Introducing
Your new presentation assistant.
Refine, enhance, and tailor your content, source relevant images, and edit visuals quicker than ever before.
Trending searches
Teknolojinin gelişmesi ve imalat sektörünün genişleme hızı bu alanlardaki verilerin artmasını da beraberinde getiriyor. Verilerdeki bu artış günümüzde büyük veri kavramını ortaya çıkarmıştır.
Program
Çıktı
Geleneksel Yöntem
Veri
Çıktı
Program
Makine Öğrenmesi
Veri
Makine öğrenimi, bir sistemin büyük ölçekli gözlemler yoluyla bilgi edinme ve bütünleştirme ve bu bilgilerle programlanmak yerine yeni bilgiler öğrenerek kendini geliştirme ve genişletme yeteneğini ifade eder.
YAPAY ZEKA
MAKİNE ÖĞRENİMİ
DERİN ÖĞRENME
Makine öğrenimi, imalatta çeşitli süreçleri, izleme ve kontrol uygulamalarını optimize etmede kullanılmıştır.
Makine öğrenimine duyulan ihtiyaç ve sektördeki yerinin giderek artan önemi birçok makine öğrenimi tekniğinin ortaya çıkmasına neden olmuştur.
Geliştirilen her algoritmanın güçlü ve zayıf yönleri vardır. Bu nedenle her problem için uygun tekniği seçmek çok önemlidir. Amaca göre kullanılabilecek 4 farklı makine öğrenmesi yaklaşımı vardır.
Denetimli Öğrenme; makine öğrenimi, etiketlenmiş veriler kullanılarak gerçekleştirilir. Denetimli makine öğreniminde, bağımsız verilerle birlikte bağımlı değişken de verilerek eğitim sağlanır.
Oluşturulan bu model daha sonra verilen bağımsız değişkenleri kullanarak hedef değişkeni tahmin eder. Sınıflandırma ve regresyon amaçlı kullanılır.
Yarı denetimli öğrenme; denetimli ve denetimsiz öğrenme tekniklerini içerir.
Küçük miktarlarda etiketlenmiş verilerle birlikte büyük miktarda etiketlenmemiş veri kullanan bir yaklaşımdır.
Denetimsiz Öğrenme; etiketlenmemiş, belirsiz veriler üzerinde çalışır. Veriler etiketlenmediği için bu verileri kümeleyerek anlamlandırmayı amaçlar.
Denetimsiz makine öğreniminin en belirgin özelliği, uzmandan geri bildirim almamasıdır.
Deneme yanılma yöntemini benimseyerek başarıya ulaşmayı hedefleyen bir yöntemdir.