19. PYTHON İLE MAKİNE ÖĞRENMESİ (MACHINE LEARNING) GİRİŞ

 

Giriş

Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenip, gelecekteki durumları tahmin etme yeteneğidir. Python dili, makine öğrenmesi için popüler bir araçtır çünkü kolay okunabilirliği ve geniş kütüphane desteği ile bilinen bir dildir. Bu blog yazısında Python ile makine öğrenmesine giriş yapacağız.

Python ve Makine Öğrenmesi

Python, makine öğrenmesi için en popüler dillerden biridir. Bu popülaritesinin ana nedeni, geniş kütüphane desteğidir. Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler, makine öğrenmesi algoritmalarını kolayca uygulamamızı sağlar. Ayrıca, Python'un sözdizimi ve okunabilirliği, yeni başlayanlar için öğrenmesini kolaylaştırır.

Makine Öğrenmesi Türleri

Makine öğrenmesi temelde üç türdür: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviye öğrenmesi. Denetimli öğrenme, makinenin etiketlenmiş verilerden öğrenmesini içerir. Denetimsiz öğrenme, makinenin etiketlenmemiş verilerden öğrenmesini ve kendi başına anlamlı bilgiler çıkarabilmesini içerir. Takviye öğrenmesi ise makinenin belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi stratejiyi bulmaya çalıştığı bir öğrenme türüdür.

Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Makine öğrenmesi, birçok farklı alanda uygulanabilir. Örneğin, e-ticaret siteleri müşteri alışkanlıklarını analiz ederek kişiye özel ürün önerileri sunabilir. Sağlık sektöründe, hastalıkların teşhis ve tedavisi için kullanılabilir. Ayrıca, finans sektöründe kredi skorlarını tahmin etmek veya hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için de kullanılabilir.

Sonuç

Python ile makine öğrenmesi, geniş kütüphane desteği, kolay okunabilirliği ve çeşitli uygulama alanları nedeniyle giderek daha popüler hale geliyor. Makine öğrenmesi, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve daha bilinçli kararlar almak için güçlü bir araç olabilir. Bu nedenle, Python ile makine öğrenmesini öğrenmek, veri bilimi ve yapay zeka alanında kariyer yapmayı düşünen herkes için önemli bir beceridir.

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

7. PYTHON'DA HATA YAKALAMA VE İSTİSNALAR (EXCEPTIONS)

  Python'da Hata Yakalama ve İstisnalar (Exceptions) Python'da program geliştirme sırasında hatalarla karşılaşmak kaçınılmazdır. Bu hatalar, programın çalışmasını durdurarak kullanıcıya sinir bozucu bir deneyim yaşatabilir. Hata yakalama ve istisnalar (exceptions) mekanizmaları, bu tür hataları kontrol altına alarak programın daha sağlam ve kullanıcı dostu olmasını sağlar. Hata Yakalama Nedir? Hata yakalama, programın çalışması sırasında meydana gelen hataları yakalamak ve uygun şekilde yönetmek için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik sayesinde, hatalar programın akışını bozmadan kontrol altına alınarak kullanıcıya hatanın türü ve kaynağı hakkında bilgi verilebilir. İstisnalar (Exceptions) Nedir? İstisnalar, programın normal akışını bozan beklenmedik durumlardır. Bu durumlar, programın çalışmasını durduran hatalara yol açabilir. Python, birçok farklı istisna türü sunar. En yaygın kullanılan istisna türleri şunlardır: ValueError:  Hatalı bir değer girişi gibi durumlarda oluşur...
Read more »

5. PYTHON'DA MODÜLLER VE PAKETLERİN KULLANIMI

  PYTHON'DA MODÜLLER VE PAKETLERİN KULLANIMI Giriş Python dilinde modüller ve paketler, kodun düzenli ve anlaşılır olmasını sağlar. Bu blog yazısında Python'da modüller ve paketlerin nasıl kullanıldığına dair bilgiler sunacağım. Üç ana konuya odaklanacağız: Modüllerin tanımlanması, paketlerin oluşturulması ve bunların nasıl kullanılacağı. Modüllerin Tanımlanması Python'da modül, Python tanımları ve ifadelerini içeren bir dosyadır. Modüller, kodun yeniden kullanılabilir ve düzenli olmasını sağlar. Bir modül oluşturmak için, .py uzantılı bir dosya oluşturmanız ve içine Python kodu yazmanız yeterlidir. Daha sonra, bu modülü 'import' anahtar kelimesini kullanarak başka bir Python dosyasına dahil edebiliriz. Paketlerin Oluşturulması Paketler, modül gruplarını düzenlemek için kullanılır. Bir paket oluşturmak için, öncelikle bir klasör oluşturmalı ve bu klasöre ' init .py' adında bir dosya eklemelisiniz. Bu dosya, klasörün bir paket olarak kabul edilmesini sağlar. ...
Read more »

15. VERİ ANALİZİ VE İSTATİSTİKLER PYTHON'DA NASIL YAPILIR?

VERİ ANALİZİ VE İSTATİSTİKLER PYTHON'DA NASIL YAPILIR? Python, günümüzde veri analizi ve istatistik alanlarında en çok kullanılan programlama dillerinden biridir. Kullanımı kolay, geniş bir kütüphane yelpazesine sahip ve her seviyeden veri bilimcisine uygun olması onu bu alanda oldukça popüler hale getirir. Bu blog yazısında, Python'da veri analizi ve istatistik yapmanın temellerini ele alacağız. Aşağıdaki konuları inceleyeceğiz: 1. Temel Kütüphaneler: NumPy: Nümerik hesaplamalar ve veri yapıları için kullanılır. Pandas: Veri çerçeveleri ve zaman serileri oluşturmak, işlemek ve analiz etmek için kullanılır. Matplotlib: Verileri görselleştirmek için kullanılır. Seaborn: Matplotlib üzerine kurulu, daha gelişmiş görselleştirmeler oluşturmak için kullanılır. Statsmodels: İstatistiksel modelleme ve hipotez testi için kullanılır. 2. Veri Yükleme ve Temizleme: Veri analizi yapmadan önce, verileri Python'a yüklemeniz ve analiz için hazır hale getirmeniz gerekir. CSV, Excel, JS...
Read more »