18.05.2024
0
Beğenme
649
Görüntülenme
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, 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:
Denetimli Öğrenmenin Kullanım Alanları:
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:
Denetimsiz Öğrenmenin Kullanım Alanları:
Veri Yapısı:
Amaç:
Kullanım Durumları:
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.
Kullanıcı yorumlarını görüntüleyebilmek için kayıt olmalısınız!