Machine learning(Basit Anlatım)

Nonantiy

Moderasyon Ekibi Lider Yardımcısı
28 Haz 2020
1,961
1,056
Kayseri
a3b2jeo.png

İyi günler Türk Hack Team ailesi.
Bugün sizlere son zamanlarda oldukça popüler olan "Machine Learning" nedir onu öğreniceğiz.


5aE7rL.png


>İçerisindekiler<
Machine learning nedir?
Machine learning nerede kullanılıyor?
Machine learning örnekleri.
5aE7rL.png


Makine-Ogrenmesi.jpg


Machine learning nedir?
6OfL8I.gif

Machine learning kavramını eminimki en az bir kere duymuşsunuzdur. Çünkü son zamanlarda bu teknoloji oldukça popülerleşti. Simdi bakalım bu makine öğrenimi nedir.

Machine Learning veya ML olarakta anılır, belirli verileri alarak bu verilere göre tahminde bulunan ve size sonuç vermeye odaklanan bir yapak zeka alt kümesidir. Machine Learning genellikle yapak zeka kategorisinde değerlendirilir. Yapak zeka kategorisinde değerlendirilmesinin sebebi ise genellikle doğrudan programlama ile tahminde bulunması değilde belirli verileri kullanarak tahminde bulunmasından kaynaklanıyor.


Machine learning nerede kullanılıyor?
6OfL8I.gif

Son zamanlarda çok fazla kullanılan bu teknoloji Siri, Google Assistan ve Microsoft'un Cortana gibi yazılımlarda oldukça çok kullanılmakta.

Ayrıca Youtube, Facebook ve Netflix gibi yerler bize reklam gösterirken veya bir şey önerirken genellikle Machine Learning'i kullanıyor. Bunun sebebi ise bizim hobilerimizi ilgilendiğimiz alanları analiz ederek bizim ilgimizi çekicek şeyler önermekte. Aynı zamanda bağış oynarken veyahutta Satrançta kazanç veya kayıp hamlelerini hesaplarken Machine Learning kullanılmakta.




Machine learning örnekleri
6OfL8I.gif

Simdi C#
machine learning kullanılır ondan bahsediceğim.

İlk başta yeni proje oluşturalım. Ardından ise bu projemize ML.Net kütüphanesini yükliyelim.
Bu kütüphaneye Nuget üzerinden ulaşabilirsiniz.
unknown.png

Bu kısımda en üste bulunan Microsoft.ML'yi indiriyoruz.


unknown.png

Simdi ise
usingleri projemize dahil edelim.
C#:
using Microsoft.ML;[/B][/SIZE][/COLOR]
[SIZE=5][COLOR=rgb(255, 255, 255)][B]using Microsoft.ML.Data;
unknown.png

Simdi örnek bir
program yapalım bu program ise arabanın maksimum hızına göre bize bir fiyat biçsin.

Simdi iki adet
class açıcağız. Birisi arabanın datalarını tutucak diğeri ise tahmini tutucak.
C#:
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

Burada iki tane
class oluşturduk simdi ise bu verileri işlemeye geçelim.

İlk başta yeni bir
MLContext oluşturalım.

C#:
 MLContext mlContext = new MLContext();

Simdi ise kullanmalık bir kaç tane
veri oluşturalım.

C#:
 MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
unknown.png


Simdi ise verileri hazırlamak için bir
pipeline kullanalım.

C#:
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));
Simdi ise bu oluşturduğumuz veriyi bir
modele döküyoruz.
C#:
  var model = pipeline.Fit(exampledata);

Simdi ise tahminimizi oluşturuyoruz.
C#:
    var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

unknown.png


Simdi bu tahmini ekrana yazdıralım.
C#:
 Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed * 1000} fiyat: {price.Price * 100:C}k");

unknown.png

Burada gördüğümüz üzere bize arabanın hızına bağlı olarak bir tane tahmin sundu.

C#'taki kodunun tamamı.

C#:
using System;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

class Program
{
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
        
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));

        var model = pipeline.Fit(exampledata);

        var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

        Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed } fiyat: {price.Price * 100:C}k");
        
    }
}

Umarım bu konu işinize yaramıştır.
C# kodunu yazarken Microsoft'un dökümantosyonunu kullandım isterseniz sizde yararlanabilirsiniz.

GyUig8.gif
 

Nostral

Üye
22 Ağu 2021
201
49
a3b2jeo.png

İyi günler Türk Hack Team ailesi.
Bugün sizlere son zamanlarda oldukça popüler olan "Machine Learning" nedir onu öğreniceğiz.


5aE7rL.png


>İçerisindekiler<
Machine learning nedir?
Machine learning nerede kullanılıyor?
Machine learning örnekleri.
5aE7rL.png


Makine-Ogrenmesi.jpg


Machine learning nedir?
6OfL8I.gif

Machine learning kavramını eminimki en az bir kere duymuşsunuzdur. Çünkü son zamanlarda bu teknoloji oldukça popülerleşti. Simdi bakalım bu makine öğrenimi nedir.

Machine Learning veya ML olarakta anılır, belirli verileri alarak bu verilere göre tahminde bulunan ve size sonuç vermeye odaklanan bir yapak zeka alt kümesidir. Machine Learning genellikle yapak zeka kategorisinde değerlendirilir. Yapak zeka kategorisinde değerlendirilmesinin sebebi ise genellikle doğrudan programlama ile tahminde bulunması değilde belirli verileri kullanarak tahminde bulunmasından kaynaklanıyor.


Machine learning nerede kullanılıyor?
6OfL8I.gif

Son zamanlarda çok fazla kullanılan bu teknoloji Siri, Google Assistan ve Microsoft'un Cortana gibi yazılımlarda oldukça çok kullanılmakta.

Ayrıca Youtube, Facebook ve Netflix gibi yerler bize reklam gösterirken veya bir şey önerirken genellikle Machine Learning'i kullanıyor. Bunun sebebi ise bizim hobilerimizi ilgilendiğimiz alanları analiz ederek bizim ilgimizi çekicek şeyler önermekte. Aynı zamanda bağış oynarken veyahutta Satrançta kazanç veya kayıp hamlelerini hesaplarken Machine Learning kullanılmakta.




Machine learning örnekleri
6OfL8I.gif

Simdi C#
machine learning kullanılır ondan bahsediceğim.

İlk başta yeni proje oluşturalım. Ardından ise bu projemize ML.Net kütüphanesini yükliyelim.
Bu kütüphaneye Nuget üzerinden ulaşabilirsiniz.
unknown.png

Bu kısımda en üste bulunan Microsoft.ML'yi indiriyoruz.


unknown.png

Simdi ise
usingleri projemize dahil edelim.
C#:
using Microsoft.ML;[/B][/SIZE][/COLOR]
[SIZE=5][COLOR=rgb(255, 255, 255)][B]using Microsoft.ML.Data;
unknown.png

Simdi örnek bir
program yapalım bu program ise arabanın maksimum hızına göre bize bir fiyat biçsin.

Simdi iki adet
class açıcağız. Birisi arabanın datalarını tutucak diğeri ise tahmini tutucak.
C#:
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

Burada iki tane
class oluşturduk simdi ise bu verileri işlemeye geçelim.

İlk başta yeni bir
MLContext oluşturalım.

C#:
 MLContext mlContext = new MLContext();

Simdi ise kullanmalık bir kaç tane
veri oluşturalım.

C#:
MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
unknown.png


Simdi ise verileri hazırlamak için bir
pipeline kullanalım.

C#:
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));
Simdi ise bu oluşturduğumuz veriyi bir
modele döküyoruz.
C#:
  var model = pipeline.Fit(exampledata);

Simdi ise tahminimizi oluşturuyoruz.
C#:
    var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

unknown.png


Simdi bu tahmini ekrana yazdıralım.
C#:
 Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed * 1000} fiyat: {price.Price * 100:C}k");

unknown.png

Burada gördüğümüz üzere bize arabanın hızına bağlı olarak bir tane tahmin sundu.


C#'taki kodunun tamamı.

C#:
using System;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

class Program
{
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
        
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));

        var model = pipeline.Fit(exampledata);

        var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

        Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed } fiyat: {price.Price * 100:C}k");
        
    }
}

Umarım bu konu işinize yaramıştır.
C# kodunu yazarken Microsoft'un dökümantosyonunu kullandım isterseniz sizde yararlanabilirsiniz.


GyUig8.gif
bu alana c++ ve python dilleri daha uygun
 

Extazİ

Asistan Moderatör
20 Haz 2021
2,438
1,433
https://tr.wikipedia.org/wiki/Ekstazi
a3b2jeo.png

İyi günler Türk Hack Team ailesi.
Bugün sizlere son zamanlarda oldukça popüler olan "Machine Learning" nedir onu öğreniceğiz.


5aE7rL.png


>İçerisindekiler<
Machine learning nedir?
Machine learning nerede kullanılıyor?
Machine learning örnekleri.
5aE7rL.png


Makine-Ogrenmesi.jpg


Machine learning nedir?
6OfL8I.gif

Machine learning kavramını eminimki en az bir kere duymuşsunuzdur. Çünkü son zamanlarda bu teknoloji oldukça popülerleşti. Simdi bakalım bu makine öğrenimi nedir.

Machine Learning veya ML olarakta anılır, belirli verileri alarak bu verilere göre tahminde bulunan ve size sonuç vermeye odaklanan bir yapak zeka alt kümesidir. Machine Learning genellikle yapak zeka kategorisinde değerlendirilir. Yapak zeka kategorisinde değerlendirilmesinin sebebi ise genellikle doğrudan programlama ile tahminde bulunması değilde belirli verileri kullanarak tahminde bulunmasından kaynaklanıyor.


Machine learning nerede kullanılıyor?
6OfL8I.gif

Son zamanlarda çok fazla kullanılan bu teknoloji Siri, Google Assistan ve Microsoft'un Cortana gibi yazılımlarda oldukça çok kullanılmakta.

Ayrıca Youtube, Facebook ve Netflix gibi yerler bize reklam gösterirken veya bir şey önerirken genellikle Machine Learning'i kullanıyor. Bunun sebebi ise bizim hobilerimizi ilgilendiğimiz alanları analiz ederek bizim ilgimizi çekicek şeyler önermekte. Aynı zamanda bağış oynarken veyahutta Satrançta kazanç veya kayıp hamlelerini hesaplarken Machine Learning kullanılmakta.




Machine learning örnekleri
6OfL8I.gif

Simdi C#
machine learning kullanılır ondan bahsediceğim.

İlk başta yeni proje oluşturalım. Ardından ise bu projemize ML.Net kütüphanesini yükliyelim.
Bu kütüphaneye Nuget üzerinden ulaşabilirsiniz.
unknown.png

Bu kısımda en üste bulunan Microsoft.ML'yi indiriyoruz.


unknown.png

Simdi ise
usingleri projemize dahil edelim.
C#:
using Microsoft.ML;[/B][/SIZE][/COLOR]
[SIZE=5][COLOR=rgb(255, 255, 255)][B]using Microsoft.ML.Data;
unknown.png

Simdi örnek bir
program yapalım bu program ise arabanın maksimum hızına göre bize bir fiyat biçsin.

Simdi iki adet
class açıcağız. Birisi arabanın datalarını tutucak diğeri ise tahmini tutucak.
C#:
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

Burada iki tane
class oluşturduk simdi ise bu verileri işlemeye geçelim.

İlk başta yeni bir
MLContext oluşturalım.

C#:
 MLContext mlContext = new MLContext();

Simdi ise kullanmalık bir kaç tane
veri oluşturalım.

C#:
MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
unknown.png


Simdi ise verileri hazırlamak için bir
pipeline kullanalım.

C#:
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));
Simdi ise bu oluşturduğumuz veriyi bir
modele döküyoruz.
C#:
  var model = pipeline.Fit(exampledata);

Simdi ise tahminimizi oluşturuyoruz.
C#:
    var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

unknown.png


Simdi bu tahmini ekrana yazdıralım.
C#:
 Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed * 1000} fiyat: {price.Price * 100:C}k");

unknown.png

Burada gördüğümüz üzere bize arabanın hızına bağlı olarak bir tane tahmin sundu.


C#'taki kodunun tamamı.

C#:
using System;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

class Program
{
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
        
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));

        var model = pipeline.Fit(exampledata);

        var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

        Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed } fiyat: {price.Price * 100:C}k");
        
    }
}

Umarım bu konu işinize yaramıştır.
C# kodunu yazarken Microsoft'un dökümantosyonunu kullandım isterseniz sizde yararlanabilirsiniz.


GyUig8.gif
Eline sağlık hocam
 

JohnWick51

Uzman üye
20 Mar 2022
1,865
770
28
a3b2jeo.png

İyi günler Türk Hack Team ailesi.
Bugün sizlere son zamanlarda oldukça popüler olan "Machine Learning" nedir onu öğreniceğiz.


5aE7rL.png


>İçerisindekiler<
Machine learning nedir?
Machine learning nerede kullanılıyor?
Machine learning örnekleri.
5aE7rL.png


Makine-Ogrenmesi.jpg


Machine learning nedir?
6OfL8I.gif

Machine learning kavramını eminimki en az bir kere duymuşsunuzdur. Çünkü son zamanlarda bu teknoloji oldukça popülerleşti. Simdi bakalım bu makine öğrenimi nedir.

Machine Learning veya ML olarakta anılır, belirli verileri alarak bu verilere göre tahminde bulunan ve size sonuç vermeye odaklanan bir yapak zeka alt kümesidir. Machine Learning genellikle yapak zeka kategorisinde değerlendirilir. Yapak zeka kategorisinde değerlendirilmesinin sebebi ise genellikle doğrudan programlama ile tahminde bulunması değilde belirli verileri kullanarak tahminde bulunmasından kaynaklanıyor.


Machine learning nerede kullanılıyor?
6OfL8I.gif

Son zamanlarda çok fazla kullanılan bu teknoloji Siri, Google Assistan ve Microsoft'un Cortana gibi yazılımlarda oldukça çok kullanılmakta.

Ayrıca Youtube, Facebook ve Netflix gibi yerler bize reklam gösterirken veya bir şey önerirken genellikle Machine Learning'i kullanıyor. Bunun sebebi ise bizim hobilerimizi ilgilendiğimiz alanları analiz ederek bizim ilgimizi çekicek şeyler önermekte. Aynı zamanda bağış oynarken veyahutta Satrançta kazanç veya kayıp hamlelerini hesaplarken Machine Learning kullanılmakta.




Machine learning örnekleri
6OfL8I.gif

Simdi C#
machine learning kullanılır ondan bahsediceğim.

İlk başta yeni proje oluşturalım. Ardından ise bu projemize ML.Net kütüphanesini yükliyelim.
Bu kütüphaneye Nuget üzerinden ulaşabilirsiniz.
unknown.png

Bu kısımda en üste bulunan Microsoft.ML'yi indiriyoruz.


unknown.png

Simdi ise
usingleri projemize dahil edelim.
C#:
using Microsoft.ML;[/B][/SIZE][/COLOR]
[SIZE=5][COLOR=rgb(255, 255, 255)][B]using Microsoft.ML.Data;
unknown.png

Simdi örnek bir
program yapalım bu program ise arabanın maksimum hızına göre bize bir fiyat biçsin.

Simdi iki adet
class açıcağız. Birisi arabanın datalarını tutucak diğeri ise tahmini tutucak.
C#:
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

Burada iki tane
class oluşturduk simdi ise bu verileri işlemeye geçelim.

İlk başta yeni bir
MLContext oluşturalım.

C#:
 MLContext mlContext = new MLContext();

Simdi ise kullanmalık bir kaç tane
veri oluşturalım.

C#:
MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
unknown.png


Simdi ise verileri hazırlamak için bir
pipeline kullanalım.

C#:
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));
Simdi ise bu oluşturduğumuz veriyi bir
modele döküyoruz.
C#:
  var model = pipeline.Fit(exampledata);

Simdi ise tahminimizi oluşturuyoruz.
C#:
    var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

unknown.png


Simdi bu tahmini ekrana yazdıralım.
C#:
 Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed * 1000} fiyat: {price.Price * 100:C}k");

unknown.png

Burada gördüğümüz üzere bize arabanın hızına bağlı olarak bir tane tahmin sundu.


C#'taki kodunun tamamı.

C#:
using System;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

class Program
{
    public class ArabaData
    {
        public float MaxSpeed { get; set; }
        public float Price { get; set; }
    }

    public class Tahmin
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float Price { get; set; }
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        MLContext mlContext = new MLContext();

        ArabaData[] arabaDatas = {
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.1F, Price = 1.2F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 1.9F, Price = 2.3F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 2.8F, Price = 3.0F },
            new ArabaData() { MaxSpeed = 3.4F, Price = 3.7F } };
        IDataView exampledata = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(arabaDatas);
        
        var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "MaxSpeed" })
            .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", maximumNumberOfIterations: 100));

        var model = pipeline.Fit(exampledata);

        var speed = new ArabaData() { MaxSpeed = 2.5F };
        var price = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ArabaData, Tahmin>(model).Predict(speed);

        Console.WriteLine($" {speed.MaxSpeed } fiyat: {price.Price * 100:C}k");
        
    }
}

Umarım bu konu işinize yaramıştır.
C# kodunu yazarken Microsoft'un dökümantosyonunu kullandım isterseniz sizde yararlanabilirsiniz.


GyUig8.gif
Ellerine saglik
 
Üst

Turkhackteam.org internet sitesi 5651 sayılı kanun’un 2. maddesinin 1. fıkrasının m) bendi ile aynı kanunun 5. maddesi kapsamında "Yer Sağlayıcı" konumundadır. İçerikler ön onay olmaksızın tamamen kullanıcılar tarafından oluşturulmaktadır. Turkhackteam.org; Yer sağlayıcı olarak, kullanıcılar tarafından oluşturulan içeriği ya da hukuka aykırı paylaşımı kontrol etmekle ya da araştırmakla yükümlü değildir. Türkhackteam saldırı timleri Türk sitelerine hiçbir zararlı faaliyette bulunmaz. Türkhackteam üyelerinin yaptığı bireysel hack faaliyetlerinden Türkhackteam sorumlu değildir. Sitelerinize Türkhackteam ismi kullanılarak hack faaliyetinde bulunulursa, site-sunucu erişim loglarından bu faaliyeti gerçekleştiren ip adresini tespit edip diğer kanıtlarla birlikte savcılığa suç duyurusunda bulununuz.