Anasayfa / Mühendislik / Bilgisayar Bilimleri / Makine öğrenmesine nereden başlanır?

Powered by free wordpress themes

Makine öğrenmesine nereden başlanır?

Özet:Günümüzde yapay zeka her tarafta. Yapay zeka nedir ve bu konuya nereden giriş yapılır yazımızda bunlardan bahsettik.

**************************************************

Makine Öğrenmesi(Yapay Zeka) Nedir?

Makine öğrenimi, analitik model oluşturma işlemini otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Veriden tekrar ederek öğrenen algoritmalar ile makine öğrenmesi veride nereye bakacağını açıkça belirtmeden önemli bilgileri öğrenmesini sağlar.

Geçen on yılda,makine öğrenmesi sayesinde Kendi kendini süren arabalar,uygulamalı ses algılama,efektif ağ tarama ve muazzam ölçüde insan genomunu bilgisine ulaştık.Makine öğrenmesi bu günlerde çok yaygın ve büyük ihtimalle binlerce yerde fark etmeden kullanıyoruz.Bir çok araştırmacı bunun insan seviyesinde yapay zeka için en uygun yol olduğunu düşünüyor.Makine öğrenmesi yapay zekanın alt dallarında bir tanesi.Teori aslında çok basit, makineler veriyi alır ve kendileri için öğrenir.

Yapay zeka, makinenin insan gibi kararlar alabilmesidir. Günümüzün modern dünyasında makineler en zor ve karmaşık koşullarda bile yapay zeka sayesinde insan beyni gibi çalışabiliyor. Makinelerin insan gibi kolları veya şekli olması zorunlu değil. Basit bir kutu bilgisayar bile yapay zeka olabilir. Günümüzde yapay zeka parçaları etrafımızda. Siri, Alexa ve odadaki insan sayısına göre ışıklandırma yapan oda bunların hepsi yapay zeka.Ama yapay zekanın ulaşabileceği son aşama insan beynini tamamen kopyalaması veya kullanması olabilir. Taklit edilmiş insan beyni tamamen insan gibi davranabilir hatta daha iyi çalışabilir. Neredeyse tamamen aynı tepkileri verebilir.

*********************************************

Nereden başlamalı:

Eğer en zor yerden başlarsanız, vazgeçmeniz kolay olacaktır. Bu yüzden küçük amaçlarla ve yavaş adımlarla öğrenmeniz daha kolay olur.

~Öğrenmeye başlamadan ve derine dalmadan önce yapılması gerekenler:~

1.Programlama dili seçin

 

Python bilimsel ve matematiksel programlama için iyi bir seçim. Geniş ve çeşitli algoritmaların desteklendiği, büyük bir topluluğa sahip dil.

2.Cebir,Kalkülüs,İstatistik ve olasılık hakkında matematik bilgisi

(Basit matematik bilgisi başlangıç için isteğe bağlıdır. Python dilinin SciPy ve NumPy kütüphanelerinden yararlanırken fazla ihtiyacınız olmayacak fakat kendi algoritmalarınızı yazarken veri hakkında cebirsel görselleştirme yapabilmeniz gerekiyor.)

Khan Academy – Doğrusal Cebir dersleri

Khan Academy – Calculus dersleri(ilk yıl)

Khan Academy – İstatistik ve Olasılık dersleri

3.Python kütüphanelerini öğrenin

Pythonda yazılmış makine öğrenmesi için birçok kütüphane var. Teker teker öğrenin.

 

OpenCv: Resimleri ve Videoları analiz etmek ve daha fazlası için bir kütüphane.

NumPy: Matematik işlemlerini uygulamada yardımcı kütüphane.

 

Matplotlib: Matematiksel işlemleri bir çok boyutta ekrana çizdirmek(görselleştirme) için kütüphane.

Pandas: Elimizdeki veriyi toplama ve düzenleme için bir kütüphane.

3 etkili kütüphaneyi öğrendikten sonra.

5. Andres-Ng Kursu

Birçok kişi tarafından tavsiye edilen ve ücretsiz olan Andrew-Ng kursunu coursera sitesinden alabilirsiniz. Bu kurs algoritmaları anlamanızda ve farklı konseptlerin makine öğrenmesinde uygulanmasını ele alıyor.

Machine Learning – Coursera

~Bu kursu bitirip algoritmalar hakkında teorik bilgi kazandıktan sonra.~

5. SciKit-Learn kütüphanesini öğren:

(Farklı algoritmaları ve veri kodlayıcılarıyla en güçlü kütüphanelerden biri)

~Şimdi öğrendiğimiz teorik bilgileri pratiğe dökme zamanı.~

6.Sebastian Raschka’nın Python Machine Learning Edition 2’yi okumanızı tavsiye ederim

https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/python-machine-learning-second-edition

Farklı makine öğrenme algoritmalarının ve optimizasyon yöntemlerinin teoriden (Matematiksel açıklamalar) pratik koda kadar, Pratik Algoritmaların büyük çeşitlerini Python ile birlikte Scikit-Learn Kütüphanesi ile kullanarak, Tensorflow Kütüphanesi’yle tekrar oynuyor.

7.Kopya Kağıdı

essential-cheat-sheets-for-machine-learning-and-deep-learning-researchers-efb6a8ebd2e5

8.Convolutional Neural Network(CNN) Kullanarak Köpek ve Kedi Gibi Objeleri Tanımlayım

9.Keras ile Kendi Kendini Süren Araba Simülaysonu yapım

10.Sinir Ağlarını GTA-5 Oyununa Uygulama

*************************************

Bu büyük, büyük bir yolculuk. Çok yorucu, çok sinir bozucu ve son derece zaman alıcı.Bu listede yolunuzu bulabilirseniz, eninde sonunda makine öğrenimi alanına aşina olmalısınız ve daha sonra öğrenmek istediğiniz şeyi bulmaya hazırlanmalısınız. İyi şanslar!

~Yapay Zeka gücü sizinle olsun!~

Not:Bu gönderide paylaştıklarım kendi öğrenme sürecimde deneyimlerimden yola çıkarak hazırlanmıştır.

Kaynak:https://hackernoon.com/absolute-beginning-into-machine-learning-e90ceda5a4bc

Hakkında Yusuf GÜNDÜZ

Lise hayatım boyunca internette gördüğüm projeleri kopyalayıp yapmışımdır. Şu anda Veri bilimi alanında ilerlemek isteyen meraklı birisiyim.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir