Makine Öğrenmesi 101

notion Notlarım

Videolar

ML1 - Google Drive

Makine Öğrenmesi 101: Özetini Anlattığım Youtube içeriği https://lnkd.in/d6dvT8W

Makine Öğrenmesi 101 Zihin Haritalarıyla Bir Deneme http://imm.to/k8dDg

Zihin Haritasının PDF Hali ise #GoogleDrive yükledim. https://lnkd.in/dBfvRC8

Soruları Anki uygulaması üzerinden çözmek isterseniz?

101 Makine Öğrenmesi Turkcell Geleceği Yazanlar

Birkaç ön hazırlık soru

1. Model Doğrulama (Model Validation) işlemlerinden biri değildir?
   • Holdout (Eğitim-Test ayırımı)
   • K-katlı çapraz doğrulama (k-fold cross validation)
   • Leave One Out
   • Bootstrap
   • Grid Validation
2. Deterministik modellerin aksine stokastik modellerde … bulunur.
   • Tesadüfi hata
   • Katsayı
   • Derecelendirme
   • Rassallık
   • Fonksiyon
3. … , … yanlı ve kötü bir tahmincisidir.
   • Varyans - Kovaryansın
   • MSE - RMSE’nin
   • Regresyon - Sınıflandırmanın Eğitim hatası -
   • Test hatası
   • Underfitting - Overfitting
4. Makine öğrenmesi problemlerinde tahmin etmek için hedeflenen ana değişkeni tahmin etmede kullanılan değişkenlere … denir.
   • Bağımlı değişken
   • Girdi değişkenleri
   • Hedef değişken
   • Çıktı değişkeni
   • Yanıt değişken
5. Veriden faydalı bilgi çıkarma sürecini yöneten kişiye … denir.
6. Makine öğrenmesi modelleri kurarken değişkenlerin bazılarını modele katarken bazılarını katmayız. Diğer bir ifade ile değişken seçimi yaparız. Bunun sebebi nedir?
7. Makine öğrenmesi problemlerinde tahmin etmek için hedeflenen ana değişkeni tahmin etmede kullanılan değişkenlere … denir.
   • Bağımlı değişken
   • Bağımsız değişken
   • Hedef değişken
   • Çıktı değişkeni
   • Yanıt değişken
8. Veriden faydalı bilgi çıkarma sürecine … denir. Boşluğa ne gelmelidir?
9. Aşağıda verilen örneklerden hangilerinde makine öğrenmesi/yapay zeka kullanılabilir?
   • I. Restoranlarda yemek önerisi
   • II. Sosyal medyada etiket önerisi
   • III. Chatbotlar
   • IV. Mesaj uygulamalarında kelime önerisi
   • V. Otomatik fotoğraf düzenleme uygulaması