Introducing 

Prezi AI.

Your new presentation assistant.

Refine, enhance, and tailor your content, source relevant images, and edit visuals quicker than ever before.

Loading…
Transcript

MAKİNE ÖĞRENMESİ

Makine Öğrenmesi Teknikleri ve İmalattaki Yeri

Teknolojinin gelişmesi ve imalat sektörünün genişleme hızı bu alanlardaki verilerin artmasını da beraberinde getiriyor. Verilerdeki bu artış günümüzde büyük veri kavramını ortaya çıkarmıştır.

Program

Makine Öğrenmesi

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

Makine Öğrenmesi Nedir ?

MAKİNE ÖĞRENİMİ

DERİN ÖĞRENME

Neden İhtiyaç Duyarız ?

  • Büyük verilerin analizi
  • Bu verilerin yorumlanması
  • Bu veriler ışığında kararlar alınması
  • Gelecekle ilgili tahmin yapılması

Aşamaları

  • Problem Tanımlama
  • Veri Toplama
  • Veri Hazırlama
  • Model Seçimi
  • Eğitim-Doğrulama-Test Verilerinin Ayrılması
  • Değerlendirme
  • Parametre Ayarı
  • Tahmin

Makine öğrenimi, imalatta çeşitli süreçleri, izleme ve kontrol uygulamalarını optimize etmede kullanılmıştır.

İmalatta Makine Öğrenmesi

Avantajları

  • Optimizasyon problemlerine çözüm üretme
  • Büyük veri işlenebilirliği ve veriler arası karmaşıklığın çözülebilmesi
  • Kalite iyileştirme
  • Algoritma analizinin kolaylığı

Zorlukları

  • Veri kalitesi ve kullanılabilirliği
  • Makine öğrenimi tekniğinin seçilmesi
  • Algoritmaya karar verilmesi

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.

Makine Öğrenmesi

Teknikleri

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.

Denetimli Öğrenme

Yarı Denetimli Öğrenme

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.

Denetimsiz Öğrenme

Takviyeli Öğrenme

Deneme yanılma yöntemini benimseyerek başarıya ulaşmayı hedefleyen bir yöntemdir.

Learn more about creating dynamic, engaging presentations with Prezi