{"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 \u00d6\u011frenimi Modeli Nedir?<\/h2>\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

Makine \u00d6\u011frenimi Algoritmas\u0131 Nedir?<\/h2>\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

ML Algoritmas\u0131 ve ML Modeli Aras\u0131ndaki Fark<\/h2>\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 \u00d6\u011frenimi Modellerinin T\u00fcrleri<\/h2>\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

01. Denetimli Makine \u00d6\u011frenimi Modelleri<\/h3>\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