TEORİK OLARAK MAKİNE ÖĞRENİMİ

AHMET RAŞİT PETEKCİ

Makine öğrenimi, insanların öğrenme şeklini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanan ve doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka bilgisayar bilimi dalıdır. Bu kitapta teorik olarak temel seviyede makine öğrenimi konularını bulacaksınız. MAKİNE ÖĞRENİMİ NEDİR? A. MAKİNE ÖĞRENİMİNİN KAYNAKLARI B. MAKİNE ÖĞRENİMİNİN TEMELLERİ C. MAKİNE ÖĞRENİMİNİN TÜRLERİ DENETİMLİ ÖĞRENME DENETİMSİZ ÖĞRENME PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME YARI DENETİMLİ ÖĞRENME KENDİ KENDİNE DENETİMLİ ÖĞRENME ÇOK ÖRNEKLİ ÖĞRENME TÜMEVARIMSAL ÖĞRENME DÖNÜŞTÜRÜCÜ (TRANSDÜKSİYON) ÖĞRENME ÇOK GÖREVLİ ÖĞRENME AKTİF ÖĞRENME ÇEVRİMİÇİ ÖĞRENME AKTARIM (TRANSFER) ÖĞRENİMİ TOPLULUK ÖĞRENİMİ D. MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARI REGRESYON ALGORİTMALARI ÖRNEK TABANLI ALGORİTMALAR DÜZENLİLEŞTİRME ALGORİTMALARI KARAR AĞACI ALGORİTMALARI BAYES ALGORİTMALARI KÜMELEME ALGORİTMALARI BİRLİKTELİK KURALI ALGORİTMALARI YAPAY SİNİR AĞI ALGORİTMALARI BOYUTSAL İNDİRGEME ALGORİTMALARI