Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi nelere çalışmalı, hangi kaynaklara bakmalı ve nasıl bir yol izlemelidir?
Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi, aşağıdaki adımları izleyerek başlayabilir:
Temel Matematik ve İstatistik: Makine öğrenmesi için temel matematik ve istatistik bilgisine sahip olmak önemlidir. Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi konulara hakim olmak faydalı olacaktır.
Python Programlama: Python, makine öğrenmesi topluluğunda yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Python'u öğrenmek ve temel programlama becerilerini geliştirmek önemlidir.
Makine Öğrenmesi Temelleri: Makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve algoritmalarını anlamak önemlidir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi konulara odaklanmalısınız. İyi bir başlangıç noktası olarak "The Elements of Statistical Learning" ve "Pattern Recognition and Machine Learning" gibi kitapları inceleyebilirsiniz.
Online Kurslar ve Eğitim Materyalleri: Udemy, Coursera, edX gibi platformlarda makine öğrenmesi için çeşitli online kurslar bulunmaktadır. Andrew Ng'nin "Machine Learning" kursu ve Coursera'da sunulan "Deep Learning Specialization" gibi kurslar, popüler seçenekler arasındadır. Ayrıca, TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenmesi kütüphaneleri için belgeleri ve örnekleri inceleyebilirsiniz.
Pratik Proje ve Uygulamalar: Öğrendiğiniz konuları uygulamak için pratik projeler yapmak önemlidir. Örnek veri setlerini kullanarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme problemlerini çözmek için kendi modellerinizi geliştirebilirsiniz. Kaggle gibi platformlar, gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulama yapma fırsatı sunar.
Topluluklar ve Forumlar: Makine öğrenmesi topluluğuna katılmak ve diğer uzmanlardan öğrenmek için çeşitli forumlara ve topluluklara katılabilirsiniz. Reddit'in "r/MachineLearning" ve Stack Overflow gibi platformlar, sorularınızı sormak ve paylaşımlarda bulunmak için iyi kaynaklardır.
Makine Öğrenmesi Araçları ve Kütüphaneleri: Python'da makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan araçlar arasında scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy ve pandas bulunur. Bu kütüphaneleri kullanarak gerçek projeler geliştirerek daha fazla deneyim kazanabilirsiniz.
Derin Öğrenme: Derin öğrenme, makine öğrenmesinin alt alanlarından öğrenme için temel kavramları ve algoritma türlerini anlamak için kaynaklara başvurabilirsiniz. Ian Goodfellow ve Yoshua Bengio'nun "Deep Learning" kitabı ve Stanford Üniversitesi'nin CS231n dersi, derin öğrenme konusunda iyi kaynaklar arasındadır.
Veri Ön İşleme: Makine öğrenmesi projelerinde veri ön işleme adımları büyük öneme sahiptir. Veri temizleme, özellik mühendisliği, özellik seçimi, veri dönüşümleri gibi adımları öğrenmelisiniz. Veri setlerini analiz ederek, eksik verileri doldurarak, anormal değerleri ele alarak ve veriyi uygun formatta modellemek için gerekli dönüşümleri yaparak veri ön işleme becerilerinizi geliştirebilirsiniz.
Model Değerlendirme ve Hiperparametre Ayarlaması: Makine öğrenmesi modellerinin performansını değerlendirmek ve hiperparametreleri ayarlamak önemlidir. Doğrulama kümeleri, çapraz doğrulama, hata metrikleri gibi konulara odaklanmalısınız. Model performansını ölçmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı gibi metrikleri kullanabilirsiniz.
Güncel Kalma ve Pratik Deneyim: Makine öğrenmesi sürekli olarak gelişen bir alan olduğu için güncel kalmak önemlidir. Yeni algoritma ve teknikleri takip etmek, araştırmaları okumak ve ilgili konferanslara katılmak sizin için faydalı olacaktır. Ayrıca, pratik projeler üzerinde çalışmaya devam ederek deneyim kazanmaya ve kendi projelerinizi geliştirmeye önem vermelisiniz.
Mentorluk ve İşbirliği: Makine öğrenmesi alanında deneyimli bir mentör veya ekiple çalışmak, öğrenme sürecinizi hızlandırabilir. Mentorlük programlarına katılmak veya açık kaynak projelerde gönüllü olarak yer almak, başkalarıyla etkileşimde bulunmak ve deneyim paylaşımı yapmak için fırsatlar sunar.
Pratik Uygulama ve Portfolyo Oluşturma: Kendi projelerinizi geliştirerek, makine öğrenmesi becerilerinizi pratik uygulamalarda göstermek önemlidir. Gerçek dünya problemlerini çözmek veya mevcut projelerde makine öğrenmesi tekniklerini uygulamak için fırsatlar arayın. Bu projeleri GitHub veya kişisel bir web sitesi gibi platformlarda paylaşarak portfolyonuzu oluşturabilirsiniz.
Açık Kaynak Katkısı: Açık kaynak projelerine katılarak ve mevcut projelere katkıda bulunarak öğrenme fırsatları yakalayabilirsiniz. Bu, diğer geliştiricilerle işbirliği yaparak ve gerçek dünya projelerine değer katarak deneyim kazanmanıza yardımcı olabilir.
Makine Öğrenmesi Topluluklarına Katılma: Makine öğrenmesi alanında aktif olan topluluklara katılarak bilgi ve deneyim paylaşımı yapabilirsiniz. Meetup etkinliklerine, konferanslara veya online forumlara katılarak diğer profesyonellerle bağlantı kurabilir ve yeni trendleri, en iyi uygulamaları ve ilham verici projeleri öğrenebilirsiniz.
Sürekli Öğrenme ve Kendini Geliştirme: Makine öğrenmesi hızla gelişen bir alandır, bu nedenle sürekli olarak öğrenmeye ve kendinizi geliştirmeye devam etmek önemlidir. Yeni algoritma, teknik ve araçları takip etmek, makaleleri ve araştırmaları okumak, çevrimiçi kurslara katılmak veya ileri seviye sertifikalara yönelmek gibi yöntemlerle bilginizi güncel tutabilirsiniz.
Gerçek Dünya Veri Setleriyle Çalışma: Gerçek dünya veri setleriyle çalışmak, makine öğrenmesi modellerinizi gerçek senaryolarda test etmenize ve pratik becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olur. Kaggle gibi platformlarda veya açık veri setleriyle projeler yaparak farklı veri türlerini ve uygulama alanlarını keşfedebilirsiniz.
Etik ve Sorumluluk Bilinci: Makine öğrenmesiyle çalışırken etik ve sorumluluk bilincine sahip olmak önemlidir. Veri gizliliği, önyargı ve adillik gibi konulara dikkat etmek, algoritmaların sosyal etkilerini değerlendirmek ve kullanım alanlarını sorgulamak önemlidir.
Sektörel Uygulamaları Araştırma: Makine öğrenmesinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığını araştırarak, alanlar arası uygulamaları keşfedebilirsiniz. Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlerdeki makine öğrenmesi kullanım örneklerine odaklanabilir ve bu alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Makine Öğrenmesi Yarışmalarına Katılma: Kaggle gibi platformlarda düzenlenen makine öğrenmesi yarışmalarına katılarak, gerçek dünya problemlerini çözmek ve diğer katılımcılarla rekabet etmek için bir fırsat elde edebilirsiniz. Bu yarışmalar, yeni algoritmaları öğrenmek, veri setleri üzerinde deneyim kazanmak ve çözümlerinizi diğerleriyle karşılaştırmak için mükemmel bir ortamdır.
Akademik Çalışmalara ve Araştırmalara Bakma: Makine öğrenmesi alanında yapılan akademik çalışmaları takip etmek, alanın güncel gelişmelerini takip etmenize ve ileri düzey teknikleri öğrenmenize yardımcı olur. İlgilendiğiniz konularda yapılan araştırmaları okuyarak, yeni yöntemler ve yaklaşımlar hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.
Gerçek Hayatta Projelerde Deneyim Kazanma: Makine öğrenmesi becerilerinizi gerçek hayatta uygulayarak deneyim kazanmanız önemlidir. Staj veya iş deneyimi gibi fırsatları araştırarak, bir şirkette veya araştırma grubunda çalışarak gerçek projelerde yer alabilirsiniz.
Devamlı Öğrenme ve Kendini Geliştirme: Makine öğrenmesi alanı hızla değişiyor ve gelişiyor, bu nedenle sürekli olarak öğrenmeye ve kendinizi geliştirmeye devam etmek önemlidir. İlgilendiğiniz konularda yeni makaleler okumak, konferanslara katılmak, online kurslara devam etmek veya ileri seviye sertifikalara yönelmek gibi yöntemlerle bilginizi güncel tutmak önemllidir.
Hangi konulara bakmalıyım?
Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi olarak aşağıdaki konulara odaklanmanız önemlidir:
Temel Matematik ve İstatistik: Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi temel matematik ve istatistik konularına hakim olmalısınız.
Python Programlama: Python, makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Python dilini öğrenerek temel programlama becerilerinizi geliştirmelisiniz.
Veri Ön İşleme: Veri temizleme, özellik mühendisliği, özellik seçimi, veri dönüşümleri gibi veri ön işleme adımlarını öğrenmelisiniz. Veri setlerini analiz edebilmeli, eksik verileri doldurabilmeli ve veri dönüşümleri yapabilmelisiniz.
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme gibi denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını anlamalısınız. Öğrenme algoritmalarının temellerini ve farklı algoritma türlerini öğrenerek bu alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Derin Öğrenme: Derin öğrenme, karmaşık veri yapılarını ve ilişkilerini modellemek için kullanılan bir alan olduğu için derin öğrenme kavramlarını öğrenmek önemlidir. Evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN), derin doğrulayıcı ağlar (DNN) gibi derin öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinmelisiniz.
Doğrulama ve Model Değerlendirme: Doğrulama teknikleri, hata metrikleri ve çapraz doğrulama gibi model değerlendirme yöntemlerini öğrenmelisiniz. Modellerin performansını ölçmek ve karşılaştırmak için doğru değerlendirme tekniklerini kullanabilmeniz önemlidir.
Hiperparametre Optimizasyonu: Hiperparametrelerin ayarlanması ve optimizasyonu, model performansını artırmak için önemlidir. Grid search, random search, Bayesian optimization gibi hiperparametre optimizasyon tekniklerini öğrenerek model ayarlamasını yapabilirsiniz.
Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme, veri analizinin önemli bir parçasıdır. Görsel analizler yaparak veri setlerini daha iyi anlayabilir ve bilgileri etkili bir şekilde iletebilirsiniz. Matplotlib, Seaborn gibi veri görselleştirme araçlarını öğrenmek faydalı olacaktır.
Büyük Veri ve Veri İşleme: Büyük veri kavramı ve büyük veri işleme teknolojileri hakkında bilgi edinmek önemlidir. Apache Hadoop, Spark, Hive gibi büyük veri işleme araçlarını ve tekniklerini öğrenerek büyük veri setleri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları yapabilirsiniz.
Model Optimizasyonu ve Hızlandırma: Makine öğrenmesi modellerinin performansını artırmak için model optimizasyonu ve hızlandırma tekniklerini öğrenmelisiniz. Model optimizasyonu, model boyutunu küçültme, hesaplama optimizasyonu, model sıkıştırma gibi teknikleri içerir.
Transfer Öğrenme ve Aktarım Öğrenimi: Transfer öğrenme, bir görevden öğrenilen bilginin başka bir göreve aktarılması anlamına gelir. Aktarım öğrenimi, öğrenilen bilginin bir görevden diğerine aktarılmasını içerir. Bu alanlara odaklanarak daha etkili ve hızlı öğrenme elde edebilirsiniz.
Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML): Otomatik makine öğrenmesi araçları, veri setlerini analiz edip, en uygun modeli seçmek ve hiperparametreleri otomatik olarak ayarlamak için kullanılır. AutoML araçlarını kullanarak daha hızlı ve verimli bir şekilde model oluşturabilirsiniz.
Derin Öğrenme Mimarilerinin Uygulanması: Derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılan ve başarılı sonuçlar veren popüler mimarileri öğrenmelisiniz. Örneğin, CNN (Evrişimli Sinir Ağları) görüntü işleme, RNN (Tekrarlayan Sinir Ağları) metin veya zaman serisi işleme, GAN (Generative Adversarial Networks) görüntü sentezi gibi örnekler verilebilir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Etik Sorunları: Makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında etik konulara dikkat etmek önemlidir. Veri gizliliği, önyargı ve adillik, etik kurallar ve yapay zeka kullanımı konularında bilinçli olmalı ve sorumluluk sahibi olmalısınız.
Sektörel Uygulamalar ve Uygulama Alanları: Makine öğrenmesinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığını araştırmak, alanlar arası uygulamaları keşfetmek önemlidir. Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlere bakılabilir.
Machine Learning interview soruları ve cevapları ChatGPT
Evet, tabii ki, işte bazı yaygın makine öğrenmesi mülakat soruları ve cevapları:
Makine öğrenmesi nedir?
Makine öğrenmesi, bilgisayarların öğrenme ve gelişme yeteneklerini ifade eder. Bu genellikle, bir bilgisayarın belirli bir görevi verilere dayalı olarak daha iyi hale getirmesi için öğrenme deneyiminden yararlanması şeklinde olur.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?
Denetimli öğrenme, algoritmanın girdi ve çıktı çiftleri üzerinde eğitildiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, algoritmanın doğru sonuçları üretmeyi öğrenmesini sağlar.
Denetimsiz öğrenme, algoritmanın giriş verilerine dayanarak kendi anlamlı çıktıları ürettiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, genellikle verilerin kümelemesi veya boyut indirgeme gibi uygulamaları içerir.
Aşırı uyum (overfitting) nedir ve nasıl önlenir?
Aşırı uyum, bir makine öğrenmesi modelinin eğitim verilerine çok yakından uyduğu, ancak yeni, görülmemiş veriler üzerinde iyi performans göstermediği bir durumdur. Aşırı uyum genellikle modelin gereksiz detayları veya gürültüyü öğrendiği ve genelleme yeteneğini kaybettiği anlamına gelir.
Aşırı uyumu önlemek için bir dizi teknik vardır. Bunlar arasında daha fazla eğitim verisi toplama, model karmaşıklığını azaltma, düzenlizasyon tekniklerini (L1, L2) uygulama ve çapraz doğrulama yapma bulunur.
Doğruluk ve hassasiyet arasındaki fark nedir?
Doğruluk, modelin doğru tahminlerin toplam sayısının tüm tahminlerin toplam sayısına oranını ifade eder. Hassasiyet, modelin pozitif olarak etiketlediği örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu ifade eder.
Yapay sinir ağları nedir?
Yapay sinir ağları (ANN), beynin bilgi işlemeyi nasıl başardığına dayanan bir makine öğrenmesi modelidir. Bir ANN, birbiriyle bağlantılı bir dizi "nöron" veya düğümden oluşur. Bu düğümler, ağırlıklı girdileri alır ve bir aktivasyon fonksiyonu kullanarak bir çıktı üretir.
Öğrenme oranı nedir ve nasıl ayarlanmalıdır?
Öğrenme oranı, bir makine öğrenmesi modelinin öğrenme sürecinde ne kadar hızlı adaptasyon göstereceğini kontrol eden bir hiperparametredir. Öğrenme oranı çok büyükse, model optimal çözümün etrafında "sallanabilir" ve asla uygun bir çözüm bulamayabilir. Öğrenme oranı çok düşükse, model çok yavaş öğrenebilir veya yerel minimumlarda sıkışabilir.
Öğrenme oranının ayarlanması, genellikle bir dizi değer üzerinde çapraz doğrulama yapmayı gerektirir. Ayrıca, öğrenme oranını otomatik olarak ayarlayan bazı stratejiler de vardır, örneğin adağrad, RMSProp, Adam gibi adaptif öğrenme oranı yöntemleri.
Doğrusal regresyon nedir?
Doğrusal regresyon, bir dizi giriş (özellik) ve çıktı (etiket) arasındaki ilişkiyi modellemeye çalışan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Doğrusal regresyon, özellikler ve etiket arasındaki ilişkinin doğrusal olduğunu varsayar.
Destek vektör makineleri (SVM) nedir?
Destek Vektör Makineleri (SVM), ikili sınıflandırma için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. SVM, veri noktalarını bir hiper düzlemle ayırmaya çalışır. Bu hiper düzlem, farklı sınıflar arasındaki marjı maksimize etmeye çalışır.
Karar ağaçları nedir?
Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bir karar ağacı, bir dizi evet/hayır sorusuyla girdi özelliklerinden bir çıktı etiketine giden bir yol oluşturur.
Gradient descent nedir?
Gradient descent, bir fonksiyonun minimumunu bulmayı amaçlayan bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma, fonksiyonun gradyanını (veya türevini) kullanarak iteratif olarak fonksiyonun en düşük değerine doğru "inmeye" çalışır.
Çapraz doğrulama (Cross-validation) nedir?
Çapraz doğrulama, bir modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. Veri seti birkaç alt sete bölünür ve model, her seferinde bir alt seti test seti olarak kullanırken diğerlerini eğitim seti olarak kullanarak birkaç kez eğitilir.
Gelişigüzel orman (Random Forest) nedir?
Gelişigüzel orman, birden çok karar ağacının oluşturduğu bir topluluk öğrenme modelidir. Her ağaç, veri setinin bir alt kümesi üzerinde eğitilir ve her ağacın tahminleri birleştirilerek nihai tahmin elde edilir.
Bagging ve Boosting arasındaki fark nedir?
Hem bagging hem de boosting, topluluk öğrenme teknikleridir. Bagging, modellerin bağımsız olarak eğitildiği ve tahminlerin birleştirildiği bir tekniktir. Boosting, bir modelin diğerinin üzerine inşa edildiği bir tekniktir, yani modeller bir dizi olarak eğitilir ve her biri öncekilerin hatalarını düzeltmeye çalışır.
ROC eğrisi nedir?
ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırıcı modelin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafiktir. Eğri, çeşitli eşik değerlerinde modelin doğru pozitif oranını (TPR) yanlış pozitif oranına (FPR) karşı çizer.
Yapay sinir ağlarında geri yayılım (Backpropagation) algoritması nedir?
Geri yayılım, yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan bir algoritmadır. Algoritma, çıktı ve beklenen sonuç arasındaki hatayı hesaplar ve bu hatayı ağ boyunca geriye doğru yayarak ağırlıkları günceller.
Boyut indirgeme nedir ve neden önemlidir?
Boyut indirgeme, verinin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu, modelin eğitim süresini azaltabilir ve ayrıca overfitting'i önlemeye yardımcı olabilir. Ana bileşen analizi (PCA) ve t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), yaygın boyut indirgeme teknikleridir.
Öğrenme eğrisi nedir ve neyi gösterir?
Genellikle eğitim hatası ve doğrulama hatası, eğitim örneklerinin sayısına karşı çizilir. Öğrenme eğrileri, bir modelin daha fazla eğitim verisine ihtiyaç duyup duymadığını, overfitting veya underfitting olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.
Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?
Derin öğrenme, genellikle çok katmanlı yapay sinir ağları kullanılarak karmaşık veri modellerinin öğrenilmesini içerir. Katmanlar, özellikleri otomatik olarak öğrenme ve soyutlama yeteneği ile girişten çıktıya bilgiyi aktarır. Derin öğrenme genellikle büyük miktarda veri gerektirir ve özellikle görüntü ve dil işleme görevlerinde başarılıdır.
Aktivasyon fonksiyonları nelerdir ve neden önemlidirler?
Aktivasyon fonksiyonları, bir sinir ağının nöronunda çıktıyı belirler. Doğrusallığı kırarak, ağın karmaşık özellikleri öğrenmesine ve modellenmesine izin verirler. Popüler aktivasyon fonksiyonları ReLU, sigmoid ve tanh'dir.
Öklidyen mesafe ve kosinüs benzerliği arasındaki fark nedir?
Öklidyen mesafe, iki nokta arasındaki düz çizgi mesafesini hesaplar ve genellikle fiziksel mesafeyi ifade eder. Kosinüs benzerliği, iki vektör arasındaki açıyı hesaplar ve genellikle iki vektörün benzerliğini ifade eder.
Normalizasyon ve standartlaştırma arasındaki fark nedir?
Normalizasyon genellikle veri değerlerini 0 ile 1 arasına ölçeklendirirken, standartlaştırma, verinin ortalamasını 0 ve standart sapmasını 1 olacak şekilde ölçeklendirir. Her iki teknik de modelin performansını artırabilir, ancak hangi tekniğin kullanılacağı genellikle uygulamaya bağlıdır.
Dropout nedir ve neden kullanılır?
Dropout, aşırı uyumu önlemek için bir derin öğrenme teknikleridir. Her eğitim adımında, ağın belirli bir yüzdesi (örneğin, %20) rastgele seçilir ve bu adımda dikkate alınmaz. Bu, modelin belirli nöronlara fazlasıyla bağımlı olmasını önler
Precision ve Recall kavramları nedir ve aralarındaki fark nedir?
Precision, modelin doğru olarak sınıflandırdığı pozitif örneklerin, modelin toplamda pozitif olarak sınıflandırdığı örnekler arasındaki oranıdır.
Recall (Duyarlılık) ise modelin doğru olarak sınıflandırdığı pozitif örneklerin, gerçekte pozitif olan toplam örnekler arasındaki oranıdır.
Precision genellikle yanlış pozitifleri azaltmayı hedeflerken, recall yanlış negatifleri azaltmayı hedefler.
Bias-Variance tradeoff nedir?
Bias, modelin gerçek değerlerden sistemli bir şekilde sapma eğilimini ifade eder. Yüksek bias genellikle underfitting'e yol açar.
Variance, modelin eğitim setindeki küçük dalgalanmalara karşı duyarlılığını ifade eder. Yüksek variance genellikle overfitting'e yol açar.
Bias-Variance tradeoff, modelin karmaşıklığını ayarlamakla ilgili bir durumdur. Karmaşıklık arttıkça, bias azalır ancak variance artar.
Stokastik Gradient Descent (SGD) nedir ve tam Batch Gradient Descent'ten farkı nedir?
Stokastik Gradient Descent (SGD), her adımda tek bir eğitim örneği kullanarak gradient descent'i uygular. Bu, genellikle daha hızlı iterasyonlar sağlar ve büyük veri setlerinde daha uygulanabilir olabilir. Ayrıca, SGD'nin rastgeleliği yerel minimumları "atlamasına" ve daha genel bir çözüm bulmasına yardımcı olabilir.
Batch Gradient Descent, her adımda tüm eğitim setini kullanır. Bu, genellikle daha kararlı ve daha az gürültülü güncellemelere yol açar ancak daha yavaştır ve daha büyük hafıza gerektirir.
Early stopping nedir ve neden kullanılır?
Early stopping, overfitting'i önlemek için bir derin öğrenme tekniğidir. Eğitim sırasında, modelin doğrulama hatası belirli bir sayıda epoch boyunca iyileşmezse, eğitim durdurulur. Bu, modelin eğitim verilerine aşırı uyumunu önler ve genelleme yeteneğini artırır.
Hiperparametre optimizasyonu nedir ve ne tür teknikler vardır? (devam)
En popüler hiperparametre optimizasyon teknikleri grid search, random search ve Bayesian optimization'dır. Grid search, tüm hiperparametre kombinasyonlarını deneyerek en iyi değerleri bulur. Random search, hiperparametre değerlerini rastgele seçer ve genellikle daha verimlidir. Bayesian optimization, hiperparametrelerin olası değerlerine karşı model performansını modelleyen bir yöntemdir ve genellikle en doğru sonuçları verir.
Softmax fonksiyonu nedir ve ne için kullanılır?
Softmax fonksiyonu, bir vektörün değerlerini olasılıkların toplamının 1 olduğu değerlere dönüştürür. Genellikle çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde, bir sinir ağı modelinin çıktı katmanında kullanılır.
K-means kümeleme algoritması nedir ve nasıl çalışır?
K-means, bir kümeleme algoritmasıdır. Rastgele merkezlerle başlar ve her veri noktasını en yakın merkeze göre kümeler. Ardından, her kümenin merkezini kümedeki noktaların ortalaması olarak günceller. Bu süreç, merkezler değişmediğinde veya belirli bir iterasyon sayısına ulaşıldığında durur.
CNN (Convolutional Neural Networks) nedir ve nerede kullanılır?
CNN'ler, genellikle görsel veri üzerinde çalışmak için tasarlanmış derin öğrenme modelleridir. Evrişimli katmanlar, görüntünün farklı bölümlerini öğrenir ve bu özellikleri birleştirir. CNN'ler genellikle görüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve hatta tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır.
RNN (Recurrent Neural Networks) nedir ve nerede kullanılır?
RNN'ler, zamana bağlı veri (örneğin, zaman serisi veya metin) üzerinde çalışmak için tasarlanmış derin öğrenme modelleridir. Bir RNN, önceki adımlardaki bilgileri "hatırlayabilir", bu da onu sıralı veri ile çalışmak için uygun hale getirir. RNN'ler genellikle metin oluşturma, metin sınıflandırma, ve konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılır.
LSTM (Long Short Term Memory) nedir ve RNN'den nasıl farklıdır?
LSTM, bir tür tekrarlayan sinir ağı (RNN) olup, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmede daha etkilidir. LSTM, hücre durumu adı verilen bir bileşen içerir, bu bileşen bilginin bir adımdan diğerine taşınmasına izin verir. Bu, LSTM'in RNN'lerin zorlandığı uzun dizi bağımlılıklarını öğrenmesini sağlar.
Transfer öğrenme nedir?
Transfer öğrenme, bir görev için eğitilmiş bir modelin, genellikle yeni veri üzerindeki başka bir görev için başlangıç noktası olarak kullanıldığı bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu, modelin eğitim süresini kısaltabilir ve az miktarda etiketli veri olan durumlarda yararlı olabilir. Transfer öğrenme, özellikle derin öğrenme ve özellikle görüntü sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılır.
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi daha iyi hale getirebilmek için deneyimlerinden öğrenmesi genel bir yöntemidir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir ve genellikle çok katmanlı sinir ağları (deep neural networks) kullanır. Derin öğrenme, büyük miktarda etiketli veri ve önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir, ancak bu, modelin karmaşık ve sofistike özellikleri öğrenmesine olanak sağlar.
Overfitting ve underfitting nedir? Bunları nasıl önleyebiliriz?
Overfitting, modelin eğitim verilerine çok iyi uydurulduğu ancak yeni verilere genelleştirilemediği bir durumdur. Overfitting'i önlemek için, regularizasyon tekniklerini kullanabiliriz, daha fazla veri toplayabiliriz, modelin karmaşıklığını azaltabiliriz veya erken durdurma gibi teknikler kullanabiliriz.
Underfitting, modelin eğitim verilerine bile iyi uydurulmadığı bir durumdur. Underfitting'i önlemek için, modelin karmaşıklığını artırabiliriz, daha fazla özellik ekleyebiliriz veya daha az regularizasyon kullanabiliriz.
İstatistikte Type I ve Type II hatalar nedir?
Type I hata, yanlış bir pozitif bulgudur. Gerçekte yanlış bir hipotezin doğru olduğu yanılsamadır.
Type II hata ise yanlış bir negatif bulgudur. Gerçekte doğru bir hipotezin yanlış olduğu yanılsamadır. Bir Type I hatası genellikle Type II hatasından daha ciddi kabul edilir, ancak bu durum kontekste bağlıdır.
ROC eğrisi (Receiver Operating Characteristic curve) nedir?
ROC eğrisi, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafiktir. Eğri, tüm olası eşik değerleri için modelin true positive rate'ini (TPR) false positive rate'ine (FPR) karşı çizer. ROC eğrisinin altındaki alan (Area Under the Curve, AUC), modelin performansını ölçmek için genellikle kullanılır.
Random Forest nedir ve nasıl çalışır?
Random Forest, birden çok karar ağacını birleştiren bir sınıflandırma algoritmasıdır. Her ağaç, verinin rastgele bir alt kümesini kullanır ve ağaçların çoğunluğunun tahminini kullanarak bir tahmin yapılır. Random Forest, karar ağaçlarının aşırı uydurmasını önlemeye yardımcı olur ve genellikle daha iyi genelleme performansı sağlar.
Bir makine öğrenmesi projesini nasıl yönetirsiniz?
Bir makine öğrenmesi projesini yönetmek, genellikle verinin toplanması ve temizlenmesi, modelin seçilmesi ve eğitilmesi, performansının değerlendirilmesi ve modelin kullanıma sunulması dahil olmak üzere bir dizi adımı içerir. Bu süreç, iş anlayışı, veri anlayışı, veri hazırlığı, modelleme, değerlendirme ve dağıtım gibi fazları kapsayan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) gibi metodolojilere göre organize edilebilir.
Veri mühendisi ve veri bilimcisi arasındaki fark nedir?
Veri mühendisleri, verinin toplanması, saklanması, dönüştürülmesi ve kullanılmasını sağlarlar. İşleri genellikle büyük veri platformlarını ve ETL (Extract, Transform, Load) işlemlerini içerir.
Veri bilimcileri ise genellikle makine öğrenmesi modelleri oluşturma, istatistiksel analizler yapma ve veriye dayalı içgörüler elde etme üzerine yoğunlaşırlar. Veri bilimcileri genellikle veri mühendisleri tarafından oluşturulan altyapıyı kullanır.