Bilgisayar öğrenmesinde yeni tümevarımsal algoritmalar

Abstract

Bilgisayar teknolojisinin ilerlemesine paralel olarak, veri toplama kaynakları da oldukça gelişmiş ve yaygınlaşmıştır. Hemen her disiplin, kendi ürettiği veriler ile bereber dış çevreden elde ettiği verilerle, çeşitli amaçlar için büyük boyutlarda veritabanları oluşturmuştur. Bu verilerin içerisinde çok değerli ve gelecek için karar vermeyi sağlayacak bilgiler mevcuttur. Günümüzde bu veritabanlarından anlamlı ve yararlı bilgiyi ortaya çıkarabilmek önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir.Uzman sistemlerin en önemli görevlerinden biri, veritabanları içerisindeki yararlı, fakat saklı bilginin ortaya çıkartılmasıdır. Bilginin elde edilmesi, bilgi kazanımı olarak da isimlendirilir. Uzman sistemlerde, bilginin gösterilmesi, kullanılması ve kazanılması ile ilgili çözülmesi gereken önemli problemler bulunmaktadır. Bunlar içerisinde bilgi kazanımı problemi en kritik aşamayı oluşturmaktadır. Bu çalışmada, bilgiyi elde etmek amacı ile geliştirilen makine öğrenmesi algoritmaları (IREM ve keREM) sunulacaktır.

Parallel to the advancement in machine learning, data collecting sources were developed and became common. Almost all the disciplines formed a database with the data they produced along with those they collected from the surroundings. Among the data, there is valuable information that they may facilitate to give decisions about the future. It has been a significant research area to extract significant and useful knowledge from the databases.One of the most significant tasks of expert systems is to explore useful but hidden information in databases. Acquisition of knowledge is also known as obtaining knowledge. There are vital problems that must be solved related to the illustration, usage and acquisition of information in expert systems. Acquisition of knowledge is the most crucial of them. Machine learning algorithms (IREM and keREM) developed to acquire information will be presented in this study.