Makine Öğrenimi için Matematik

Merhabalar bugün ilk yazımla sizlere sesleniyorum. Ben Eren Can ARDIÇ endüstri mühendisliği öğrencisiyim. Bugün sizlere makine öğrenimi için matematik adı altında bir yazı hazırladım.

Herkes biliyor matematik önemli ama ne kadar önemli!!!

Makine öğrenimi, verilerden otomatik olarak önemli bilgileri çıkaran algoritmalar tasarlamakla ilgilidir. Buradaki vurgu ‘otomatik’, yani makine öğrenimi, bir şey üretirken birçok veri setine uygulanabilen genel amaçlı strateji hakkındadır. Bu yazım, makine öğrenimi için neden bazı matematik konularını öğrenmeniz gerektiğini ve öğrenmeniz gereken bazı önemli matematik konularını size anlatacağım. Hadi başlayalım.

Makine Öğrenimi İçin Neden Matematik ?

Makine öğrenimi doğası gereği veriye dayalı olduğundan, veriler makine öğrenimi algoritmalarının beyin görevi görür. Makine öğreniminin amacı, ideal olarak çok fazla alana özel olmaksızın verilerden önemli modeller çıkarmak için genel amaçlı strateji yapmaktadır. Bu amaca ulaşmak için, bize sağlanan veri setinin modeline benzeri şekilde, genellikle veri üreten süreçle ilgili modeller tasarlıyoruz.

Bir model, verileri

hesaba kattıktan sonra belirli bir görevdeki performansı artarsa, verilerden öğrenir. Amaç, gelecekte umursayabileceğimiz, hala görünmez verilere iyi bir şekilde genelleyici iyi veya optimum modeller bulmaktır.

 

Makine öğrenimi alanında dinamik kalmak için, makine öğrenimi matematiğinin, daha karmaşık makine öğrenimi sistemlerinin üzerine inşa edildiği temelleri anlamak için çok değerli olduğuna inanıyorum.

Makine öğrenimi için matematiğin önemli olmasının daha birçok nedeni vardır, nedenlerden bazıları şunlardır:

  • Doğruluk, öğrenme süresi, model karmaşıklığı, parametre sayısı ve özellik sayısı ile ilgili hususları içeren doğru algoritmayı seçme
  • Doğrulama stratejilerinin seçimi.
  • Doğru güven aralığı ve belirsizliğin tahmini.

Makine Öğrenimi İçin İhtiyacınız Olan Matematik

Makine öğrenimi gibi disiplinler arası bir alanı anlamaya çalışırken asıl soru, ne kadar matematiğe ihtiyaç duyulduğu ve bu teknikleri anlamak için hangi seviyede matematik gerektiğidir.

Bu soruya yanıtım, makine öğreniminde uzman olmak için orta düzeyde matematiğe ihtiyacınız olduğunu ve her matematiksel kavramın önemini bilmeniz gerektiğidir. Makine Öğrenimi için ihtiyacınız olan matematiğin önemli konuları aşağıda belirtilmiştir.

Lineer Cebir:

İlk olarak doğrusal cebir, vektörlerin ve doğrusal fonksiyonların incelenmesidir. Geniş anlamda, vektörler ekleyebileceğiniz şeylerdir ve doğrusal fonksiyonlar, vektör toplamına önem duyan vektörlerin fonksiyonudur. Doğrusal cebirin amacı, size vektör uzayları hakkındaki bilgileri, birçok parametrenin doğrusal fonksiyonlarını içeren problemleri kolaylaştıracak şekilde düzenlemeyi öğretmektir.

Olasılık Teorisi ve İstatistik:

Olasılık, rastgele olayların incelenmesidir. Hava tahminlerini, günlük vaka sayılarını  ve sayısız diğer günlük olayları analiz etmek için kullanılır. İstatistik, sayısal verileri toplamak, düzenlemek ve yorumlamak(analiz veya sentez etmek) için kullandığımız matematiktir.

Çok Değişkenli Analiz:

Çok değişkenli analiz, çeşitli karmaşık veri setleri arasındaki ilişkileri tahmin etmek için formüller üretmek için regresyon analizinde kullanılır. Çok değişkenli analiz, değişik davranış gösteren yüksek boyutlu sistemleri modellemek(analizini yapmak) ve incelemek için doğa ve sosyal bilimlerin ve mühendisliğin birçok alanında kullanılır.

Algoritmalar ve Karmaşık Optimizasyonlar:

Bu başlık ise makine öğrenimi algoritmamızın hesaplama verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini anlamak(yorumlamak) ve veri kümelerimizin azlığından yararlanmak için önemlidir. Veri yapıları bilgisi, dinamik programlama, rastgele ve alt doğrusal algoritma, grafikler, gradyan ve Primal-Dual yöntemleri gereklidir.

Diğerleri:

Yukarıda açıklanan dört temel alanda ele alınmayan makine öğrenimi için diğer matematik konularını içerir.

Öyleyse, makine öğrenimi için matematik ve ihtiyacınız olan tüm gerekli konular hakkındaki bu makaleyi beğeneceğinizi umuyorum. Benim gibi yeni başlayanlar için, makine öğrenmeye başlamak için çok fazla matematiğe ihtiyacınız yok (yok derken de hemen sevinmeyin bu işin şah damarı matematik 😊). Bu sektörde gelişmeye başladığınızda (gördüğüm ve bildiğim kadarıyla) daha karmaşık makine öğrenimi sistemleri oluşturmak için yukarıdaki tüm konuların bilgisine ihtiyacınız olacak.

Son olarak bu yazı benim ilk yazımdı lütfen eksiklerimi, hatalarımı ve tavsiyelerinizi benimle paylaşırsanız sevinirim.

 

 

 

 

 

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.