{"id":1008918,"date":"2023-09-13T11:00:00","date_gmt":"2023-09-13T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/makine-ogrenimi-modelleri-ne-olduklari-turleri-uygulamalar\/"},"modified":"2025-02-13T02:05:05","modified_gmt":"2025-02-13T09:05:05","slug":"makine-ogrenimi-modelleri-ne-olduklari-turleri-uygulamalar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/tr\/makine-ogrenimi-modelleri-ne-olduklari-turleri-uygulamalar\/","title":{"rendered":"Makine \u00d6\u011frenimi Modelleri: Ne Olduklar\u0131, T\u00fcrleri + Uygulamalar"},"content":{"rendered":"\n
Yapay zekadaki (AI) makine \u00f6\u011frenimi modelleri, bilgisayarlar\u0131n verilerden \u00f6\u011frenmesini ve a\u00e7\u0131k programlama gerektirmeden tahminlerde veya yarg\u0131larda bulunmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Makine \u00f6\u011frenimi modelleri, h\u0131zla de\u011fi\u015fen teknoloji d\u00fcnyas\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an geli\u015fmelerin arkas\u0131ndaki ilham kayna\u011f\u0131d\u0131r. Geleneksel programlama ba\u015far\u0131s\u0131z oldu\u011funda, bize karma\u015f\u0131k sorunlara dinamik bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. <\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi modelleri yapay zekan\u0131n kalbi ve ruhudur. Bu blogda makine \u00f6\u011frenimi modelleri, bunlar\u0131n bir\u00e7ok farkl\u0131 t\u00fcr\u00fc, ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki uygulamalar\u0131 ve \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z i\u00e7in en iyi modeli nas\u0131l se\u00e7ece\u011finiz hakk\u0131nda bilgi edinece\u011fiz. <\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi modeli, bilgisayarlar\u0131n karar vermek veya tahminlerde bulunmak i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 bir programd\u0131r. \u00d6rneklerden ve ge\u00e7mi\u015f verilerden \u00f6\u011frenerek olaylar\u0131 ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak \u00e7\u00f6zer. <\/p>\n\n
Bir bilgisayara kedi ve k\u00f6pek resimlerini tan\u0131may\u0131 \u00f6\u011fretti\u011finizi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Ona bir s\u00fcr\u00fc kedi ve k\u00f6pek foto\u011fraf\u0131 g\u00f6sterip hangilerinin kedi hangilerinin k\u00f6pek oldu\u011funu s\u00f6yl\u00fcyorsunuz. Bilgisayar bu \u00f6rneklerden \u00f6\u011frenir ve kediler ile k\u00f6pekler aras\u0131ndaki farklar\u0131 tan\u0131maya ba\u015flar. <\/p>\n\n
Yeterince \u00f6\u011frendikten sonra, ona yeni bir foto\u011fraf g\u00f6sterebilirsiniz ve o size bunun bir kedi mi yoksa k\u00f6pek mi oldu\u011funu s\u00f6yleyecektir. Bunu, e\u011fitim g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinden \u00f6\u011frendiklerini kullanarak ba\u015far\u0131r. <\/p>\n\n
Makine \u00d6\u011frenimi modelleri bir bilgisayar\u0131n beyni olarak hizmet eder. Bilgisayara bilgi verildi\u011finde bir \u015feyleri tahmin etmesine, s\u0131ralamas\u0131na veya karar vermesine yard\u0131mc\u0131 olan matematiksel veya algoritmik bir \u00e7er\u00e7evedir. Model eski bilgilere bakarak daha ak\u0131ll\u0131 hale gelir ve daha sonra bu bilgiyi daha \u00f6nce g\u00f6rmedi\u011fi yeni \u015feyler hakk\u0131nda tahminlerde bulunmak i\u00e7in kullanabilir. <\/p>\n\n
Bir Makine \u00d6\u011frenimi (ML) algoritmas\u0131, bir makine \u00f6\u011frenimi modelinin kal\u0131plar\u0131 anlamak ve verilere dayal\u0131 tahminler veya yarg\u0131larda bulunmak i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 matematiksel ve istatistiksel kurallar ve prosed\u00fcrler toplulu\u011fudur.<\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131, bilgisayarlar\u0131n bilgilerden bir \u015feyler \u00f6\u011frenmesine, kal\u0131plar bulmas\u0131na ve tahminler veya se\u00e7imler yapmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bu algoritmalar, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin temelini olu\u015fturur. Bu modeller, \u00f6nemli bilgileri ortaya \u00e7\u0131karmak ve verilerden \u00f6\u011frendiklerine dayanarak g\u00f6revleri otomatik olarak ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in sekt\u00f6rler aras\u0131nda \u00e7e\u015fitli i\u015f t\u00fcrlerinde kullan\u0131lmaktad\u0131r. <\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi yolculu\u011funuza ba\u015flarken makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131 ile makine \u00f6\u011frenimi modeli aras\u0131ndaki fark\u0131 anlamak kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131r.<\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131, makine \u00f6\u011frenimi sisteminizin yol g\u00f6sterici ilkelerine ve matematiksel prosed\u00fcrlerine benzer. Girdi verilerinizi i\u015fleyen, d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren ve en \u00f6nemlisi onlardan \u00f6\u011frenen bir hesaplama motoru olarak i\u015flev g\u00f6r\u00fcr. <\/p>\n\n
\u00d6te yandan, bir makine \u00f6\u011frenimi modeli, belirli bir veri k\u00fcmesine bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131 uyguland\u0131ktan sonra ortaya \u00e7\u0131kan ger\u00e7ek bir sonu\u00e7 veya temsildir. Algoritma taraf\u0131ndan s\u00f6z konusu veri k\u00fcmesinden toplanan bilgi veya \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri i\u00e7erir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinin nihai sonucudur. <\/p>\n\n
Bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131, \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini y\u00f6nlendiren bir yemek kitab\u0131 veya talimat koleksiyonu olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Bu, size bir yeme\u011fi nas\u0131l haz\u0131rlayaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 anlatan bir yemek kitab\u0131na sahip olmaya benzer. \u00d6te yandan bir makine \u00f6\u011frenimi modeli, bu form\u00fcl\u00fc takip etmenin sonucudur. Bitmi\u015f yeme\u011fe benzer. <\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi, genel olarak \u00fc\u00e7 kategoriye ayr\u0131lan \u00e7ok \u00e7e\u015fitli model ve algoritmalar\u0131 i\u00e7erir: denetimli, denetimsiz ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme. Bu kategorilerin her birinde \u00e7e\u015fitli alt kategoriler ve \u00f6zel modeller vard\u0131r. \u0130\u015fte pop\u00fcler makine \u00f6\u011frenimi modellerinin farkl\u0131 t\u00fcrlerine h\u0131zl\u0131 bir genel bak\u0131\u015f: <\/p>\n\n
Denetimli \u00f6\u011frenme modeli, e\u011fitmek i\u00e7in etiketli verileri kullanan farkl\u0131 makine \u00f6\u011frenimi modellerinin belirli bir kategorisidir. Algoritma, girdi verilerini bilinen hedef etiketlerle e\u015fle\u015ftirerek denetimli \u00f6\u011frenmede tahminler veya yarg\u0131lar \u00fcretmeyi \u00f6\u011frenir. Bu modeller, giri\u015f \u00f6zelliklerine dayal\u0131 olarak bir sonucun tahmin edilmesini gerektiren g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131da birka\u00e7 pop\u00fcler denetimli makine \u00f6\u011frenimi modeli yer almaktad\u0131r: <\/p>\n\n
Denetimsiz \u00f6\u011frenme, algoritman\u0131n etiketli \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretmeden verilerdeki kal\u0131plar\u0131 ve yap\u0131lar\u0131 ara\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131 bir t\u00fcr makine \u00f6\u011frenmesidir. Bu y\u00f6ntemler, belirli etiketleri tahmin etmek yerine verilerdeki do\u011fal kal\u0131plar\u0131 veya korelasyonlar\u0131 bulmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u0130\u015fte bir dizi yayg\u0131n denetimsiz makine \u00f6\u011frenimi modeli: <\/p>\n\n
Takviyeli \u00f6\u011frenme, bir ajan\u0131n \u00e7evresiyle etkile\u015fime girerek karar vermeyi \u00f6\u011frendi\u011fi makine \u00f6\u011freniminin bir alt k\u00fcmesidir. Temsilci, \u00f6d\u00fcller veya cezalar \u015feklinde girdi alarak zaman i\u00e7inde k\u00fcm\u00fclatif \u00f6d\u00fclleri optimize eden bir politika \u00f6\u011frenir. \u0130\u015fte pop\u00fcler peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme modelleri ve algoritmalar\u0131na baz\u0131 \u00f6rnekler: <\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi (ML) modelleri, verileri de\u011ferlendirme, tahminler \u00fcretme ve i\u015flemleri otomatikle\u015ftirme kapasiteleri nedeniyle \u00e7e\u015fitli i\u015fletmelerde ve alanlarda \u00e7ok say\u0131da uygulamaya sahiptir. \u0130\u015fte makine \u00f6\u011frenimi modellerinin nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131na dair baz\u0131 \u00f6rnekler: <\/p>\n\n
QuestionPro, i\u015fletmelerin hedef kitlelerinden \u00f6nemli geri bildirimler, i\u00e7g\u00f6r\u00fcler ve veriler toplamak i\u00e7in anketler tasarlamas\u0131na, da\u011f\u0131tmas\u0131na ve analiz etmesine yard\u0131mc\u0131 olan bir anket yaz\u0131l\u0131m\u0131 platformudur. Platform, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin \u00e7e\u015fitli \u015fekillerde olu\u015fturulmas\u0131na ve geli\u015ftirilmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir: <\/p>\n\n
Kat\u0131l\u0131mc\u0131lardan yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri toplamak \u00fczere anketler olu\u015fturmak ve da\u011f\u0131tmak i\u00e7in QuestionPro’yu kullanabilirsiniz. Bu veriler makine \u00f6\u011frenimi modellerini e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. <\/p>\n\n
\u00d6rne\u011fin, duyarl\u0131l\u0131k analizi, \u00f6neri sistemleri veya m\u00fc\u015fteri segmentasyonu modellerini e\u011fitmek i\u00e7in m\u00fc\u015fteri yorumlar\u0131n\u0131, \u00fcr\u00fcn derecelendirmelerini veya kullan\u0131c\u0131 tercihlerini toplayabilirsiniz.<\/p>\n\n
Makine \u00f6\u011frenimi modelleri, tahminler veya s\u0131n\u0131fland\u0131rmalar olu\u015fturmak i\u00e7in ilgili \u00f6zelliklere (de\u011fi\u015fkenlere) ihtiya\u00e7 duyar. Anket verileri s\u0131kl\u0131kla makine \u00f6\u011freniminde kullan\u0131labilecek \u00f6nemli bilgiler i\u00e7erir. Modelleme \u00e7al\u0131\u015fman\u0131z i\u00e7in gerekli olan belirli nitelikleri veya \u00f6zellikleri yakalayan anketler geli\u015ftirmek i\u00e7in QuestionPro’yu kullanabilirsiniz. <\/p>\n\n
\u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri memnuniyeti anketinde ya\u015f, cinsiyet, co\u011frafya ve sat\u0131n alma ge\u00e7mi\u015fi gibi verileri toplayabilir ve bunlar\u0131 tahmine dayal\u0131 modeller olu\u015fturmak i\u00e7in kullanabilirsiniz.<\/p>\n\n
\u00c7e\u015fitli model ayarlamalar\u0131n\u0131n veya m\u00fcdahalelerinin etkinli\u011fini de\u011ferlendirmek \u00fczere A\/B testleri tasarlamak ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in QuestionPro’yu kullanabilirsiniz. Bu bilgiler ML modellerinin iyile\u015ftirilmesi ve optimize edilmesinde olduk\u00e7a faydal\u0131 olabilir. <\/p>\n\n
Kurulu\u015flar, anketler yaparak ve d\u00fczenli olarak yeni veriler toplayarak makine \u00f6\u011frenimi modellerini s\u00fcrekli olarak g\u00fcncelleyebilir ve geli\u015ftirebilir. Yeni veriler elde edildik\u00e7e, do\u011fruluk ve alaka d\u00fczeyini korurken g\u00fcncel kalmak i\u00e7in modeller yeniden e\u011fitilebilir. <\/p>\n\n
Anket verilerini kullanarak hedef kitlenizi se\u00e7imlerine, eylemlerine veya demografik \u00f6zelliklerine g\u00f6re kategorilere ay\u0131rabilirsiniz. Makine \u00f6\u011frenimi odakl\u0131 \u00f6neri sistemleri ve hedefli reklamc\u0131l\u0131k daha sonra kullan\u0131c\u0131 deneyimini veya pazarlama faaliyetlerini ki\u015fiselle\u015ftirmek i\u00e7in bu segmentleri kullanabilir ve b\u00f6ylece etkinliklerini art\u0131rabilir. <\/p>\n\n
Ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131z\u0131 h\u0131zland\u0131rmaya ve veriye dayal\u0131 kararlar almaya haz\u0131r m\u0131s\u0131n\u0131z? Daha ak\u0131ll\u0131 veriler toplamak, analiz etmek ve bunlara g\u00f6re hareket etmek i\u00e7in \u015fimdi ba\u015flay\u0131n. <\/p>\n\n
<\/p>