Makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan bazı önemli algoritmaları ve onların genel amaçlarını aşağıda listeliyorum:
Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Sürekli değerlerin tahmin edilmesi için kullanılır.
Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır.
Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılır.
Rastgele Ormanlar (Random Forests): Bir çok karar ağacının birleştirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir.
Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM): Karmaşık sınıflandırma problemleri için kullanılır.
Naive Bayes: Basit, ancak etkili bir sınıflandırma algoritmasıdır.
K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors, KNN): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır.
K-Ortalamalar (K-Means): Kümeleme görevleri için kullanılan popüler bir algoritmadır.
Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering): Daha yapılandırılmış kümeleme görevleri için kullanılır.
DBSCAN: Yoğunluk tabanlı kümeleme için kullanılır.
Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis, PCA): Boyut indirgeme için kullanılır.
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, ANN): Çok çeşitli görevler için kullanılabilir.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks, CNN): Görüntü işleme görevleri için özellikle etkilidir.
Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks, RNN): Zaman serisi analizi ve doğal dil işleme için kullanılır.
Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (Long Short-Term Memory, LSTM):** Zaman serisi verileri ve sıralı verilerle çalışmak için tasarlanmıştır.
Gradient Boosting Machines (GBM): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için güçlü ve esnek bir yöntemdir.
XGBoost: GBM'in optimize edilmiş ve hızlandırılmış bir versiyonudur.
LightGBM: Büyük veri setleri için optimize edilmiş, hızlı bir GBM türevidir.
CatBoost: Kategorik verilerle iyi çalışan bir GBM türevidir.
AdaBoost: Zayıf sınıflandırıcıları güçlendirmek için kullanılır.
Genetik Algoritmalar: Optimizasyon problemleri için kullanılır.
Güçlendirilmiş Öğrenme (Reinforcement Learning): Karar verme ve robotik uygulamalarında kullanılır.
Q-Öğrenme (Q-Learning): Güçlendirilmiş öğrenmede kullanılan popüler bir yöntemdir.
Monte Carlo Ağacı Arama (Monte Carlo Tree Search, MCTS): Özellikle oyunlarda karar verme için kullanılır.
SVM-Rank: Sıralama problemleri için kullanılan bir SVM varyasyonudur.
Öğrenilmiş İndeks Yapıları: Veritabanı sorgularını hızlandırmak için kullanılır.
AutoML: Makine öğrenimi modellerinin otomatik olarak oluşturulmasını sağlar.
Bayesian Networks: Belirsizlik altında karar verme için kullanılır.
Markov Karar Süreçleri (Markov Decision Processes, MDP): Stokastik karar verme problemleri için kullanılır.
Hidden Markov Models (HMM): Zaman serisi verileriyle çalışmak için kullanılır.
GAN'lar (Generative Adversarial Networks): Gerçekçi görüntüler üretmek için kullanılır.
Boltzmann Makineleri: Derin öğrenme ve öneri sistemlerinde kullanılır.
Autoencoders: Veri sıkıştırma ve boyut azaltma için kullanılır.
Variational Autoencoders (VAE): Gelişmiş özellik çıkarma ve veri üretimi için kullanılır.
T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesi için kullanılır.
Isomap: Karmaşık veri yapılarını düşük boyutlu uzaylarda temsil etmek için kullanılır.
Elastic Net: Regresyon modellerinde değişken seçimi ve düzenlileştirme için kullanılır.
LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): Regresyon analizinde değişken seçimi için kullanılır.
Ridge Regression: Çoklu doğrusal regresyon modellerinde aşırı uyuma karşı kullanılır.
Deep Reinforcement Learning: Derin öğrenme ve güçlendirilmiş öğrenmeyi birleştirir; karmaşık ortamlarda karar verme için kullanılır.
Bu algoritmalar, makine öğreniminin çeşitli alanlarında, farklı türdeki veri setleri ve problemler üzerinde çalışmak için tasarlanmıştır. Her bir algoritmanın detaylarına ve uygulama örneklerine bakmak, daha ayrıntılı bir anlayış sağlayacaktır. Makine öğrenmesi, sürekli gelişen bir alan olduğundan, bu listedeki algoritmalar ve onların uygulamaları zamanla değişebilir ve yeni algoritmalar ortaya çıkabilir.