Bu rehberde, Veri biliminde GPR nedir?, Makine öğrenmesinde GPR nedir?, Kodlamada GPR nedir? konularını ele alacağız.
Veri biliminde GPR nedir?
Veri biliminde GPR, regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan olasılıksal bir yöntem olan Gauss süreç regresyonunu ifade eder. Girdi değişkenleri ile çıktı değişkenleri arasındaki ilişkiyi, belirli işlevsel formlardan ziyade işlevler üzerinde bir dağılım varsayarak modeller. GPR özellikle gürültülü verilerle uğraşırken veya tahminlerdeki belirsizliği tahmin etmenin çok önemli olduğu durumlarda faydalıdır. Tahmine dayalı modelleme, zaman serisi tahmini ve tahminlerin güven aralıklarının anlaşılmasının karar verme için gerekli olduğu optimizasyon sorunları gibi alanlarda yaygın olarak uygulanır.
Makine öğrenmesinde GPR nedir?
Makine Öğreniminde GPR aynı zamanda denetimli öğrenme alanında popüler bir teknik olan Gauss Süreç Regresyonunu da ifade eder. Değişkenler arasındaki ilişkilerin işlevsel biçimi hakkında varsayımlar gerektiren geleneksel parametrik modellerden farklı olarak GPR, ilişkiyi işlevler üzerinde bir dağılım olarak ele alır. Bu esneklik, GPR’yi verilerin doğrusal veya polinom modele uymayabileceği ve tahmin belirsizliğinin yakalanmasının önemli olduğu görevler için uygun hale getirir. GPR, belirsizliğin doğru tahmin edilmesinin ve ölçülmesinin önemli olduğu finans, sağlık hizmetleri ve mühendislik gibi çeşitli alanlardaki regresyon görevlerinde kullanılır.
Kodlamada GPR nedir?
Kodlamada GPR, bağlama bağlı olarak çeşitli kavramlara atıfta bulunabilir. Verileri saklayabilen ve aritmetik veya mantıksal işlemleri gerçekleştirebilen kayıtlar olan montaj dili programlamasında genel amaçlı kayıtları temsil edebilir. Yazılım geliştirmede, GPR aynı zamanda Küresel Kamu Sicili veya Küresel Mülkiyet Sicili anlamına da gelebilir ve küresel ölçekte sahiplik veya mülkiyet bilgilerini izleyen sistemlere veya veritabanlarına atıfta bulunur.
Matematikte, GPR genellikle regresyon analizine parametrik olmayan bir Bayes yaklaşımı olan Gauss süreci regresyonunu ifade eder. Gauss süreçleri (GPS), herhangi bir sonlu sayıda ortak Gauss dağılımına sahip olan rastgele değişkenlerin bir koleksiyonudur. Regresyon görevlerinde GPR, girdi değişkenleri ile çıktı değişkenleri arasındaki ilişkiyi işlevler üzerinde bir dağılım olarak modelleyerek belirli işlevsel formlar varsaymadan esnek modellemeye olanak tanır. GPR, doğrusal olmayan ilişkilerin, gürültülü verilerin ele alınmasında ve tahminlerde belirsizlik tahminlerinin sağlanmasında avantajlıdır.
Makine öğrenimi ve istatistikteki Gauss Süreci (GP) modeli, olasılıksal fonksiyon modelleme için güçlü bir araçtır. Her fonksiyonun bir ortalama ve kovaryans fonksiyonu ile karakterize edildiği fonksiyonlar üzerinde bir dağılım tanımlar. GP’ler, belirsizliğin ölçülmesinin ve karmaşık ilişkilerin modellenmesinde esnekliğin önemli olduğu regresyon ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır. Bayes optimizasyonu, takviyeli öğrenme ve mekansal istatistik gibi alanlarda uygulamaları vardır. GP modeli, gürültülü verileri işleme, ilkeli belirsizlik tahminleri sağlama ve çeşitli veri dağıtım türlerine uyum sağlama yeteneği nedeniyle makine öğreniminde temeldir.
Veri Biliminde GPR Nedir? başlıklı bu makalenin anlaşılmasının kolay olmasını umuyoruz.