Destek vektör makinesi - Test
- 1. Bir destek vektör makinesi (DVM), sınıflandırma ve regresyon görevleri için yaygın olarak kullanılan denetimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. DVM'nin amacı, veri noktalarını sınıflar arasında net bir marj ile farklı sınıflara en iyi şekilde ayıran hiper düzlemi bulmaktır. DVM, giriş verilerini yüksek boyutlu bir özellik uzayına eşleyerek ve sınıflar arasındaki marjı en üst düzeye çıkaran optimum hiper düzlemi bularak çalışır. Bu optimum hiper düzlem, sınıflandırma hatasını en aza indirmeyi ve marjı en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan bir optimizasyon problemi çözülerek bulunur. DVM, yüksek boyutlu verileri ve karmaşık sınıflandırma görevlerini ele alma becerisiyle bilinir. Ayrıca, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya eşlemek için çekirdek işlevlerini kullanarak doğrusal olmayan verilerle başa çıkmada da etkilidir. SVM esnekliği, doğruluğu ve sağlamlığı nedeniyle metin sınıflandırma, görüntü tanıma ve biyoinformatik gibi çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Destek Vektör Makinesi (DVM) ne için kullanılır?
A) Görüntü işleme
B) Sınıflandırma ve regresyon
C) Video düzenleme
D) Konuşma tanıma
- 2. DVM'de çekirdek hilesi nedir?
A) Verileri daha yüksek boyutlu uzaya eşleme
B) Aykırı değerleri kaldırma
C) Karar sınırının basitleştirilmesi
D) Verilere gürültü ekleme
- 3. Doğrusal olmayan sınıflandırma için DVM'de yaygın olarak hangi çekirdek kullanılır?
A) Sigmoid çekirdek
B) Polinom çekirdeği
C) RBF (Radyal Taban Fonksiyonu)
D) Doğrusal çekirdek
- 4. DVM'de kullanılan kayıp fonksiyonu nedir?
A) Çapraz entropi kaybı
B) Menteşe kaybı
C) L2 düzenlemesi
D) Ortalama karesel hata
- 5. DVM'deki çekirdek hilesi ne için kullanılır?
A) Aşırı uyumun önlenmesi
B) Verilerdeki gürültüyü giderme
C) Model karmaşıklığının basitleştirilmesi
D) Doğrusal olmayan ayrılabilir verilerin verimli bir şekilde işlenmesi
- 6. DVM'de düzenlilik parametresi C nedir?
A) Marj ve hata arasındaki denge
B) Çekirdek parametresi
C) Boyut sayısı
D) Destek vektörlerinin sayısı
- 7. SVM'de çekirdek fonksiyonunun rolü nedir?
A) Giriş verilerini daha yüksek boyutlu bir uzaya eşleme
B) Destek vektörlerinin seçilmesi
C) Kenar boşluğu genişliğini hesaplama
D) Model ağırlıklarının güncellenmesi
- 8. DVM eğitiminde yaygın olarak hangi optimizasyon algoritması kullanılır?
A) Adam
B) Newton'un Yöntemi
C) Gradyan İniş
D) Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO)
|