Yapay zekanın bir alt dalı olan makine öğrenmesi, sistemlere açık şekilde programlanmadan, onun yerine verilen verilerden veya deneyimlerden otomatik olarak öğrenme ve geliştirme yeteneği sağlayan bir disiplindir. Makine öğrenimi, verilere erişebilen ve bunları kendi başlarına öğrenmek için kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesine odaklanır.

Bilgisayarlara bu öğrenme yeteneğini kazandırmayı hedefleyen makine öğrenmesinde, istatistiksel ve mantıksal işlemler bunları sağlar. Eğitim verisindeki verileri belirli algoritmalarla öğrenen makine, daha sonra kendi karar verebilecek duruma gelebilir.

Yapay zeka üzerine yapılan çalışmaların artmasıyla, makine öğrenmesi çok sık gündeme gelse de bu fikir 1950’li yıllarda ortaya atıldı. En temel araştırmalar ise 70’li ve 80’li yıllarda yapıldı. Günümüzde ise çok fazla veriye sahip olmamız ve işlem gücünün artması sebebiyle çok fazla ilgi görmekte.

(teknoloji-org / makine-ogrenmesi-nedir)

Regresyon Nedir?

Regresyon, bir bağımlı değişken ile diğer bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü belirlemeye çalışan bu güce göre tahminler ortaya koyan istatistiksel bir ölçümdür. Örneğin, bir çocuğun boyunu her yıl ölçerseniz, yılda yaklaşık 3 santim büyüdüğünü görebilirsiniz. Bu eğilim (yılda üç santim büyüyor) bir regresyon denklemi ile modellenebilir. Aslında, gerçek dünyadaki çoğu şey bir çeşit denklem ile modellenir.

Regresyon denklemleri, verilerinizin bir denkleme uygun olup olmadığını belirlemenize yardımcı olabilir. Gelecekteki tahminleri veya geçmiş davranışların göstergelerini kullanarak verilerinizden tahminlerde bulunmak istiyorsanız bu son derece yararlıdır. Örneğin, tasarruflarınızın gelecekte değerinin ne olacağını bilmek isteyebilirsiniz. Ya da bir hastalıktan kurtulmanın ne kadar süreceğini tahmin etmek isteyebilirsiniz. Bu gibi durumlarda en iyi sonucu regresyon algoritmalarıyla elde edebilirsiniz.

(ecemboluk-medium-com / regresyon-algoritmaları-nedir-2)