Yapay Öğrenme Teorisi Bölüm-1

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Genel Bir Bakış
Advertisements

Unsupervised Learning (Kümeleme)
Ayrık Yapılar Algoritma Analizi.
ALPER LAÇİN SERDAR TAŞAN
NAVIE BAYES CLASSIFICATION
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ
BPR151 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA - I
Lokal Arama Algoritmaları
İstatistiksel Sınıflandırma
Hakan Öktem Orta Doğu Teknik Üniversitesi
Nesneye Dayalı Programlama
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Veri ağaçları
Algoritmalar (Algoritms)
Temel tanımlar ve işleyiş
Algoritmalar (Algoritms)
FIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ
YMT219: Veri Yapıları Ders Saatleri: Pazartesi 9:15-12, 17:30-20:15
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
HER GENÇ MATEMATİK ÖĞRENEBİLİR MURAT GÜNER KELKİT
YAPAY SİNİR AĞLARI VE BAYES SINIFLAYICI
Rakam Tanıma İçin KNN ve LDA Algoritmalarının Karşılaştırılması
SONLU ELEMANLARA GİRİŞ DERSİ
Makine Öğrenmesinde Yeni Problemler
Problem Yaklaşım Temelleri, Algoritma ve Akış Şeması
Saklı Markov Modelleri ve Uygulamaları
BİL İŞLETİM SİSTEMLERİ
PROGRAMLAMA NEDİR? GENEL OLARAK PROGRAMLAMA ;. Kullanıcıların isteklerini karşılayacak muhasebe, Stok, oyun, işletim sistemi gibi programları oluşturacak.
Sınıflandırma ve Tahmin
Demetleme (Clustering)
KISIM I Matematik Öğretme: Temeller ve Perspektifler
KISIM II Matematiksel Kavram ve Prosedürlerin Gelişimi
SAYISAL ANALİZ Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ.
Yapay Sinir Ağları (YSA)
Yapay Sinir Ağları (YSA)
Veri Madenciligi . Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları ( CART )
Yapay Zeka Desteği ile Parfüm Öneri Sistemi
1/28. 2/28 3/28 4/28 5/28 6/28 Blok 1 Blok 1 Sonu Blok 2 Blok 2 Sonu Blok 3 Blok 3 Sonu.
BİL3112 Makine Öğrenimi (Machine Learning) Giriş – Özet – Ek Örnekler
BİL3112 Makine Öğrenimi (Machine Learning)
BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERS KİTAPLARI
Öğretim Stratejileri Sunuş Yoluyla Öğrenme Buluş Yoluyla Öğrenme Araştırma İnceleme Yoluyla Öğrenme Dr. Kerim Karabacak.
Enerji Sistemlerinde Akıllı Sistem Uygulamaları Akademik Yılı Bahar yarıyılı Doç.Dr. Raşit ATA
Davranış durum Eğitilen sistem Değer Atama Ortam Kritik Ödül r δ Eğiticisiz Öğrenme Pekiştirmeli Öğrenme (reinforcement learning) Öğrenme işleminin her.
END 457 Sezgisel Arama ve Yapay Zeka
Bazı Sorular Gerçekten de belirlenen ağırlıklar ile istenilen kararlı denge noktalarına erişmemizi sağlayacak dinamik sistem yaratıldı mı? Eğer evet ise,
BİL551 – YAPAY ZEKA Kümeleme
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ 6. DERS NOTU Konu: Matlab’ de Diziler ve Matrisler.
PROGRAMLAMA TEMELLERİ Burak UZUN Bilişim Teknolojileri Öğretmeni Burak UZUN.
Makine Öğrenmesinde Yeni Problemler YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ.
Örüntü Tanıma.
Sınıflandırma ve Tahmin
AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II
ERZURUM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÜZ DÖNEMİ MMF 202 SAYISAL YÖNTEMLER DERSİ DERS BİLGİLENDİRMESİ.
YAPAY ZEKA DERS NOTLARI UYGULAMALARI Bölüm 1 : Yapay Zeka
Karar Ağaçları (Decision trees)
Öğrenme ve Sınıflama.
Tamsayılı Doğrusal Programlama Algoritmaları
Kümeleme ve Regresyon Problemleri için Kolektif Öğrenme
5/40 ile çarpılır ve 2nd satır ile toplanır
İleri Algoritma Analizi
Makine Öğrenmesinde Yeni Problemler
END331 Yöneylem Araştırması I
Bilgisayar Bilimi Problem Çözme Süreci-2.
DERİN ÖĞRENME UYGULAMA ALANLARI
Yapay Zeka Nadir Can KAVKAS
ÖĞRENCİ AD SOYAD, ÖĞRENCİ AD SOYAD, ÖĞRENCİ AD SOYAD
Yapay Öğrenme Teorisi Bölüm-2
Kelime (Text) İşleme Algoritmaları
Sunum transkripti:

Yapay Öğrenme Teorisi Bölüm-1 Dr.Batuhan Gündoğdu

Referans Kitap:Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydın MIT Press Perşembe 7-8-9 Barbaros DEBİM - Teori Haftalık/İki haftalık ödevler, minimum 1 saat maksimum 10 saat sürelik Toplam 6-7 ödev, en düşük notunuzu ortalamaya katmayacağım MATLAB veya Python kullanılacak, C/C++ serbest ama tavsiye etmem

Yapay Öğrenme için ne Bilmeliyim? Programlama Calculus(Türev, integral) Geometri ve Doğrusal Cebir Olasılık Optimizasyon/eniyileme

Yapay Öğrenme Nedir? Bir problemin çözülmesi için algoritmanın mevcut veriden otomatik olarak, bilgisayar tarafından oluşturulmasıdır. Üç temel faktör: Veri var Bir örüntü (patern) var Probleme analitik yaklaşım yok (veya bilinmiyor)

Kullanım Senaryoları İlişkilendirme Kuralı Öğrenme (Learning Associations) Sınıflandırma (Classification) Bağlanım (Regression) Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Kullanım Senaryoları İlişkilendirme Kuralı Öğrenme (Learning Associations) Sınıflandırma (Classification) Bağlanım (Regression) Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Örnek Problemler İlişkilendirme Kuralı Öğrenme (Learning Associations)

Örnek Problemler İlişkilendirme Kuralı Öğrenme (Learning Associations)

Örnek Problemler İlişkilendirme Kuralı Öğrenme (Learning Associations)

İlişkilendirme Kuralı Öğrenme Netflix 18K Film x 500K kullanıcı %99 seyrek

İlişkilendirme Kuralı Öğrenme

İlişkilendirme Kuralı Öğrenme

Sınıflandırma (Classification) Yüz tanıma

Sınıflandırma (Classification) konuşma tanıma

Sınıflandırma (Classification) nesne tanıma

Sınıflandırma (Classification) El yazısı tanıma

Sınıflandırma (Classification)

Sınıflandırma (Classification)

Sınıflandırma (Classification)

Bağlanım (Regression)

Bağlanım (Regression)

Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Veriden Öğrenme

öğrenilmek istenen kural) TABİAT (Bilinmeyen ve öğrenilmek istenen kural)

öğrenilmek istenen kural) TABİAT (Bilinmeyen ve öğrenilmek istenen kural) Veri Seti

öğrenilmek istenen kural) TABİAT (Bilinmeyen ve öğrenilmek istenen kural) Veri Seti Öğrenme Algoritması

öğrenilmek istenen kural) TABİAT (Bilinmeyen ve öğrenilmek istenen kural) Veri Seti Öğrenme Algoritması Öğrenilen Model

öğrenilmek istenen kural) TABİAT (Bilinmeyen ve öğrenilmek istenen kural) Veri Seti Öğrenme Algoritması Öğrenilen Model

öğrenilmek istenen kural) TABİAT (Bilinmeyen ve öğrenilmek istenen kural) Veri Seti Öğrenme Algoritması Öğrenilen Model