Uygulama, öğrenmenin en iyi yoludur. Makine Öğrenimi ve uygulamaları hakkında çok sayıda kitap, blog, video vb. vardır. Bu tür içeriğin seri bir tüketicisi olmak, sizi, gerçekte olmadığınızda yetkinliğe yaklaştığınızı düşünme tuzağına kolayca düşmenize neden olabilir.
Makine Öğreniminin uygulamalı yönlerini anlayıp anlamadığınızı bilmenin sırrı basittir. Kendiniz için uygulayın. Yapamıyorsanız, bu yetersiz olduğunuz anlamına gelmez, sadece bilginizde boşluklar olduğu anlamına gelir, bu nedenle öğrenmek için geri dönmeniz gerekir.
Gerçek idrak, uygulamak, başarısız olmak, başarısızlıktan öğrenmek ve tekrar uygulamakla gelir.
Bu, deneyimli uygulayıcıların yeni başlayanlara mümkün olan en kısa sürede projelere başlamalarını tavsiye etmesinin birçok nedeninden biridir.
Proje çalışması için başka bir gerekçe, maruz kalmadır. Gerçek dünyada çözülen sorunlara mümkün olduğunca yakın projeler üzerinde çalışmak, yeni başlayanlara gerçek dünya ortamında çalışmanın nasıl bir şey olduğunu iyi bir şekilde anlamalarını sağlayacaktır.
Hangi projelere başlayacağınızı bilmek zor olabilir, bu nedenle sunduğumuz bazı fikirler:
- Kişisel Bir Sorunu Çözme
Hepimizin hayatında sorunlar var. Sorunlarımızla yüzleşmek genellikle büyük bir büyüme fırsatıdır, ancak doğuştan gelen başarısızlık korkumuz nedeniyle göz korkutucu olabilir. Korkuyu hissedip ilerleyebilmek kendi hayatımız için son derece değerli bir beceridir ve bunu makine öğrenme becerilerimizi kullanarak eğlenceli hale getirebiliriz.
Sorunları tespit edebilmek ve bunları Makine Öğrenimi sorunlarına dönüştürebilmek kendi içinde bir beceridir, bu nedenle kişisel olarak bu yöntemi genel olarak tercih etmemizin nedeni budur. Rolünüze bağlı olarak, yapmanız gerekmeyebilecek bir dizi görevle meşgul olacağınız için, kendi başınıza belirlediğiniz bir sorunu çözmek, yetkinliğinizin genişliğini ortaya çıkarır.
Örneğin, üretimde makine öğrenimi modellerinin devreye alınması ve izlenmesi, bir ML mühendisi olarak temel yetkinliklerinizin bir parçası olabilir, ancak kendi projenizi oluşturmak, Veri Toplama gibi bir ML modelleri ardışık düzeni içindeki diğer alanlarla ilgili size önemli bilgiler sağlayacaktır.
2. Sıfırdan Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Kodlayın
Buradaki fikir, her bir algoritma hakkında bilgi edinmek ve bunları sıfırdan kodlamak, ardından nasıl performans gösterdiğimi görmek için uygulamamızı Scikit-Learn tarafından sağlanan uygulamayla karşılaştırmaktır.
Bu aşama, çeşitli Makine Öğrenimi modellerinin arkasındaki mekanik anlayışınızı geliştirir ve matematiksel formülleri koda nasıl çevireceğinizi öğrenirsiniz.
Bu yönteme başlayan birine verebileceğimiz bir tavsiye, mümkün olduğunca basit bir şekilde başlamak ve sonra oluşturmaktır. Örneğin, Doğrusal Regresyon uygulayarak başlayın, ardından Doğrusal Regresyon modelinizi bir Lojistik Regresyon modeline genişletin.
3. MovieLens ile Öneri Motorları
YouTube, Amazon ve Netflix, son kullanıcılar için değer yaratmak için öneri motorlarının uygulandığı harika örneklerdir. Belirli siteleri ziyaret ettiğimizde bir miktar kişiselleştirme olmasını beklememiz alışılmadık bir durum değil. Sonuç olarak, tavsiye sistemleri son derece popüler hale geldi ve onlar hakkında bilgi edinmek özellikle ilgi çekici olabilir.
MovieLens bilinen bir veri kümesidir, yani çevrimiçi ortamda takılıp kalırsanız yardımcı olabilecek birçok uygulama vardır. Veri seti, 162.000 kullanıcı tarafından 62.000 filmden oluşmaktadır.
4. Sahte Haber Tespiti
Pek çok insanın sosyal medya aracılığıyla birbirine bağlanmasıyla, Sahte Haberler bir orman yangını gibi yayılabilir. Sahte haberleri ayırt etmek her zamankinden daha kritik, bu nedenle Facebook’un insanların haber akışından bu tür haberleri filtrelemek için kendi sahte haber dedektörünü oluşturmasının nedeni budur.
Makine Öğrenimi ve Doğal Dil İşlemeden yararlanarak, sahte haberleri tespit etmek için kendi sahte haber sınıflandırıcınızı oluşturabilirsiniz.
5. Boston Konut Fiyat Tahmini
Boston House Price veri seti, algoritmaları kıyaslamak için kullanılan son derece popüler bir kaynaktır. Veriler, ABD Nüfus Sayım servisi tarafından Boston bölgesindeki konutlarla ilgili olarak toplanan bilgileri içerir.
Bir evin fiyatı çeşitli faktörlere bağlıdır (yani oda sayısı, konum, okullara yakınlık vb.). ML kullanmak, temeldeki kalıpları ortaya çıkarmanın ve çeşitli özelliklere dayalı olarak bir özelliğin değerini tahmin etmenin iyi bir yoludur. Bu proje üzerinde çalışırken, biraz daha veri toplamaya ve tahminleri Boston’un ötesindeki evlere genişletmeye karar verebilirsiniz.
