Güçlü bir topluluk öğrenme algoritması olan Random Forest'ın sınıflandırma, regresyon ve gerçek dünyadaki yapay zeka uygulamalarında nasıl başarılı olduğunu keşfedin.
Rastgele Orman, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için yaygın olarak kullanılan çok yönlü ve güçlü bir makine öğrenimi (ML) algoritmasıdır. Herhangi bir modelin tek başına elde edebileceğinden daha iyi tahmin doğruluğu ve sağlamlığı elde etmek için birden fazla bireysel modeli birleştiren topluluk öğrenme yöntemleri ailesine aittir. Leo Breiman tarafından önerilen bu yöntem, karar ağaçları kavramına rastgelelik ekleyerek geliştirilmiştir.
Bir Rastgele Orman, özünde eğitim aşamasında çok sayıda karar ağacı oluşturarak çalışır. Her ağaç, eğitim verilerinin farklı bir rastgele alt kümesi üzerinde eğitilir (torbalama veya bootstrap toplama adı verilen bir teknik) ve her düğümde en iyi bölünmeye karar vermek için yalnızca rastgele bir özellik alt kümesi kullanır. Bu ikili rastgelelik, ağaçların birbiriyle ilişkilendirilmesine yardımcı olarak topluluğu daha sağlam hale getirir.
Bir sınıflandırma problemi için Rastgele Orman'ın nihai çıktısı, tüm ağaçların çoğunluk oyuyla seçilen sınıftır. Bir regresyon problemi için, tahmin tipik olarak tek tek ağaçların ortalama tahminidir. Bu yaklaşım, çeşitli modellerin toplu olarak daha doğru tahminler yaptığı ve tek karar ağaçlarında yaygın bir sorun olan aşırı uyum riskini önemli ölçüde azalttığı "kalabalığın bilgeliğinden" yararlanır.
Bir Rastgele Ormanı tanımlayan birkaç temel özellik vardır:
Rastgele Ormanlar doğrulukları, sağlamlıkları ve kullanım kolaylıkları nedeniyle çok çeşitli alanlarda uygulanmaktadır. İşte birkaç somut örnek:
Birkaç popüler makine öğrenimi kütüphanesi, Rastgele Orman algoritmasının uygulamalarını sağlar. Yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesi olan Scikit-learn, hiperparametre ayarlama seçenekleriyle birlikte kapsamlı bir Rastgele Orman uygulaması sunar. XGBoost ve LightGBM gibi diğer kütüphaneler, genellikle büyük veri kümelerinde hız ve performans için optimize edilmiş ilgili ağaç tabanlı topluluk yöntemlerinin verimli uygulamalarını sağlar.
Rastgele Ormanlar yapılandırılmış veya tablo halindeki verilerle mükemmel sonuçlar verirken, Derin Öğrenme modellerine kıyasla görüntüler gibi yapılandırılmamış verileri içeren görevler için genellikle daha az uygundur. Nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi son teknoloji bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO genellikle tercih edilir. Vizyon yapay zeka projeleri için MLOps yaşam döngüsünü basitleştiren Ultralytics HUB gibi platformları kullanarak YOLO modellerini eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. Gerçek dünya uygulamaları için YOLO modellerini kullanan çeşitli Ultralytics Çözümlerini keşfedin.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
