Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Veri Biliminin İki Temel Taşı

Veri bilimi dünyasında, makine öğrenmesi iki ana kategoriye ayrılır: denetimli ve denetimsiz öğrenme. Her iki yaklaşım da farklı veri türleri ve problemler için kullanılır ve her biri belirli durumlarda avantajlar sunar. Bu yazıda, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştıklarını ve hangi durumlarda kullanıldıklarını inceleyeceğiz.

Denetimli Öğrenme Nedir?

Denetimli öğrenme, etiketli veri kümeleri kullanarak model eğitme sürecidir. Etiketli veriler, her girdinin doğru çıktısının bilindiği veri setleridir. Bu tür öğrenmede, model, girdiler ve bunlara karşılık gelen doğru çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenir. Denetimli öğrenme iki ana alt kategoriye ayrılır: sınıflandırma ve regresyon.

Sınıflandırma:
Sınıflandırma problemlerinde, model, girdiyi belirli kategorilere ayırmayı öğrenir. Örneğin, bir e-posta sınıflandırma modelinde, e-postaların spam ya da spam olmadığını belirlemek için sınıflandırma algoritmaları kullanılır.

Regresyon:
Regresyon problemlerinde ise model, girdilerle sürekli bir çıktıyı tahmin etmeyi öğrenir. Örneğin, ev fiyatlarını tahmin etmek için kullanılan bir model, bir dizi girdi (evin büyüklüğü, oda sayısı, konumu vb.) kullanarak evin fiyatını tahmin eder.

Denetimli Öğrenme Algoritmaları:

• Doğrusal Regresyon
• Lojistik Regresyon
• Karar Ağaçları
• Destek Vektör Makineleri (SVM)
• Yapay Sinir Ağları
• K-En Yakın Komşu (KNN)

Denetimli Öğrenmenin Kullanım Alanları:

• Finansal risk analizi
• Hastalık teşhisi
• Pazarlama kampanyalarının hedeflenmesi
• Görüntü ve ses tanıma

Denetimsiz Öğrenme Nedir?

Denetimsiz öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymaz. Bu yaklaşımda, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir. Denetimsiz öğrenme, özellikle veri keşfi ve özellik mühendisliği süreçlerinde kullanılır. İki ana denetimsiz öğrenme türü vardır: kümeleme ve boyut indirgeme.

Kümeleme:
Kümeleme, benzer veri noktalarını gruplamak için kullanılır. Örneğin, müşteri segmentasyonu yapmak isteyen bir perakende şirketi, müşterilerini demografik ve davranışsal özelliklerine göre gruplandırmak için kümeleme algoritmalarını kullanabilir.

Boyut İndirgeme:
Boyut indirgeme, veri setindeki özellik sayısını azaltarak veri analizi ve görselleştirmeyi kolaylaştırır. Bu, verinin önemli özelliklerini korurken, gereksiz veya gürültülü özellikleri çıkarmayı içerir.

Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları:

• K-Means Kümeleme
• Hiyerarşik Kümeleme
• DBSCAN (Yoğunluk Tabanlı Kümeleme)
• PCA (Principal Component Analysis)
• t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
• Autoencoder'lar

Denetimsiz Öğrenmenin Kullanım Alanları:

• Müşteri segmentasyonu
• Anomali tespiti
• Pazar sepeti analizi
• Görüntü sıkıştırma
• Özellik çıkarımı ve boyut indirgeme

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Farklar ve Kullanım Durumları

Veri Yapısı:

• Denetimli Öğrenme: Etiketli veri gerektirir (girdi-çıktı çiftleri).
• Denetimsiz Öğrenme: Etiketli veriye ihtiyaç duymaz, sadece girdilerle çalışır.

Amaç:

• Denetimli Öğrenme: Belirli bir hedef değişkeni tahmin etmek.
• Denetimsiz Öğrenme: Veri içindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmek.

Kullanım Durumları:

• Denetimli Öğrenme: Tahmin ve sınıflandırma problemleri (örneğin, kredi riski tahmini, hastalık teşhisi).
• Denetimsiz Öğrenme: Veri keşfi, segmentasyon ve anomali tespiti (örneğin, müşteri segmentasyonu, sahtekarlık tespiti).

Sonuç

Denetimli ve denetimsiz öğrenme, veri bilimi ve makine öğrenmesi dünyasında temel taşlardır. Denetimli öğrenme, etiketli verilerle çalışarak belirli bir hedef değişkeni tahmin etmeyi amaçlarken, denetimsiz öğrenme, verinin içindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye odaklanır. Hangi yaklaşımın kullanılacağı, problemin doğasına ve veri setinin özelliklerine bağlıdır. Her iki yöntem de doğru kullanıldığında, iş süreçlerini optimize etmeye ve değerli içgörüler elde etmeye yardımcı olur.