Nano'nun Günlüğü…

Ideallerimi gerceklestirmek icin arastiriyorum, Unutmamak icin yaziyorum!

  • Bulundugunuz Sayfa: 
  • Ana Sayfa
  • Makine Ogrenmesi – Algoritma Mantiklari

Makine Ogrenmesi – Algoritma Mantiklari

Gönderim Eylül 15th, 2013

Makine ogrenmesi (Machine Learning) ‘nde kullanilabilecek algoritmalardan bazilari sunlardir;

KNN, SVM, ANN ve ADABoost.

Bunlari genel bir sekilde aciklayacak olursak;

KNN – En Yakin Komsu Algoritmasi Nedir?

KNN Algoritmasi – K Nearest Neighbors Algorithm:

K en yakin komsuluk algoritmasi ismiyle bilinen bu yontemle sorgu vektorlerimizin en yakin k komsuluktaki vektor ile siniflandirilmasi vasitasiyla denetimli bir ogrenme algoritmasi olarak kullanilmaktadir. Algoritmanin isleyinsinde bir egitim vektoru ve bir de test vektoru kullanilmaktadir. Bunlarin yardimiyla DataSet’lerimizi sorgularimiza gonderebiliriz. Bu islem sonucunda en yakin oldugu dusunulen k verisinin ortalamasiyla, ortaya cikan esik degere gore siniflara atamalar yapilmaktadir.

Kullanisli ve uygulamalari uzerinde basit bir algoritmasi, gurultulu datasetler uzerinde direncli bir sekilde calismasi ve egitim vektorlerinin sayisinin fazlaligi ile etkili olusu algoritmanin avantajlari arasinda bulunmaktadir. K ‘nin bir degiskene dayali olarak calismasi dezavantaj olarak nitelendirilmektedir.

SVM – Destek Vektor Makine Algoritmasi Nedir?

SVM Algoritmasi – Support Vector Machine Algorithm:

Bir cizgi sayesinde siniflandirma yapacagimiz gruplari ikiye ayirabiliyoruz. Bu cizginin yeri genellikle siniflandirma yapilmis olan iki grubun uyelerinede en uzak olan yerler olmalidir.

SVM, bu siniflandirma icin gerekli olan sinir cizgisinin nasil cizilecegini belirlemektedir.

Sinir cizgisinin olusumunda ise, oncelikle gruplari ikiye ayiracak ve her bir gruba ait olan birer cizilmis paralel sinir cizgisi olacaktir. Sonuc olarak bu paralel cizilmis sinir cizgilerine yine paralel olacak bir ortak sinir cizgisi cizilmesi gerekmektedir. Sinirlari birbirinden ayiran ozel bir alanin bulunmasina da HyperPlane ismini veriyoruz.

ADABoost –   Adaptif Arttirilmis Algoritma Nedir?

ADABoost Algoritmasi – Adaptive Boosting Algorithm:

ADABoost, Adaptive Boosting’in kisaltilmisidir. Ikili siniflandirma problemlerini cozmek icin tasarlanmis bir makine ogrenme algoritmasidir.

ANN – Yapay Sinir Agi Algoritmasi Nedir?

ANN Algoritmasi – Artificial Neural Network Algorithm:

Insan beyninin ozelliklerinden yola cikarak olusturulmus bir sistemdir. Ogrenme yolu ile yeni bilgileri turetebilme, yeni bilgileri olusturabilme ve kesfedebilme gibi yetenekleri herhangi bir yardim almadan gereceklestiren bir algoritmadir.

Yapay sinir agi algoritmalarinda kullanilan terimler vardir.

Bunlar;

Noron; Islem birimlerine verilen isimdir. Her bir noron bir govde, akson ve cok sayida dentrik’lere sahiptirler. Noron’lar aktif veya pasif durumda olabilirler. Bunun icinde eger toplam giris degerleri belirtilen esik degerlenrinden buyukse noron aktif olur, aksi takdirde pasif olarak kabul edilir.

Sinaps; bir noron ile diger bir noronun dentritleri arasindaki bosluklardir. Boylelikle noronlar giris fonksiyonuna sahiptirler.

Yapay sinir aglarinda her noron diger tum node’lara baglidir. Baglantilar pozitif, negatif ve sifir olabilmektedir.

Keyifli Calismalar Dilerim.

Etiketler: , , , , , , , , , , , , ,
Bulundugu Konu Etiketleri Akademik, Bilgisayar Mühendisi, Genel, Yazilim |

Lutfen Yorumlarinizi Burdan Ulastiriniz!...

You must be Kullanici Adiniz : to post a comment.

Istatistik

  • 1 Uye
  • 334 Yazi
  • 16 Yorum Var