Makine Öğrenmesi Algoritmaları için Yapay Zeka Kodlama Örnekleri: Uygulamalı Kılavuz

Question

Makine öğrenmesi algoritmalarını kodlama kısmında takılıyorum. Yapay zeka kodlama örnekleri üzerinden nasıl ilerleyeceğimi ve nelere dikkat etmem gerektiğini bilmiyorum.

Answer 1

🤖 Makine Öğrenmesi Algoritmaları için Yapay Zeka Kodlama Örnekleri: Uygulamalı Kılavuz

Makine öğrenmesi (ML), bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) dalıdır. Bu kılavuzda, popüler ML algoritmalarının Python'da nasıl uygulanacağına dair pratik örnekler sunacağız.

💡 Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan temel bir algoritmadır.

• 💻 Amaç: Bağımsız değişken(ler) ile bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi bulmak.
• 🧩 Uygulama:

  Aşağıdaki gibi bir veri kümeniz olduğunu varsayalım:

  X (bağımsız değişken): [1, 2, 3, 4, 5]

  Y (bağımlı değişken): [2, 4, 5, 4, 5]

  Python kodu:

  
    import numpy as np
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
  
    X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
    Y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
  
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, Y)
  
    print('Katsayı:', model.coef_)
    print('Kesme:', model.intercept_)
    

🧠 Lojistik Regresyon

Lojistik regresyon, bir olayın olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir sınıflandırma algoritmasıdır.

• 🎯 Amaç: Verilen bir girdi için olasılıkları tahmin ederek, veriyi kategorilere ayırmak.
• 🧪 Uygulama:

  İki sınıf içeren bir veri kümeniz olduğunu varsayalım (0 ve 1):

  X (özellikler): [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]]

  Y (etiketler): [0, 0, 1, 1, 1]

  Python kodu:

  
    import numpy as np
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  
    X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]])
    Y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
  
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X, Y)
  
    print('Tahmin:', model.predict([[3, 2]]))
    

🌳 Karar Ağaçları

Karar ağaçları, karar verme için kullanılan denetimli öğrenme yöntemleridir.

• ✅ Amaç: Veri özelliklerine dayalı olarak kararlar almak için bir ağaç yapısı oluşturmak.
• ⚙️ Uygulama:

  Aşağıdaki gibi bir veri kümeniz olduğunu varsayalım:

  X (özellikler): [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]]

  Y (etiketler): [0, 0, 1, 1, 1]

  Python kodu:

  
    import numpy as np
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  
    X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]])
    Y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
  
    model = DecisionTreeClassifier()
    model.fit(X, Y)
  
    print('Tahmin:', model.predict([[3, 2]]))
    

➕ Destek Vektör Makineleri (SVM)

SVM, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılabilen güçlü bir algoritmadır.

• ⚖️ Amaç: Farklı sınıflar arasındaki marjı en üst düzeye çıkararak verileri ayırmak için en iyi hiper düzlemi bulmak.
• 🧪 Uygulama:

  Aşağıdaki gibi bir veri kümeniz olduğunu varsayalım:

  X (özellikler): [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]]

  Y (etiketler): [0, 0, 1, 1, 1]

  Python kodu:

  
    import numpy as np
    from sklearn.svm import SVC
  
    X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]])
    Y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
  
    model = SVC()
    model.fit(X, Y)
  
    print('Tahmin:', model.predict([[3, 2]]))
    

📉 K-Ortalamalar Kümeleme

K-ortalamalar, verileri K sayıda kümeye ayırmak için kullanılan denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır.

• 📍 Amaç: Her veri noktasını en yakın kümeye atayarak, veri noktalarını benzer gruplar halinde gruplandırmak.
• 🧩 Uygulama:

  Aşağıdaki gibi bir veri kümeniz olduğunu varsayalım:

  X (özellikler): [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]]

  Python kodu:

  
    import numpy as np
    from sklearn.cluster import KMeans
  
    X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3]])
  
    model = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
    model.fit(X)
  
    print('Tahmin:', model.predict([[3, 2]]))
    print('Merkezler:', model.cluster_centers_)
    

Bu kılavuzda, bazı temel makine öğrenmesi algoritmalarına ve bunların Python'daki uygulamalarına değindik. Makine öğrenmesi alanında daha fazla keşif yapmaya teşvik ediyoruz. Unutmayın, sürekli pratik ve deneyim, bu alanda ustalaşmanın anahtarıdır.