Makine Öğrenmesi Algoritmaları: AI'nin Temel Taşları

Makine öğrenmesi, yapay zekanın en önemli bileşenlerinden biridir. Bu yazıda, makine öğrenmesi algoritmalarını ve kullanım alanlarını inceleyeceğiz.

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Denetimli öğrenme, etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilen modelleri içerir. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.

Avantajları:

• Yüksek doğruluk oranı.
• Tahmin modelleri için idealdir.
• Geniş uygulama alanı.

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışır. Kümeleme ve boyut indirgeme gibi işlemlerde kullanılır.

Avantajları:

• Veri keşfi için idealdir.
• Etiketleme gerektirmez.
• Gizli yapıları ortaya çıkarır.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevreyle etkileşim kurarak öğrenmesini sağlar. Oyunlar ve robotikte yaygın kullanılır.

Avantajları:

• Dinamik ortamlarda etkilidir.
• Uzun vadeli öğrenme yeteneği.
• Otonom sistemler için idealdir.