otomatik l ne demek?

Otomatik öğrenme (Automatic Learning), yapay zekanın bir alt dalı olup, bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmadan, verilerden öğrenerek tahminler yapabilme veya kararlar alabilme yeteneğini ifade eder. Makine öğrenimi algoritmaları, verileri analiz ederek örüntüleri tanır ve bu örüntülerden yola çıkarak yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunur.

Otomatik öğrenme süreci genellikle şu adımlardan oluşur:

1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlgili verilerin toplanması, temizlenmesi ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanabileceği bir formata dönüştürülmesi.

2. Model Seçimi: Problemin türüne ve veri setine uygun bir makine öğrenimi modelinin seçilmesi (örneğin, sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb.).

3. Model Eğitimi: Seçilen modelin, hazırlanan veri seti üzerinde eğitilmesi. Bu aşamada, algoritma verilerden öğrenerek parametrelerini optimize eder.

4. Model Değerlendirme: Eğitilen modelin, daha önce görülmemiş bir veri seti üzerinde test edilerek performansının değerlendirilmesi.

5. Model Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için parametrelerinin ayarlanması veya farklı algoritmaların denenmesi.

6. Model Dağıtımı: Optimize edilmiş modelin, gerçek dünya uygulamalarında kullanılmak üzere dağıtılması.

Otomatik öğrenme, günümüzde birçok farklı alanda kullanılmaktadır:

• Sağlık: Hastalık teşhisi, ilaç geliştirme, kişiselleştirilmiş tedavi.
• Finans: Kredi riski değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti, hisse senedi tahmini.
• Pazarlama: Müşteri segmentasyonu, hedefli reklamcılık, öneri sistemleri.
• Ulaşım: Otonom sürüş, trafik yönetimi, rota optimizasyonu.
• Doğal Dil İşleme: Metin analizi, çeviri, chatbotlar.

Otomatik öğrenme hakkında daha fazla bilgi için şu bağlantıları ziyaret edebilirsiniz:

• Yapay Zeka
• Veri Madenciliği
• Sınıflandırma
• Regresyon
• Kümeleme
• Doğal Dil İşleme