Bu modül, bir makine öğrenimi problemi olarak nasıl çerçevelendirileceğini inceliyor ve çok çeşitli makine öğrenimi (ML) yöntemleri arasında paylaşılan temel kelime öbeklerinin çoğunu ele alıyor.
Çerçeveleme
(Gözetimli) Makine Öğrenimi nedir?
ML sistemleri öğrenir
giriş nasıl birleştirilir
faydalı tahminler oluşturmak için
daha önce görülmemiş verilerde
Terminoloji: Etiketler ve Özellikler
- Etiket, tahmin ettiğimiz değişkendir
- Genellikle y değişkeniyle gösterilir
Terminoloji: Etiketler ve Özellikler
- Etiket, tahmin ettiğimiz değişkendir
- Genellikle y değişkeniyle gösterilir
- Özellikler, verilerimizi tanımlayan giriş değişkenleridir
- Genellikle {x1, x2, ..., xn} değişkenleriyle gösterilir
Terminoloji: Örnekler ve Modeller
- Örnek, belirli bir veri örneğidir, x
- Etiketli örnekte {features, label} bulunur: (x, y)
- Modeli eğitmek için kullanılır
- Etiketsiz örnek içinde {features, ?}: (x, ?)
- Yeni verilerle ilgili tahminde bulunmak için kullanılır
Terminoloji: Örnekler ve Modeller
- Örnek, belirli bir veri örneğidir, x
- Etiketli örnekte {features, label} bulunur: (x, y)
- Modeli eğitmek için kullanılır
- Etiketsiz örnek içinde {features, ?}: (x, ?)
- Yeni verilerle ilgili tahminde bulunmak için kullanılır
- Model, örnekleri tahmini etiketlerle eşler: y'
- Öğrenilen dahili parametrelerle tanımlanır