Makine Öğrenmesi 2023-2024 Vize Soruları

Makine Öğrenmesi: Teknolojinin Sınırlarını Zorlayan Bir Yolculuk

Makine öğrenmesi, son yıllarda hızla gelişen ve birçok alanda devrim yaratan bir teknoloji alanıdır. Bu makalede, makine öğrenmesinin temel kavramlarından, tarihsel gelişimine, önemli algoritmalarından günlük hayattaki uygulamalarına kadar geniş bir perspektifle inceleyeceğiz.

Aykırı Değerlerin Etkisi

Makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu, kullanılan veri setinin kalitesine bağlıdır. Veri setlerindeki aykırı değerler, bu modellerin performansını ciddi şekilde etkileyebilir. Aykırı değerler, modelin gerçek dünyadaki verilere uygulanabilirliğini azaltarak, modelin genel veri setine göre yanıltıcı sonuçlar üretmesine neden olabilir. Bu, modelin eğitimi sırasında yanlış öğrenme yollarına sevk edilmesine yol açabilir.

Tarihsel Gelişim

Makine öğrenmesinin tarihi, 1950’lerde Alan Turing’in Turing Testi’ni tanıtmasıyla başlar. Bu dönem, makinelerin insan düşüncesi benzeri işlemler yapabileceği fikrinin ortaya çıkışını işaret eder. 1986’da Rumelhart, Hinton ve Williams’ın geri yayılım sürecini detaylandırması, 1997’de Schmidhuber ve Hochreiter’ın LSTM’yi tanıtması ve 2009’da Fei-Fei Li’nin ImageNet’i başlatması gibi olaylar, makine öğrenmesinin tarihsel gelişiminde önemli dönüm noktalarıdır.

Önemli Algoritmalar ve İlkeler

Makine öğrenmesinde çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. Destek Vektör Makineleri (SVM), yapısal risk minimizasyonu ilkesini benimseyerek, veri setindeki sınıfları en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem oluşturmaya çalışır. Öte yandan, Naive Bayes sınıflandırıcısı, özellikler arasındaki bağımsızlık varsayımına dayanır ve bu özelliği onu basit ancak güçlü bir araç yapar.

Uygulama Alanları

Makine öğrenmesi, sağlık sektöründen finans ve yatırıma, oyun ve eğlenceden veriye dayalı karar alma süreçlerine kadar birçok alanda kullanılmaktadır. IBM’in Deep Blue’sunun Garry Kasparov’u yenmesi ve Google’ın AlphaGo’sunun Lee Sedol’u mağlup etmesi gibi olaylar, bu teknolojinin oyun sektöründeki etkisini göstermektedir.

Python ve Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi uygulamalarının geliştirilmesinde Python programlama dili yaygın olarak kullanılır. Python’ın platform bağımsızlığı, geniş kütüphane ekosistemi ve kullanım kolaylığı, bu dilin makine öğrenmesi projeleri için ideal bir seçim olmasını sağlar. Python’daki kütüphaneler arasında NumPy bilimsel hesaplamalar için temel bir paket olarak öne çıkar.

Algoritma Seçimi ve Uygulama

Makine öğrenmesinde doğru algoritmanın seçilmesi, başarılı bir uygulamanın anahtarlarından biridir. Örneğin, ticaret sitelerindeki ürün önerileri için Apriori algoritması etkili sonuçlar verebilir. Regresyon ve sınıflandırma arasındaki temel ayrım, tahmin edilen değerlerin türüne dayanır; regresyon sürekli değerler, sınıflandırma ise kategorik değerler üzerinde çalışır.

Makine öğrenmesi, sürekli gelişen ve değişen bir alan olup, günümüz dünyasında büyük bir etkiye sahiptir. Bu teknolojinin tarihsel gelişimi, temel kavramları, uygulama alanları ve Python ile olan ilişkisi, onun çok yönlü ve esnek bir araç olduğunu göstermektedir. Gelecek yıllarda, makine öğrenmesinin daha da gelişerek hayatımızın daha birçok alanında kendini göstereceği açıktır

@lolonolo_com

1. Bir makine öğrenmesi için oluşturulan veri setindeki aykırı değerler öğrenme sürecinde neden problem oluşturabilir?

A) Modelin boyutunu azaltır.
B) Veri setini daha büyük yapar.
C) Modelin eğitim süresini kısaltır.
D) Modeli yanıltabilir.
E) Modelin doğruluğunu artırır.

Cevap : D) Modeli yanıltabilir.

2. Aşağıdakilerden hangisi makine öğrenmesinin tarihsel gelişiminde önemli bir dönüm noktası değildir?

A) 1986: Rumelhart, Hinton ve Williams, geri yayılım sürecini detaylandırdı.
B) 1950: Alan Turing, Turing Testi’ni tanıttı.
C) 1997: Schmidhuber ve Hochreiter, LSTM’yi tanıttı.
D) 2009: Fei-Fei Li, ImageNet’i başlattı.
E) 2015: Elon Musk, Mars’a yapay zeka ile seyahat planını açıkladı

Cevap : E) 2015: Elon Musk, Mars’a yapay zeka ile seyahat planını açıkladı

3. Destek Vektör Makineleri (SVM) aşağıda verilen hangi ilkeyi benimser?

A) Yapısal risk artırma
B) Doğrusal risk artırma
C) Ampirik risk minimizasyonu
D) Ampirik risk artırma
E) Yapısal risk minimizasyonu

Cevap : E) Yapısal risk minimizasyonu

4. Aşağıda verilen bilgilerden hangisi denetimli öğrenme için doğru bir ifadedir?

A) Etiketli bir veri kümesinin kullanılmasına dayanır.
B) Yalnızca sınıflandırma problemleri için kullanılır.
C) Etiketlenmemiş veri setleriyle çalışan bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
D) Veri setindeki her veri parçasının sonucunun bilinmediği bir yaklaşımdır.
E) Yalnızca regresyon problemleri için kullanılır.

Cevap : A) Etiketli bir veri kümesinin kullanılmasına dayanır.

5. Naive Bayes sınıflandırıcısının aşağıda verilen hangi özelliği, onun “naive” (saf) olarak adlandırılmasına neden olmuştur?

A) Özellikler arasındaki bağımsızlık varsayımı
B) Çok sınıflı sınıflandırma yapabilmesi
C) Metin madenciliği uygulamalarında sıkça kullanılması
D) Olasılık temelli olması
E) Hızlı eğitim süresine sahip olması

Cevap : A) Özellikler arasındaki bağımsızlık varsayımı

6. Python programlama dilinde hangi kütüphane, bilimsel hesaplamalar için temel paket olarak kabul edilir?

A) Matplotlib
B) Keras
C) Scikit-learn
D) Pandas
E) NumPy

Cevap : E) NumPy

7. K-En yakın komşuluk (K-NN) algoritmasının temel fikri aşağıdaki seçeneklerin hangisinde doğru verilmiştir?

A) Veri setindeki her iki öğe arasındaki uzaklığı maksimize etmek.
B) Veri setindeki her iki öğe arasındaki uzaklığı minimize etmek.
C) Tüm veri setini kümeler halinde sınıflandırmak.
D) En yakın ‘k’ komşunun ortalamasını almak.
E) Bir öğenin sınıfının, en yakın komşularının sınıflarına dayanarak tahmin edilmesi.

Cevap : E) Bir öğenin sınıfının, en yakın komşularının sınıflarına dayanarak tahmin edilmesi.

8. Makine öğrenmesinin “Oyun ve Eğlence” alanında yaşanılan hangi önemli dönüm noktası aşağıda yanlış verilmiştir?

A) 1997: IBM’in Deep Blue’su, Garry Kasparov’u yendi.
B) 2011: IBM’in Watson’u, Jeopardy’de kazandı.
C) 1992: Tesauro, tavla oyunu için TD-Gammon’ı geliştirdi.
D) 2018: Microsoft’un AlphaChess, Magnus Carlsen’i mağlup etti.
E) 2016: Google’ın AlphaGo’su, Lee Sedol’u yendi.

Cevap : D) 2018: Microsoft’un AlphaChess, Magnus Carlsen’i mağlup etti.

9. Ticaret sitelerinde bir ürünün satın alınması durumunda diğer ürünlerin satın alınma olasılığını belirlemek için aşağıda verilen hangi makine öğrenmesi yöntemi en uygun olarak kullanılır?

A) Q-Learning
B) Apriori
C) Monte-Carlo Tree Search (MCTS)
D) K-Means
E) Naive Bayes

Cevap : B) Apriori

10. Python programlama dilinin hangi özelliği, yazılan kodun farklı işletim sistemlerinde çalıştırılabilmesini sağlar?

A) Geniş kütüphane ekosistemi
B) Dinamik yapısı
C) Platform bağımsızlığı
D) Güçlü topluluk desteği
E) Açık kaynaklı olması

Cevap : C) Platform bağımsızlığı

11. Python programlama dili ile makine öğrenmesi uygulaması geliştirme sürecinde hangi aşamada veri setinin sayısal verilerden oluşması kontrolü yapılmalıdır?

A) Kodlama
B) Tasarım ve Planlama
C) Ön Hazırlıklar
D) Optimizasyon
E) Dağıtım

Cevap : B) Tasarım ve Planlama

12. Naive Bayes sınıflandırıcısı için aşağıda verilen bilgilerden hangisi yanlıştır?

A) Hızlı eğitim süresine sahiptir.
B) Metin madenciliği uygulamalarında sıkça kullanılır.
C) Olasılık temelli bir algoritmadır.
D) Çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılamaz.
E) Özelliklerin birbirine bağımsız olduğunu varsayar.

Cevap : D) Çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılamaz.

13. Aşağıda verilen hangi makine öğrenmesi türü, bir bilgisayar programının dinamik bir ortamda belirli bir hedefe ulaşmak için nasıl hareket etmesi gerektiğini öğrenmesine odaklanır?

A) Transfer Öğrenme
B) Arı Denetimli Öğrenme
C) Denetimli Öğrenme
D) Pekiştirmeli Öğrenme
E) Denetimsiz Öğrenme

Cevap : D) Pekiştirmeli Öğrenme

14. Aşağıda verilen hangi yöntem, büyük veri kümelerinden bilgi çıkarma süreci olarak tanımlanır?

A) Veri Madenciliği
B) Veri Bilimi
C) Makine Öğrenmesi
D) Örüntü Tanıma
E) İstatistiksel Analiz

Cevap : A) Veri Madenciliği

15. Aşağıda verilen bilgilerden hangisi Python programlama dili için doğru bir ifade değildir?

A) “try-except” komutu geliştirilen uygulamada hata yakalama işlemi için kullanılır.
B) “lambda” komutu anonim fonksiyonlar oluşturmak için kullanılır.
C) “def” komutu koşullu dallanma işlemleri için kullanılır.
D) “pip install” komutu ile kütüphaneler Python ortamında kullanılabilmek için yükleme işlemini gerçekleştirir.
E) “while” komutu döngü işlemleri için kullanılır.

Cevap : C) “def” komutu koşullu dallanma işlemleri için kullanılır.

16. Aşağıda verilen hangi algoritma, veri setindeki benzerlikleri koruyarak veriyi iki veya üç boyuta indirger?

A) t-SEN
B) Prensip Bileşen Analizi (PCA)
C) K-Means
D) DBSCAN
E) Hiyerarşik Kümeleme

Cevap : A) t-SEN

17. Destek Vektör Makinelerinin (SVM) çözüm uzayında hangi doğru, iki sınıf arasında en uygun ayrımı sağlar?

A) Çekirdek fonksiyonu
B) Destek vektörü
C) Hiper düzlem
D) Karar doğrusu
E) Sınır düzlemi

Cevap : C) Hiper düzlem

18. Makine öğrenmesi dünyada birçok sektörün iş süreçlerine etki eden önemli bir anahtar noktası olmuştur. Aşağıdakilerden hangisi bu önemli sektörlerden biri değildir?

A) Finans ve Yatırım
B) Özelleştirilmiş Deneyimler
C) Moda Tasarımı
D) Veriye Dayalı Kararlar
E) Tıp ve Sağlık Bakımı

Cevap : C) Moda Tasarımı

19. Aşağıda verilen hangi algoritma, bir değer tabanlı öğrenme yöntemidir ve ajanın optimal bir eylem politikası oluşturmasına yardımcı olur?

A) Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C)
B) Q-Learning
C) Monte-Carlo Tree Search (MCTS)
D) Temporal Difference (TD)
E) Apriori

Cevap : B) Q-Learning

20. Regresyon ve Sınıflandırma arasındaki ana ayrım aşağıda verilen bilgilerden hangisinde doğru verilmiştir?

A) Kullanılan programlama diline dayanır.
B) Tahmin edilen değerlerin türüne dayanır.
C) Kullanılan veri setinin boyutuna dayanır.
D) Eğitim süresine dayanır.
E) Kullanılan algoritmalara dayanır.

Cevap : B) Tahmin edilen değerlerin türüne dayanır.