Yeni Başlayanlar İçin En İyi 10 Makine Öğrenimi Algoritması

Bu yazıda her yeni başlayanın bilmesi gereken en iyi 10 makine öğrenimi algoritmasını inceleyeceğiz. Tahmine dayalı modelleme, kümeleme veya öneri sistemleriyle ilgileniyor olsanız da, bu temel algoritmaları anlamak size makine öğrenimi yolculuğunuzda sağlam bir başlangıç ​​noktası sağlayacaktır.

Makine öğrenimi algoritmaları, modern yapay zekanın ve veri analizinin omurgasını oluşturur. Bu alanda yeni başlayan biri olarak, mevcut çok sayıda algoritma arasında gezinmek çok zor olabilir. Hangilerine odaklanmalısınız? Makine öğreniminde güçlü bir temel oluşturmak için hangi algoritmalar gereklidir?

Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, makine öğreniminde en basit ve en yaygın kullanılan algoritmalardan biridir. Giriş değişkenleri ve bunlara karşılık gelen çıktılar arasında doğrusal bir ilişki kurmak için kullanılır. Bu algoritma özellikle alan, yatak odası sayısı ve konum gibi faktörlere göre konut fiyatlarını tahmin etmek gibi görevler için kullanışlıdır. Veri noktalarına bir çizgi uydurarak doğrusal regresyon, özellik değerlerine dayalı olarak yeni örnekler için tahminler yapmamızı sağlar.

Lojistik regresyon

Lojistik regresyon, sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılan bir başka popüler algoritmadır. Sürekli değerleri tahmin eden doğrusal regresyonun aksine, lojistik regresyon ikili sonuçları (örn. evet/hayır veya doğru/yanlış) tahmin eder. Bir örneğin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını özelliklerine göre modeller. Örneğin, e-postanın çeşitli özelliklerine dayalı olarak bir e-postanın spam olup olmadığını tahmin etmek için lojistik regresyon kullanılabilir.

Karar ağaçları

Karar ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerini yerine getirebilen çok yönlü ve sezgisel algoritmalardır. Kararların ve olası sonuçlarının ağaca benzer bir modelini oluşturarak insanın karar verme sürecini taklit ederler. Her iç düğüm bir nitelik üzerindeki testi temsil eder, her dal bu testin sonucunu temsil eder ve her yaprak düğüm bir sınıf etiketini veya tahmin edilen değeri temsil eder. Karar ağaçlarının yorumlanması ve görselleştirilmesi kolaydır; bu da onları verilerden içgörü elde etmek için değerli araçlar haline getirir.

Rastgele Ormanlar

Rastgele ormanlar, daha doğru tahminler yapmak için birden fazla karar ağacını birleştiren bir topluluk öğrenme tekniğidir. Bu algoritma, karar ağaçlarından oluşan bir "orman" oluşturur ve nihai sonuca ulaşmak için tahminlerini bir araya getirir. Ormandaki her ağaç, eğitim verilerinin rastgele bir alt kümesi üzerinde eğitilir ve tahmin sırasında, çoğunluk oyu veya bireysel ağaç tahminlerinin ortalaması alınır. Rastgele ormanlar sağlamlıkları, ölçeklenebilirlikleri ve yüksek boyutlu veri kümelerini işleme yetenekleriyle bilinir.

Naif bayanlar

Naive Bayes, özellikler arasında bağımsızlık varsayımına sahip, Bayes teoremine dayanan olasılıksal bir algoritmadır. Basitliğine rağmen metin sınıflandırma ve spam filtreleme gibi birçok gerçek dünya uygulamasında başarılı olmuştur. Naive Bayes, bir örneğin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını, özelliklerinin her sınıfta meydana gelme olasılığına dayalı olarak hesaplar. Hızlıdır, uygulaması kolaydır ve yüksek boyutlu verilerle iyi çalışır.

K-En Yakın Komşular (KNN)

K-en yakın komşular (KNN), hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan bir algoritmadır. KNN'de bir örnek, özellik uzayındaki en yakın k komşusunun çoğunluk oyu ile sınıflandırılır. k değeri tahmin için dikkate alınan komşuların sayısını belirler. KNN, özellikle sınıflar arasında karmaşık sınırlar olduğunda veya veri dağıtımı hakkında çok az ön bilgi olduğunda basit ama etkilidir.

Destek Vektör Makineleri (SVM)

Destek vektör makineleri (SVM), hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan güçlü algoritmalardır. SVM, örnekleri farklı sınıflardan ayıran ve aralarındaki marjı maksimuma çıkaran optimal bir hiperdüzlem bulur. Bu hiperdüzlem gelecekteki tahminler için karar sınırı görevi görüyor. SVM'ler özellikle yüksek boyutlu verilerle veya sınıfların doğrusal olarak ayrılamadığı durumlarla uğraşırken kullanışlıdır.

Temel Bileşen Analizi (PCA)

Temel bileşen analizi (PCA), karmaşık veri kümelerini daha düşük boyutlu bir uzaya yansıtarak basitleştirmek için yaygın olarak kullanılan bir boyut azaltma tekniğidir. Verilerin en çok değiştiği yönleri (temel bileşenler) belirler ve verileri bu bileşenlere yansıtır, daha az önemli bilgileri atlar. PCA, görselleştirme, gürültü filtreleme, özellik çıkarma ve diğer makine öğrenimi algoritmalarını hızlandırmak için yaygın olarak kullanılır.

K-Kümeleme Anlamına Gelir

K-means kümelemesi, verileri benzerliklerine göre K kümesine bölmek için kullanılan denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır. Algoritma, küme merkezlerinin rastgele atanmasıyla başlar ve küme içi varyansı en aza indirmek için bunları yinelemeli olarak günceller. K-means kümelemesi müşteri segmentasyonu, görüntü sıkıştırma, anormallik tespiti ve öneri sistemleri için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Nöral ağlar

Sinir ağları, biyolojik beyinlerin yapısından ve işlevinden ilham alan bir dizi algoritmadır. Katmanlar halinde düzenlenmiş birbirine bağlı düğümlerden (nöronlar) oluşurlar. Her nöron girdileri alır, bir aktivasyon fonksiyonu uygular ve çıktısını sonraki katmanlardaki diğer nöronlara iletir. Sinir ağları, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma sentezi gibi karmaşık sorunları çözebilir. Derin öğrenme mimarilerindeki ve hesaplama gücündeki gelişmelerle birlikte sinir ağları son yıllarda daha da güçlü hale geldi.

Çözüm

Sonuç olarak, bu en iyi 10 makine öğrenimi algoritmasında uzmanlaşmak, makine öğrenimi alanına yeni başlayan biri olarak size güçlü bir temel sağlayacaktır. Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon, tahmine dayalı modelleme görevlerini anlamak için gereklidir; karar ağaçları ve rastgele ormanlar ise hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerini ele almak için sezgisel yollar sunar.

Naive Bayes olasılıksal sınıflandırma görevleri için değerlidir; KNN ise sınıflar arasındaki karmaşık sınırlarla uğraşırken esneklik sağlar. Destek vektör makineleri, yüksek boyutlu verileri veya doğrusal olarak ayrılamayan sınıfları işlemede mükemmeldir. Temel bileşen analizi, boyutsallığın azaltılmasına yardımcı olur, K-ortalamalı kümeleme, denetlenmeyen kümeleme görevlerine yardımcı olur ve sinir ağları, çeşitli alanlardaki son derece karmaşık sorunları çözmeye yönelik yeteneklerin kilidini açar.

Bu algoritmalara tek tek dalın, ilkelerini anlayın, farklı veri kümeleriyle denemeler yapın ve bir makine öğrenimi ustası olma yolunda ilerleyeceksiniz!