MAKİNE ÖĞRENMESİNDE, TEORİDEN ÖRNEK MATLAB UYGULAMALARINA KADAR DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ

“Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ortaya atan Alan Mathisan Turing “Yapay zeka” kavramının ortaya çıkmasına neden olmuştur. Yapay zeka ile bilgisayarların gelişimi benzer tarihlerde olsa da 1970’li yıllarda yapay zeka üzerine yapılan çalışmalar bir ara sekteye uğramıştır. Sonraki yıllarda özellikle XOR probleminin bir yapay sinir ağı modeli ile çözülmesinden sonra gerekli finansman desteği almış ve hızlı bir gelişim sağlamıştır. Sonraki yıllarda ise, yapay zeka’nın bir alt dalı olan Makine Öğrenme teoremi ile yapay zeka alanında yapılan çalışmalar, ikinci bir ivme daha kazanmıştır. Günümüzde makine öğrenmesinden sonra 21. yüzyılın başlarında Derin Öğrenme kavramı ile büyük miktardaki verilerden otomatik olarak öznitelik çıkarma işlemleri de gerçekleştirilmeye başlanmıştır. Böylece yapay zeka kavramı sağlıktan askeriyeye, sanal ticaretten tarıma kadar birçok alanda uygulama geliştirilmesinde temel oluşturmuştur. Makine öğrenmesi ve Derin Öğrenme algoritmaları temel bazı algoritmalar üzerinden gelişimine devam etmektedir. Genellikle geliştirilen makine öğrenme modelleri denetimli ve denetimsiz öğrenme olmak üzere iki temel yapıda geliştirilmektedir. Bu öğrenme modelleri dışında da destekleyici öğrenme modeli gibi literatürde bazı öğrenme modelleri de bulunmaktadır.

MAKİNE ÖĞRENMESİNDE, TEORİDEN ÖRNEK MATLAB UYGULAMALARINA KADAR DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ

  • DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDAT METLEK
  • DR. ÖĞR. ÜYESİ KIYAS KAYAALP
  • ISBN: 978-625-7279-74-1