istediğimiz değişken tam olarak nedir? Sprey Analizi ve Araştırma Hizmetlerinde , damla boyutu testi, test hizmetlerimizin yaklaşık üçte birini oluşturur. Öyleyse, damla boyutunu tahmin eden veya tahmin eden bir makine öğrenimi programı oluşturabilir miyiz?
Basit bir cevapla - evet. Hangi algoritmaların ve dolayısıyla hangi veri kaynaklarının ihtiyaçlarımızı karşıladığına karar vermemize yardımcı olacak faydalı bir yazılım aracı belirledik. Bu, herhangi bir makine öğrenimi projesinde en büyük zorluktur: yararlanmak için göze çarpan veri noktalarını belirlemek ve ardından mümkün olduğunca fazla veri elde etmek. Makine öğrenimi programları çok ve çok sayıda… ve çok sayıda kaliteli veriyle en iyi sonucu verir. Bu veri noktalarını öğretmek ve geliştirmek, programlarımızın öğrenmesine ve daha doğru ve kesin çıktılar oluşturmasına yardımcı olacaktır.
Bu sadece başlangıç. Makine öğrenimi, püskürtme memesi tahmininden gelişmiş sistem optimizasyonuna ve sorun gidermeye ve tam gelişmiş yapay zekaya kadar her şey için birçok olanak sunar.
Makine öğrenimi günlük operasyonlarınızı nasıl etkileyecek? Bugün makine öğreniminden nasıl yararlanmayı planlıyorsunuz? Konuyu daha derinlemesine tartışmak isterseniz lütfen bizimle iletişime geçin veya doğrudan LinkedIn üzerinden benimle bağlantı kurun.