Makine öğrenimi, rel='noopener' target='_blank'> yaklaşımımızda devrim yarattıPythonzengin kitaplık ve araç ekosistemiyle makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasında fiili dil haline geldi. İster bu alanda yeni olun ister becerilerinizi geliştirmek istiyor olun, makine öğreniminin temellerini anlamak ve bunları Python kullanarak nasıl uygulayacağınızı anlamak çok önemlidir.

Bu kapsamlı kılavuzda, makine öğreniminin temel kavramlarını inceleyeceğiz, anahtar algoritmaları keşfedeceğiz ve bunların NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit-Learn gibi popüler Python kitaplıklarını kullanarak nasıl uygulanacağını öğreneceğiz. Sonunda bileceksin

İçerik Tablosu

• Neden Makine Öğrenimi İçin Python?
• Makine Öğrenimi için Python ortamını ayarlama
• 1. Python'u yükleyin
• 2. Paket Yönetim Araçlarını Kurun
• 3. Sanal Ortamların Kurulumu (İsteğe Bağlı ancak Önerilen)
• 4. Makine Öğrenimi için Temel Python Kitaplıklarını Kurun
• Makine Öğreniminde Temel Kavramlar
• İlk Makine Öğrenimi Modelinizi Uygulama
• Sonraki Adımlar ve Kaynaklar

Neden Makine Öğrenimi İçin Python?

Python, çeşitli zorlayıcı nedenlerden dolayı makine öğrenimi (ML) için tercih edilen dil olarak ortaya çıkmıştır:

1. Kullanım Kolaylığı ve Okunabilirlik: Python'un sözdizimi temiz ve özlüdür ve sözde koda benzer, bu da öğrenmeyi ve anlamayı kolaylaştırır. Bu okunabilirlik, özellikle karmaşık algoritmalarda önemli olan ML kodunu yazarken ve korurken bilişsel yükü azaltır.
2. Zengin Kütüphane Ekosistemi: Python, makine öğrenimi ve veri bilimi için özel olarak tasarlanmış çok çeşitli kitaplıklara ve çerçevelere sahiptir. NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit-Learn gibi kütüphaneler, veri manipülasyonu, sayısal operasyonların görselleştirilmesi ve ML algoritmalarının sorunsuz bir şekilde uygulanması için etkili araçlar sağlar.
3. Topluluk Desteği ve Popülerlik: Python, veri bilimi ve makine öğrenimi topluluklarında yaygın olarak benimsenmektedir. Popülerliği, geniş bir topluluk desteğinin, bol miktarda kaynağın (öğreticiler, forumlar, kütüphaneler) ve hızlı ilerlemeleri ve sürekli iyileştirmeyi sağlayan aktif gelişimin olduğu anlamına gelir.
4. Esneklik ve Çok Yönlülük: Python'un çok yönlülüğü, makine öğrenimi mühendislerinin veri ön işlemeden üretimde modelleri dağıtmaya kadar çeşitli alanlarda çalışmasına olanak tanır. Diğer diller ve platformlarla iyi bir şekilde bütünleşerek mevcut sistemlere kusursuz entegrasyonu kolaylaştırır.
5. Son Teknoloji Araçlar ve Çerçeveler: Python, derin öğrenme sinir ağları ve geleneksel makine öğrenimi modelleri için güçlü yetenekler sunan TensorFlow PyTorch ve scikit-learn gibi önde gelen makine öğrenimi çerçevelerinin temelini oluşturur. Bu çerçeveler Python'un basitlik ve verimlilik konusundaki güçlü yönlerinden yararlanır.
6. Eğitim Kaynakları: Birçok eğitim kurumu ve çevrimiçi platform, makine öğrenimi ve veri bilimi için Python'da kurslar ve kaynaklar sunarak hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için makine öğrenimi kavramlarını ve tekniklerini öğrenip bunlara hakim olmayı erişilebilir hale getiriyor.

Makine Öğrenimi için Python ortamını ayarlama

1. Python'u yükleyin

• Python'u indirin : Git python.org ve Python'un en son sürümünü indirin (şu anda Python 3.x).
• Kurulum : İşletim sisteminize (Windows macOS veya Linux) uygun kurulum talimatlarını izleyin. Kurulum sırasında Python'u PATH'e ekleme seçeneğini işaretlediğinizden emin olun.

2. Paket Yönetim Araçlarını Kurun

• pip : Python'un paket yükleyicisipip3.4 sürümünden itibaren Python kurulumlarıyla birlikte gelir. Python paketlerini kurmak ve yönetmek için gereklidir.

3. Sanal Ortamların Kurulumu (İsteğe Bağlı ancak Önerilen)

• kurulum : Pip kullanarak virtualenv'i kurun

pip sanalenv'i yükle

• sanal Ortam oluştur

sanalenv venv

• Sanal Ortamı Etkinleştirin:

venvScriptsactive

4. Makine Öğrenimi için Temel Python Kitaplıklarını Kurun

• NumPy : Büyük diziler ve matrisler üzerinde etkili sayısal işlemler.

pip kurulumu numpy

• Pandalar : Veri manipülasyonu ve analizi.

pip pandaları yükle

• Matplotlib : Veri görselleştirme kütüphanesi.

pip matplotlib'i yükleyin

• Scikit-Öğren : Veri madenciliği ve veri analizi için basit ve etkili araçlar.

pip kurulumu scikit-learn

Makine Öğreniminde Temel Kavramlar

1. Denetimli Öğrenme : Sonuçları tahmin etmek için etiketli verilerle eğitim modelleri.
   • Örnekler: E-postaları spam olarak sınıflandırıp sınıflandırarak ev fiyatlarını tahmin etmek.
2. Denetimsiz Öğrenme : Etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları ve yapıları bulma.
   • Örnekler: Müşteri segmentasyonu anormalliğinin tespiti.
3. Değerlendirme Metrikleri : Modellerinizin performansını nasıl ölçebilirsiniz:
   • Regresyon: Ortalama Karesel Hata (MSE) R-kare.
   • Sınıflandırma: Doğruluk Hassasiyet Geri Çağırma F1 puanı.

İlk Makine Öğrenimi Modelinizi Uygulama

İris çiçeklerini özelliklerine göre sınıflandırmak için ünlü Iris veri kümesini kullanarak basit bir örneğe dalalım.

# Import necessary libraries import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # Load the dataset url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data' names = ['sepal-length' 'sepal-width' 'petal-length' 'petal-width' 'class'] dataset = pd.read_csv(url names=names) # Split dataset into features and target variable X = dataset.iloc[: :-1] y = dataset.iloc[: -1] # Split dataset into training set and test set X_train X_test y_train y_test = train_test_split(X y test_size=0.3 random_state=42) # Initialize the model model = LogisticRegression() # Train the model model.fit(X_train y_train) # Predict the response for test dataset y_pred = model.predict(X_test) # Evaluate accuracy print('Accuracy:' accuracy_score(y_test y_pred)) 

Sonraki Adımlar ve Kaynaklar

• Pratik : Uygulamalı deneyim kazanmak için farklı veri kümeleri ve modellerle denemeler yapın.
• Çevrimiçi Kurslar : Coursera edX ve Udemy gibi platformlar Python ile makine öğrenimi konusunda mükemmel kurslar sunuyor.
• Kitaplar : Aurélien Géron'un yazdığı 'Scikit-Learn Keras ve TensorFlow ile Uygulamalı Makine Öğrenimi' şiddetle tavsiye edilir.
• Toplum : Stack Overflow Kaggle ve GitHub gibi platformlarda ML topluluğuyla etkileşime geçin.

Çözüm

Tebrikler! Python'u kullanarak makine öğreniminin heyecan verici dünyasına ilk adımlarınızı attınız. Temel konularda uzmanlaşarak ve sürekli olarak yeni teknikleri ve veri kümelerini keşfederek, gerçek dünyadaki sorunları çözme ve makine öğrenimiyle yenilik yapma potansiyelini ortaya çıkaracaksınız. Öğrenme yolculuğunu benimseyin ve meraklı kalın!