Merhaba değerli takipçilerim,

Makine öğrenmesi algoritmalarının tamamının listesini ChatGPT’den edindim. İşte açıklamaları ile birlikte tüm makine öğrenmesi algoritmalarının listesi bu makalede. (bundan daha fazlası olabilir…)

1. Lineer Regresyon: Veri noktaları arasındaki ilişkiyi doğrusal bir denklemle ifade etmeye çalışan bir yöntemdir.
2. Lojistik Regresyon: Çıkış değişkeni sadece iki değer alabilen (örneğin, “olumlu” ve “olumsuz”) sınıflandırma problemlerinde kullanılır.
3. Destek Vektör Makinesi: Veri noktalarını iki veya daha fazla sınıfa ayırmak için kullanılan bir yöntemdir.
4. K-En Yakın Komşu: Veri noktalarını sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Yakın olan komşuların etkisi daha yüksektir.
5. Naive Bayes: Veri noktalarını sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Veri noktalarının özellikleri arasındaki bağımlılıklar göz ardı edilir.
6. Sinir Ağları: Öğrenme algoritmalarına dayalı, esnek ve yapay zeka uygulamaları için kullanılan yapay sinir ağlarıdır.
7. Derin Öğrenme: Sinir ağlarının bir alt kümesi olarak kabul edilir ve çok katmanlı yapılar içerir.
8. K-Means: Veri noktalarını k gruplara ayırmak için kullanılan bir yöntemdir. Gruplar arasındaki mesafe en küçük olmalıdır.
9. Ağaç Bölme: Veri noktalarını sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Ağaç yapısı kullanılır.
10. Rastgele Orman: Ağaç bölme algoritmasının bir çeşididir. Birçok ağaç kullanılır ve sonuçların ortalaması alınır.
11. Gradyan İniş: Optimizasyon problemlerinde kullanılan bir yöntemdir. Hedef değeri en küçük hale getirmek için kullanılır.
12. AdaBoost: Veri noktalarını sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Birçok karar ağacı kullanılır ve sonuçların ortalaması alınır.
13. XGBoost: GBM (Gradient Boosting Machines) algoritmasının geliştirilmiş bir versiyonudur. Performans ve hız açısından üstün sonuçlar verir. 14. LightGBM: XGBoost’un bir alternatifi olarak kullanılır. Hız açısından daha yüksektir ve daha iyi ölçeklenebilirlik sağlar.
14. Random Forest: Rastgele orman algoritmasının bir alternatifi olarak kullanılır. Birçok rastgele seçilmiş karar ağacı kullanılır ve sonuçların ortalaması alınır.
15. GBM: Veri noktalarını sınıflandırmak veya tahmin etmek için kullanılan bir yöntemdir. Birçok karar ağacı kullanılır ve sonuçların ortalaması alınır.
16. CatBoost: Kategorik değişkenler için optimize edilmiş bir GBM algoritmasıdır. Performans ve hız açısından üstün sonuçlar verir.
17. Convolutional Neural Network (CNN): Görüntü işleme ve tanıma için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir.
18. Recurrent Neural Network (RNN): Zaman serisi verileri işlemek ve tahmin etmek için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir.
19. Long Short-Term Memory (LSTM): Uzun süreli hafıza işlemleri yapmak için kullanılan RNN türüdür.
20. Autoencoder: Veri kodlama veya özellik ön işleme için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir.
21. Generative Adversarial Network (GAN): Yapay veri üretmek için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir.
22. Transformer: Metin işleme ve çeviri için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir.
23. BERT: Metin anlama ve sorgu cevaplama için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Pre-trained BERT modelleri, metin içeriği için özellikler öğrenir ve bu özellikleri kullanarak metin anlama ve sorgu cevaplama gibi uygulamalarda kullanılır.
24. OpenAI GPT: Metin üretimi veya tahmin etme için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Pre-trained GPT modelleri, metin içeriği için özellikler öğrenir ve bu özellikleri kullanarak metin üretimi, dil modelleme, çeviri gibi uygulamalarda kullanılır.
25. XLNet: Pre-trained modeller kullanarak metin anlama ve metin üretimi gibi uygulamalarda kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Önceki pre-trained modellerde kullanılan sıralı masklama yerine özellikle otomatik etiketleme gibi uygulamalarda kullanılan istemci-sunucu masklama yöntemini kullanır.
26. RoBERTa: Pre-trained modeller kullanarak metin anlama ve metin üretimi gibi uygulamalarda kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. BERT’in bir geliştirilmiş versiyonudur ve daha çok veri kullanarak eğitilir.
27. T5: Pre-trained modeller kullanarak metin anlama ve metin üretimi gibi uygulamalarda kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. T5, önceki pre-trained modellerdeki gibi metin içeriği için özellikler öğrenir, ancak aynı zamanda metin üretimi için de kullanılabilir.
28. Megatron: Pre-trained modeller kullanarak metin anlama ve metin üretimi gibi uygulamalarda kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Önceki pre-trained modellerdeki gibi metin içeriği için özellikler öğrenir ancak aynı zamanda daha büyük veri kümelerini ve daha yüksek çözünürlüklü modelleri kullanarak eğitilir.
29. U-Net: Medikal görüntü işleme için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Özellikle segmentasyon gibi uygulamalar için kullanılır.
30. YOLO (You Only Look Once): Nesne tanıma için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Görüntü içinde birden fazla nesne tespit etmek ve sınıflandırmak için kullanılır.
31. Mask R-CNN: Nesne tanıma ve segmentasyon için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Görüntü içinde birden fazla nesne tespit etmek, sınıflandırmak ve segment etmek için kullanılır.
32. TensorFlow: Google tarafından geliştirilen, popüler bir açık kaynak derin öğrenme kütüphanesidir. Birçok ML algoritmasının uygulanmasını kolaylaştırır ve hızlı çalışmasını sağlar.
33. Keras: TensorFlow veya diğer kütüphanelerle birlikte kullanılabilen, kullanımı kolay bir derin öğrenme kütüphanesidir.
34. PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, popüler bir açık kaynak derin öğrenme kütüphanesidir. TensorFlow’a benzer özelliklere sahiptir ve kullanımı kolaydır.
35. Scikit-learn: Python için popüler bir ML kütüphanesidir. Birçok ML algoritmasını içerir.
36. GRU: Güncellenmiş RNN türüdür. LSTM’e benzer özelliklere sahiptir ancak daha az parametre ihtiyacı vardır.
37. Transformer: Metin işleme için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Özellikle metin çeviri ve metin üretimi gibi uygulamalar için kullanılır.
38. Seq2Seq: Metin üretimi veya çeviri için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Girdi metninin anlamını çıktı metninde yeniden ifade etmeyi amaçlar.
39. Attention: Metin işleme veya ses işleme için kullanılan derin öğrenme yöntemlerinden biridir. Özellikle metin çeviri ve metin üretimi gibi uygulamalarda kullanılır. Çıktı metninin hangi girdi metin parçalarına odaklandığını takip eder.