Makine öğrenimi algoritmaları, verilerden öğrenme süreçlerini yönetir ve farklı problem türlerine özgü çözümler sunar. Bu algoritmalar, verileri analiz ederek belirli örüntüleri ve ilişkileri ortaya çıkarır ve bu bilgiyi kullanarak gelecekteki veriler hakkında tahminlerde bulunur, kararlar alır veya çeşitli görevleri yerine getirir. Makine öğrenimi algoritmaları, çözmeye çalıştığımız problemin türüne (sınıflandırma, regresyon, kümeleme, vb.) ve elimizdeki verinin özelliklerine göre farklılık gösterir.
Denetimli Öğrenme Algoritmaları (Supervised Learning)
Denetimli öğrenme algoritmaları, çıktıları bilinen verilerle eğitilir. Amaç, giriş verileri ile karşılık gelen çıkış verileri arasındaki ilişkiyi öğrenerek, yeni veriler üzerinde doğru tahminler yapmaktır. Etiketli veri kullanır, çıktıları tahmin etmeyi hedefler. Sınıflandırma, regresyon, tahminleme, modelleme gibi alanlarda kullanılır.
Lineer Regresyon (Linear Regression)
Sürekli bir hedef değişkeni, giriş değişkenlerinin doğrusal bir kombinasyonu olarak modellemeye çalışır. Temel olarak, veriler arasındaki en iyi doğrusal ilişkiyi bulmayı hedefler.
Kullanım Alanları: Ev fiyatlarını tahmin etme, satışları öngörme, talep tahmini.
Avantajları: Basit ve kolay anlaşılır, hızlı hesaplama yapar.
Dezavantajları: Doğrusal ilişkiler dışındaki durumlarda düşük performans gösterebilir.
Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
İkili sınıflandırma problemlerinde (örneğin, spam/spam değil) olasılıkları tahmin etmek için kullanılır. Sigmoid fonksiyonunu kullanarak, çıktıları 0 ile 1 arasında bir olasılık olarak dönüştürür.
Kullanım Alanları: Spam e-posta tespiti, hasta olup olmama tahmini, müşteri terk etme tahmini.
Avantajları: Basit ve hızlı, yorumlanabilir sonuçlar verir.
Dezavantajları: Sadece ikili sınıflandırma problemlerinde etkilidir, karmaşık ilişkilerde düşük performans gösterebilir.
Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines – SVM)
Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak sınıflandırma yapar. Verileri yüksek boyutlu bir alana yansıtarak, daha karmaşık ayırma yüzeyleri oluşturabilir.
Kullanım Alanları: Görüntü sınıflandırma, metin sınıflandırma, biyoinformatik.
Avantajları: Karmaşık sınıflandırma problemlerinde yüksek performans gösterebilir, farklı çekirdek fonksiyonları kullanabilir.
Dezavantajları: Büyük veri setlerinde yavaş çalışabilir, hiper parametre seçimi önemlidir.
Karar Ağaçları (Decision Trees)
Verileri, karar kurallarını takip ederek ağaç yapısı şeklinde sınıflandırır veya tahmin yapar. Her bir düğümde, veri üzerinde bir test yapılır ve veri dallara ayrılır.
Kullanım Alanları: Risk analizi, tıbbi teşhis, müşteri sınıflandırması.
Avantajları: Anlaşılır ve yorumlanabilir, hem sayısal hem de kategorik verilerle çalışabilir.
Dezavantajları: Aşırı öğrenmeye (overfitting) yatkın olabilir, küçük değişikliklerde sonuçlar değişebilir.
Rastgele Ormanlar (Random Forests)
Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulmuş bir ensemble algoritmadır. Her bir ağaç, veri setinin farklı bir alt kümesiyle eğitilir ve sonuçlar birleştirilerek tahmin yapılır.
Kullanım Alanları: Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, tıbbi teşhis.
Avantajları: Yüksek doğruluk oranına sahiptir, aşırı öğrenmeye karşı daha dirençlidir, karmaşık problemleri çözebilir.
Dezavantajları: Yorumlanması zor olabilir, daha fazla hesaplama gücü gerektirebilir.
K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors – KNN)
Yeni bir veri noktasını sınıflandırırken, eğitim setindeki en yakın K komşusunun etiketlerine bakar ve çoğunluğun etiketini atar.
Kullanım Alanları: Öneri sistemleri, desen tanıma, sınıflandırma.
Avantajları: Basit ve kolay uygulanabilir, karmaşık olmayan verilerde iyi sonuçlar verir.
Dezavantajları: Büyük veri setlerinde yavaş çalışabilir, veri boyutunun artması performansı düşürebilir.
Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları (Unsupervised Learning)
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketlenmemiş (çıktıları bilinmeyen) verilerle eğitilir. Amaç, verilerdeki gizli örüntüleri, yapıları ve ilişkileri keşfetmektir. Etiketsiz veri kullanır, veri yapısını öğrenmeyi hedefler. Kümeleme, boyut azaltma, anomali tespiti alanlarında kullanılır.
K-Means Kümeleme (K-Means Clustering)
Veri noktalarını K sayıda kümeye ayırmak için kullanılır. Algoritma, her bir kümenin merkez noktasını (centroid) belirler ve veri noktalarını en yakın merkeze göre kümelendirir.
Kullanım Alanları: Müşteri analizi, pazar araştırması, görüntü analizi.
Avantajları: Basit ve hızlı, kolay uygulanabilir.
Dezavantajları: K değeri önceden belirlenmelidir, başlangıç merkez noktalarına duyarlıdır.
Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering)
Veri noktalarını hiyerarşik bir şekilde kümelendirir. Aglomeratif (birleştirici) veya divisive (ayırıcı) yaklaşımlarla çalışabilir.
Kullanım Alanları: Biyoinformatik, sosyal ağ analizi, dosya organizasyonu.
Avantajları: Veri hiyerarşisini görme imkanı sunar, K değeri önceden belirlenmesine gerek yoktur.
Dezavantajları: Büyük veri setlerinde yavaş çalışabilir, seçilen bağlantı yöntemine duyarlıdır.
Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis – PCA)
Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Verideki en önemli varyans yönlerini bulur ve bu yönleri (temel bileşenler) kullanarak veriyi daha az boyutta temsil eder.
Kullanım Alanları: Görüntü işleme, yüz tanıma, veri görselleştirme.
Avantajları: Veri boyutunu azaltır, gürültüyü filtreler, veri görselleştirmeyi kolaylaştırır.
Dezavantajları: Bilgi kaybına neden olabilir, yorumlanabilirliği zor olabilir.
Anomali Tespiti Algoritmaları
Veri setindeki normalden farklı olan veri noktalarını (anomalileri) tespit etmeye çalışır.
Kullanım Alanları: Dolandırıcılık tespiti, ağ güvenliği, arıza tespiti.
Avantajları: Gürültülü verilerde bile anormallikleri tespit edebilir, potansiyel problemleri erken belirleyebilir.
- Dezavantajları: Anormaliğin ne olduğunu tam olarak bilmek zordur, yanlış pozitif sonuçlar verebilir.
Pekiştirmeli Öğrenme Algoritmaları (Reinforcement Learning)
Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları, bir ortamda etkileşimde bulunarak öğrenir. Algoritma, doğru eylemleri yaparak ödül kazanmayı veya cezalardan kaçınmayı hedefler. Ortam ile etkileşim, ödül ve ceza mekanizması, deneme yanılma yoluyla öğrenmeye dayalıdır. Oyun oynama, robot kontrolü, kaynak yönetimine kullanılır.
Q-Learning
Her bir durum-eylem çifti için bir Q-değeri tutarak öğrenme yapar. Algoritma, en yüksek Q-değerine sahip olan eylemi seçer.
Kullanım Alanları: Robot navigasyonu, oyun oynama, kaynak yönetimi.
Avantajları: Basit ve etkili, kolay uygulanabilir.
Dezavantajları: Durum ve eylem sayısı arttıkça öğrenme süresi uzayabilir, hafıza gereksinimi yüksek olabilir.
Deep Q-Network (DQN)
Q-Learning algoritmasını derin öğrenme ile birleştirerek, daha karmaşık ortamlarda daha iyi performans göstermeyi hedefler.
Kullanım Alanları: Oyun oynama, robotik, otomasyon.
Avantajları: Karmaşık ortamlarda yüksek performans gösterebilir, yüksek boyutlu girdi verileriyle çalışabilir.
Dezavantajları: Eğitim süresi uzun olabilir, hiper parametre seçimi önemlidir.
Policy Gradient Algoritmaları
Doğrudan politika (hangi eylemin hangi durumda yapılacağını belirleyen bir fonksiyon) öğrenmeyi hedefler. Algoritma, politikanın performansını artırmak için güncellemeler yapar.
Kullanım Alanları: Robot kontrolü, oyun oynama, optimizasyon.
Avantajları: Sürekli eylem uzaylarında çalışabilir, yüksek boyutlu girdi verileriyle çalışabilir.
Dezavantajları: Eğitim süresi uzun olabilir, parametre ayarları zor olabilir.
