Makine öğrenimi: Revizyonlar arasındaki fark
| [kontrol edilmemiş revizyon] | [kontrol edilmemiş revizyon] |
İçerik silindi İçerik eklendi
Superyetkin (mesaj | katkılar) |
Superyetkin (mesaj | katkılar) k →Kuram |
||
27. satır:
Makine öğrenimi algoritmaları ve bunların başarımına ilişkin berimsel çözümleme [[berimsel öğrenme kuramı]] olarak adlandırılan bir [[kuramsal bilgisayar bilimi]] dalıdır. Deney kümelerinin sonlu oluşu ve geleceğin tam olarak kestirilememesi nedeniyle öğrenme kuramı söz konusu algoritmaların başarımına ilişkin mutlak güvence verememektedir. Bunun yerine, başarımın olasılıksal sınırları öngörülmeye çalışılmaktadır.
Berimsel öğrenme kuramcıları başarım sınırlarının yanı sıra öğrenmenin zaman karmaşıklığı ve uygulanabilirliği konusunda da çalışmaktadırlar. Berimsel öğrenme kuramında bir berimin uygulanabilir olması için [[polinomsal zaman]]da çalışması gerekmektedir. [[Zaman karmaşıklığı]] sonuçları iki öbeğe ayrılabilmektedir. Olumlu sonuçlar belirli bir işlev sınıfının polinomsal zamanda
Makine öğrenimi kuramı ve istatistik
== Ayrıca bakınız ==
| |||