 Makine öğrenimi algoritmalarının nasıl çalıştığını 5 adımda açıklayın.
1. Sorunu tanımlayın ve veri toplayın: Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları belirleyerek ve bunları problemin anlaşılmasını sağlamak için kullanarak algoritmayı eğitmek için kullanılan büyük miktarda veriye dayanır. 2. Verileri temizleyin ve önceden işleyin: Eksik değerleri, aykırı değerleri ve diğer hataları gidermek için veriler temizlenmelidir. Algoritmaların kullanabileceği formatta da hazırlanmalıdır. 3. Bir öğrenme algoritması seçin: Öğrenme algoritmaları, denetimli ve denetimsiz algoritmalar dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde gelir. Görev için en iyi öğrenme algoritmasını seçmek önemlidir. 4. Modeli eğitin: Model daha sonra, algoritma tahminler yapana veya verilerden sonuçlar çıkarana kadar veriler aracılığıyla eğitilir. 5. Modeli test edin ve parametreleri ayarlayın: Model daha sonra ek verilerle test edilir ve ardından doğruluğu artırmak için gerektiği şekilde ayarlanır. Ayarlanabilen tüm parametreler daha sonra modelin performansını daha da iyileştirmek için ayarlanır.