Matematik sevdalılarına merhabalar,

Bu yazıda biraz makine öğrenmesine değinmek istiyorum. Bu ara kendisiyle çok sıkı dost olduk. Doktora tezim sebebiyle makine öğrenmesine ciddi anlamda yoğunlaşmış durumdayım. O yüzden bilgiler tazeyken sizlere bazı genel bilgiler vereyim. Öncelikle, şunu ifade etmem lazım. Makine öğrenmesi (machine learning) ile istatistik arasında çok sıkı bir ilişki var. Makine öğrenimi, verileri kullanarak bir model oluşturma ve bu modele dayalı olarak öngörüler yapma işlemidir. Bu işlemler sırasında, verilerin önemli özelliklerini belirlemek, verilerin dağılımı hakkında bilgi sahibi olmak ve verilerin gelecekteki davranışı hakkında tahminler yapmak gibi istatistik teknikleri kullanılıyor. Örneğin, makine öğrenimi sırasında veri kümelerinin dağılımını inceleyerek, verilerin hangi özelliklerine göre ayrılabileceği ve bunlardan hangisinin en önemli olduğu belirlenir. Bu özelliklerin belirlenmesinde istatistik teknikleri, örneğin korelasyon, dağılım ve ortalama gibi kavramlar kullanılır.

Buna ek olarak, makine öğrenimi algoritmalarının çoğu, verileri kullanarak bir model oluşturmak için istatistiksel modelleri kullanır. Örneğin, doğrusal regresyon ve lojistik regresyon gibi algoritmalar, verileri kullanarak bir doğrusal veya lojistik model oluşturur ve bu modele dayalı olarak öngörüler yapar. Bu nedenle, makine öğrenimi ve istatistik arasında önemli bir ilişki vardır ve birbirlerine bağımlıdırlar. Makine öğreniminde kullanılan bazı istatistik yöntemleri ya da bilişim tabiriyle algoritmalar şunlardır:

Doğrusal Regresyon: Veriler arasında ilişki bulmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verilerin birbirleriyle doğrusal bir ilişki içinde olduğu durumlarda en iyi sonuçları verir.

Lojistik Regresyon: Sınıflandırma problemini çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verileri iki veya daha fazla sınıfa ayrıştırmak için kullanılır.

K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor, KNN): Verileri sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, veri noktalarının benzer özelliklere sahip olan veri noktaları ile aynı sınıfa ayrıştırılmasını sağlar.

Gauss Dağılımı: Örneklem verilerinin ortalaması ve standart sapması hakkında bilgi vermek için kullanılan bir dağılımdır. Bu dağılım, verilerin normal dağılım gösterdiği durumlarda en iyi sonuçları verir.

K-Means Kümeleme: Verileri kümelere ayırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, verileri en benzer özelliklere sahip olan veri noktalarının aynı kümeye ayrıştırılmasını sağlar.

Bu algoritmalar, makine öğrenimi sırasında sıklıkla kullanılan istatistik yöntemleridir ve verileri inceleyerek öngörüler yapmaya yardımcı olurlar. Makine öğrenmesi istatistiklerle ciddi anlamda bağlantılı bir alandır ancak istatistiklerin olmadığı bir makine öğrenmesi sistemi de düşünülebilir. Örneğin, yapay sinir ağları ve derin öğrenme modelleri gibi bazı makine öğrenme yöntemleri, istatistiklerin kullanılmadığı ancak veri setlerini öğrenme ve tahmin yapma yeteneğine sahip olan yöntemlerdir. Bu durumda, makine öğrenme sisteminde istatistiklerin kullanılmaması, sistemin tahminlerinin doğruluğunu azaltabilir ve modelin performansını düşürebilir. Bunun yerine, makine öğrenme sistemlerinin veri setlerini öğrenme ve tahmin yapma yeteneği, genellikle istatistiklerin kullanılmasıyla optimize edilir. Bu nedenle, istatistiklerin olmadığı bir makine öğrenme sistemi düşünülebilir ancak bu sistemin performansı genellikle istatistiklerin kullanıldığı sistemlerden daha düşük olabilir.

Makine öğrenmesi, veri toplama, analiz etme ve tahmin yapma gibi işlemleri yaparak bir sistem oluşturulmasına yardımcı olan bir alan olduğundan, bu işlemlerin birçoğu istatistiklerin kullanımını gerektirir ve makine öğrenme sistemlerinin performansı genellikle istatistiklerin doğru bir şekilde kullanılmasına bağlıdır. Makine öğrenmesi sistemlerinde istatistiklerin ne düzeyde kullanılması gerektiği, kullanılan makine öğrenme yöntemine ve veri setlerinin özelliklerine göre değişebilir. Ancak genel olarak, istatistiklerin doğru bir şekilde kullanılması, makine öğrenme sistemlerinin performansını arttırmada önemli bir rol oynar.

Makine öğrenmesi üzerine çalışan arkadaşlar... Eğer istatistik sizi zorluyor ise bizimle iletişime geçebilirsiniz. İhtiyacınız olan istatistik bilgisini size nokta atışı olarak anlatalım. Size de makine öğrenmesine yoğunlaşmak kalsın. Hadi gelin beraber makinelere bu işi öğretelim.