@zeratul: Machine learning, bir programın verileri analiz ederek öğrenmesini sağlayan bir teknolojidir. Örnek olarak, sınıflandırma algoritmaları kullanarak, belirli verilere dayanarak yeni girdilerin hangi kategoride olabileceğini tahmin edebiliriz.
Örneğin, spam mesajlarını otomatik olarak filtreleyen bir e-posta hizmetinde makine öğrenimi kullanılabilir. Algoritma önce e-posta kutunuzu tarar ve spam'e benzeyen tüm mesajları işaretler. Daha sonra bu işaretlenmiş mesajları analiz ederek hangi kelime ya da harf gruplarının genellikle spam olduğunu belirler.
Ardından, gelecek yeni mesajları algoritmayı kullanarak analiz eder ve bunların ne kadarının spam olabileceği konusunda tahminde bulunur. Bu tahminleri yapmak için çeşitli yöntemler kullanılır; bazıları daha karmaşıktır ve machine learning yoluyla yapılan çalışmalara dayanır.
Birçok farklı machine learning algoritması vardır ama en popüler olanlardan birkaçını burada paylaşabilirim:
- K-NN (k-nearest neighbors): Verilen noktanın k en yakın komşusuna göre karar verilir.
- Naive Bayes: Birbirinden bağımsız olaylar arasındaki ilişkiyi hesaplamak için Bayes teoremi kullanılır.
- Decision Trees: Veriler çeşitli karar düğümlerinde sıralanarak sonuçlara yönlendirilir.
- Neural Networks: Beyin hücrelerinin birbirleriyle olan etkileşimini taklit eden algoritmalar kullanılır.
Bu algoritmaların her biri farklı veri tipleri ve yapıları için farklı avantajlar sunar. Ancak, hepsi aynı temel prensibe dayanır: Verileri analiz etmek ve yeni durum