Temel Öğrenme Algoritmaları

TEMEL ÖĞRENME ALGORİTMALARI
Bayes Ağları
Bayes ağı, Bayes modeli ya da olasılıksal yönlü dönüşsüz çizge modeli bir olasılıksal çizge modelidir ve birbirleriyle koşulsal bağımlılıklara sahip bir rassal değişkenler kümesini yönlü dönüşsüz çizge şeklinde ifade eder. Örneğin, bir Bayes ağı kullanılarak hastalıklar ve semptomları arasındaki olasılıksal koşu ilişkileri modellenebilir. Bu model kullanılarak, bir kişide görülen semptomlar verildiğinde bu kişinin bazı hastalıklara sahip olma olasılıkları hesaplanabilir. Bayes ağları, her düğümü bir rassal değişkeni ifade eden YDÇ ’lerdir. Gözlemlenebilir nicelikler, gizli değişkenler, bilinmeyen parametreler ya da hipotezler birer Bayes rassal değişkeni olabilirler. Birbirine herhangi bir şekilde bağlı olmayan düğümler birbirlerinden koşulsal bağımsızdırlar. Her düğüm, girdi olarak ebeveyn düğümlerinin değerlerini alan ve çıktı olarak o düğümün ifade ettiği değişkenin alabileceği değerlerin olasılıklarını veren bir olasılık fonksiyonu ile ilişkilendirilmiştir.

Takviyeli Öğrenme
Takviyeli öğrenme, kendi ortamında algılama ve hareket yapan bir özerk etmenin amacını gerçekleştirmek için en uygun hareketleri yapmayı nasıl öğrenebileceği sorusuna cevap verir. Bu çok genel problem, bir hareketli robotun kontrolü öğrenme, fabrikalardaki işlemleri optimize etmeyi öğrenme ve oyun oynamayı öğrenme gibi işleri kapsar. Etmen ortamında bir hareket yaptığı zaman, eğitici oyun kazanıldığında pozitif bir ödül veya ceza sağlar. Mesela bir oyunu oynama etmeni eğitildiği zaman, eğitici oyun kazanıldığında pozitif bir ödül, kaydedildiğinde negatif bir ödül, kaydedildiğinde negatif bir ödül ve diğer durumlarda sıfır ödül sağlayabilir. Etmenin amacı, en büyü toplam ödülü üreten hareketlerin sırasını öğrenmektir.

Danışmanlı Öğrenme Algoritması
Danışmanlı Öğrenme, sırasında ağa verilen giriş değerleri için çıktı değerleri de verilir. Ağ verilen girdiler için istenen çıkışları oluşturabilmek için kendi ağırlıklarını günceller. Ağın çıktıları ile beklenen çıktılar arasındaki hata hesaplanarak ağın yeni ağırlıkları bu hata payına göre düzenlenir. Hata payı hesaplanırken ağın bütün çıktıları ile beklenen çıktıları arasındaki fark hesaplanır ve bu farka göre her nörona düşen hata payı bulunur. Daha sonra her nöron kendine gelen ağırlıkları günceller.

Danışmansız Öğrenme Algoritması
Danışmansız Öğrenme, ağa öğrenme sırasında sadece örnek girdiler verilmektedir. Herhangi bir beklenen çıktı bilgisi verilmez. Girişte verilen bilgilere göre ağ her bir örneği kendi arasında sınıflandıracak şekilde kendi kurallarını oluşturur. Ağ bağlantı ağırlıklarını aynı özellikte olan dokuları ayırabilecek şekilde düzenleyerek öğrenme işlemini tamamlar.


Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

VLSI Devre Tasarımı

VLSI DEVRE TASARIMI VLSI Giriş Çok Geniş Ölçekli Tümleşim   (VLSI), binlerce transistorun tek bir   yonga   üzerinde birleştirilmesi ile   Tümleşik Devrelerin   oluşturulması işlemidir. Çok Geniş Ölçekli Tümleşim, 1970'li yıllarda karmaşık   yarı iletken   ve iletişim teknolojilerindeki gelişmelerle başlamıştır. Günümüz teknolojilerinde birim alana sığdırılabilen   transistor   sayısının milyarlar seviyesine çıkması ile bu terim yerini   ULSI ifadesine bırakmaya başlamıştır. İlk   yarı iletken   teknolojideki   yonga   2 transistorden oluşmaktadır. Zamanla gerçekleşen ilerlemeler sayesinde birim alana çok daha fazla   transistor   eklenebilmiş ve bunun sonucunda daha fazla sayıda bağımsız fonksiyonların ve sistemlerin tümleşimi gerçekleştirilmiştir. İlk   tümleşik devreler   diyot ,   transistor ,   direnç   ve   kondansatör   gibi devre elemanlarından çok az bir kısm...
Devamı

Yapay Sinir Ağlarına Giriş

YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Taklit edilen sinir hücreleri nöronlar içerirler ve bu nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağı oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA’ lar normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözleme yeteneklerini gerektiren problemlere yönelik çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yaşayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir. YSA’ lar ağırlıklandırılmış şekilde birbirlerine bağlanmış birçok işlem biriminden oluşan matematiksel sistemlerdir. Bir işlem birimi, diğer nöronlardan sinyalleri a...
Devamı

İnsan Bilgisayar Etkileşimi

İNSAN – BİLGİSAYAR ETKİLEŞİMİ İnsan Bilgisayar Etkileşiminin Tanımı İnsan Bilgisayar Etkileşimi, etkileşimli teknolojilerin tasarımı, değerlendirmesi ve uygulaması ile ilgilenen disiplinler arası bir çalışma alanıdır. İnsan Bilgisayar Etkileşimi çalışma alanı, insan ve bilgisayar arasındaki etkileşimi konu edinmesinden dolayı insan davranışı, psikoloji, bilişsel bilimler, bilgisayar teknolojileri ve yazılım mühendisliği yanında ergonomi, grafik ve endüstriyel tasarım, sosyoloji, antropoloji ve eğitim bilimleri gibi alanlarla da ilişkili bir çalışma alanıdır. İnsan Bilgisayar Etkileşiminin Geçmişi ·          1945 Vannevar Bush «As We May Think – Düşündüğümüz Gibi» makalesindeki teorik analog bilgisayar fikri «MEMEX» ·          1959 Brian Shackel «Ergonomics for a computer – Bilgisayarın Ergonomisi» makalesi ·          1964 Doug Engelbart «Augmenting ...
Devamı