Öncelikle herkese merhabalar,

Bu aralar çok fazla Cem seymen videolarına maruz kaldım ve beni bazı şeyleri düşünmeye itti. Şu dönemde dünya robotları günlük hayatımıza katmaya çalışırken ben hala klasik mühendislik metodlarını öğrenmekle vakit geçiriyorum. Neden geleceğe yönelik kendimi hazırlamıyorum diye sorgularken buldum kendimi. Geleceği yapay zeka’da görüyorum. Yapay zekaya makine öğreniminden girmem gerektiğine karar verip. Hemen araştırmaya öğrenmeye başladım. Keyifli okumalar.

Makine öğrenimi, derin öğrenme nedire derin olarak değinmeyeceğim. İlker Mert Akbulut çok güzel anlatmış yazısında: Deep learning.   Makine öğrenimi verilerden öğrenip kendi içinde farklı algoritmalar oluşturabilir. Ortalama hesaplamadan çok farklıdır. İstatistiksel toolları burada çok kullanacağız.O yüzden biraz istatistik temeli gerekiyor. Makineler nasıl öğreniyor? Bir örnekle açıklayalım.

Yukarıdaki çemberler daha önce insanlar tarafından gri, yeşil kırmızı mavi olarak etiketlenmişler. Boyutları ve kenar çizgileri rengini etkiliyor. Bunun gibi bir sürü örnek gösteriliyor makineye ve bunu hafızada anlamlandırıp kenarları kesikli çizgi ve orta boy renk etiketi verilmemiş bir cisim için renk etiketi istiyoruz. Makine öğrenimi bu kararı verebilecek bir algoritmadır. Sonucu veren tahmin modelidir.

Bu örnek üzerinden R da bilinmesi gereken bir yapıdan bahsedeyim size “data frame”. Data frame R da bir tablo oluşturmasına yardımcı olur. Kullanımına örnek verelim

squares <- data.frame(size = c(“small”, “big”, “medium”),edge = c(“dotted”, “striped”, “normal”), color = c(“green”, “yellow”, “green”))

Squares–> bizim tanımladığımız isimdir.

size = c(“small”, “big”, “medium”) —> bu kısmı tablonun bir sütununu ve o sütundaki elemanlarını gireriz. Görüntü olarak aşağıdaki tabloyu verir.

size edge color
small dotted green
big stripped yellow
medium normal green

 

Data frame ile alakalı bazı hazır fonksiyonlar var. Hadi bunlara biraz göz atalım.

dim(squares) , str(squares), head(squares), tail(squares),summary(squares)

Bu fonksiyonlar veri hakkında özet bilgi verir.Kaç tane değişken var veri kümesinde. ka. veriden oluşuyor. Ortalama, varyans gibi istatistiksel özellikleri de görebilirz bu fonksiyonlarla.

Sonraki dersimizde görüşmek üzere. Biraz pratik yapacağız sonraki derste..