Makine öğrenmesi için hangi dil ile başlanmalı?

ANON1M

Hectopat
Katılım
14 Aralık 2019
Mesajlar
2.852
Çözümler
12
Merhaba, Python ve R'ı orta seviyede biliyorum. İlk önce Python öğreneyim dedim ondan sonra bir şey yapmadım bayağı bir sonra da R'a daldım direk saçma oldu biraz. Makine öğrenmesini bilmiyorum. Şu sıralar R'la uğraşıyorum daha çok. İstatistiksel veri analizi öğreniyorum. Bitirdikten sonra ne yapmalıyım? Makine öğrenimine başlangıç için hangi dil? Bir de birinde makine öğrenimi öğrensem, diğerinde de aşağı yukarı aynı mı acaba?
@Yiğit Efe ERDOĞMUŞ @bitwise
 
Orta seviye Python ve R bilmen yeterli, gerekli matematik bilgisini tamamladiktan sonra.

Bence perceptron ogrenmek en mantikli ilk adim.

Yapay zeka, machine learning hepsinin tek bir dili var, matematik.
Sadece python ya da R gibi scripting dilleri ile bunu implemente ediyorsun, o kadar.
if-else-loop-set-array ve bazi istatistiksel fonksiyonlar disinda programlama dili bilmene gerek yok cogu is icin.
ETL yapiyorsun genelde.
 
Orta seviye Python ve R bilmen yeterli, gerekli matematik bilgisini tamamladiktan sonra.

Bence perceptron ogrenmek en mantikli ilk adim.

Yapay zeka, machine learning hepsinin tek bir dili var, matematik.
Sadece python ya da R gibi scripting dilleri ile bunu implemente ediyorsun, o kadar.
if-else-loop-set-array ve bazi istatistiksel fonksiyonlar disinda programlama dili bilmene gerek yok cogu is icin.
ETL yapiyorsun genelde.
Anladım, hocam sağ olun.
Ne kadar matematik bilgisi lazım? Hangi konular en önemlileri?
Bir de perceptron u nereden öğrenebilirim, kaynak olarak ne önerirsiniz? Türkçe önerebileceğiniz kurs, kaynak vs. var mı?
 
Anladım, hocam sağ olun.
Ne kadar matematik bilgisi lazım? Hangi konular en önemlileri?
Bir de perceptron u nereden öğrenebilirim, kaynak olarak ne önerirsiniz? Türkçe önerebileceğiniz kurs, kaynak vs. var mı?

Calculus, Lineer cebir, istatistik ve probability.
Turkce kaynaklardan uzak dur.
Perceptron cok temel bir sey, google'a yazip karsina gelenlere baksan yeterli.
Zaten implemente etmen gerekiyor.
Kaggle'a data set icin bakabilirsin.
 
Makine öğrenmesi çok kapsamlı bir alan. Dil odaklı başlamak yerine matematik bilgisinin üzerine prototip kodlar yazarak ilerlemeniz lazım. En fazla kalkülüs ve lineer cebir bilgisine ihtiyaç duyuyorsunuz. Bu alanlarda uzman olmanıza gerek yok, işinizi görecek derecede (temel) bilgi yeterli. Bunların yanı sıra istatistik, polinom, türev gibi konularda temele de ihtiyacınız var.

Matematik bilgisi makine öğrenimi için yeterli değil elbette. Formülleri ve önemli temel algoritmaları (bkz. gradient descent, normal equation) ve teknikleri (bkz. normalization, regularization) koda dökerek pekiştirmeniz gerekiyor. Birçok alanda formüller koda uyarlanırken sinir bozucu hatalar alıyor ve devamında vectorized kodlar oluşturmaya çalışıyorsunuz. Aslında basit alıştırmaların sonu dahi oldukça tatmin ediyor, ilgi çekici bir alan. Prototipleme işlemini MATLAB veya Octave kullanarak yapabilirsiniz, birbirlerine oldukça yakın diller. Devamında prototipleri ürün koduna uyarlamak içinse Python oldukça iyi bir seçim. NumPy, SciPy ve keyfinize göre kullanabileceğiniz sayısız kütüphane elinizin altında bulunuyor. Bu durum piyasada yaygın olarak kullanılan çoğu dil için de benzer, gelişmiş makine öğrenimi ve veri işleme/görselleştirme kütüphaneleri mevcut.
 

Geri
Yukarı