Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki desenleri, yapıları ve ilişkileri bulmaya odaklanan bir makine öğrenimi dalıdır; kümeleme, boyut indirgeme ve ili...
6 dakika okuma
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veriler üzerinde algoritmaları eğiterek desenleri ve yapıları ortaya çıkarır, müşteri segmentasyonu ve anomali tespiti gibi içgörüler sağlar.
Denetimsiz öğrenme, diğer adıyla denetimsiz makine öğrenimi, veri kümeleri üzerinde etiketli yanıtlar olmadan algoritmaları eğitmeyi içeren bir makine öğrenimi (ML) tekniğidir. Denetimli öğrenmede model, hem girdi verileri hem de karşılık gelen çıktı etiketlerini içeren verilerle eğitilirken; denetimsiz öğrenme, bu desenlerin ne olması gerektiğine dair önceden herhangi bir bilgi olmadan verideki desenleri ve ilişkileri tanımlamayı amaçlar.
Denetimsiz Öğrenmenin Temel Özellikleri
- Etiketli Veri Yoktur: Denetimsiz öğrenme modellerinin eğitildiği verilerde, girdi verilerinin önceden belirlenmiş etiketleri veya kategorileri yoktur.
- Desen Keşfi: Temel amaç, verideki gizli desenleri, gruplamaları veya yapıları ortaya çıkarmaktır.
- Keşifsel Analiz: Genellikle keşifsel veri analizinde kullanılır; desenleri ortaya çıkarır, anormallikleri tespit eder ve görsel teknikler ve araçlarla veri kalitesini iyileştirir. Hedef, verinin arka planındaki yapıyı anlamaktır.
Yaygın Uygulamalar
Denetimsiz öğrenme, çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılır:
- Müşteri Segmentasyonu: Müşterileri satın alma davranışlarına veya demografik bilgilere göre gruplandırarak pazarlama faaliyetlerinin daha iyi hedeflenmesini sağlar.
- Görsel Tanıma: Önceden tanımlanmış etiketler olmadan, görüntülerdeki nesneleri tanımlama ve kategorilere ayırma.
- Anomali Tespiti: Dolandırıcılık tespiti ve kestirimci bakım için faydalı olan, verideki olağandışı desenleri veya aykırı değerleri bulma.
- Sepet Analizi: Birlikte satın alınan ürünler arasındaki ilişkileri bulma; stok yönetimi ve çapraz satış stratejilerini optimize etme.
Denetimsiz Öğrenmedeki Temel Yöntemler
Kümeleme
Kümeleme, benzer veri noktalarını bir araya getirmek için kullanılan bir tekniktir. Yaygın kümeleme algoritmaları şunlardır:
- K-Ortalamalar Kümeleme: Verileri, veri noktalarının küme merkezlerine (centroid) olan uzaklıklarına göre K farklı kümeye ayırır.
- Hiyerarşik Kümeleme: Ya küçük kümeleri aşamalı olarak birleştirerek (birleştirici/agglomerative) ya da büyük kümeleri aşamalı olarak ayırarak (bölücü/divisive) bir küme hiyerarşisi oluşturur.
İlişkilendirme
İlişkilendirme algoritmaları, verinin büyük bölümlerini açıklayan kuralları ortaya çıkarır. Popüler bir örnek, birlikte satın alınan ürünler arasındaki ilişkileri bulmaya yönelik Sepet Analizidir.
Boyut İndirgeme
Boyut indirgeme teknikleri, dikkate alınan değişkenlerin sayısını azaltır. Örnekler:
- Temel Bileşenler Analizi (PCA): Verileri, en fazla varyansı yakalayan ortogonal bileşenlere dönüştürür.
- Otomatik Kodlayıcılar: Girdi verisinin verimli kodlamalarını öğrenmek için kullanılan sinir ağlarıdır; öznitelik çıkarımı gibi görevlerde kullanılabilir.
Denetimsiz Öğrenme Nasıl Çalışır?
Denetimsiz öğrenme şu adımları içerir:
- Veri Toplama: Genellikle yapılandırılmamış (metin, görsel veya işlem verisi gibi) büyük bir veri kümesi toplanır.
- Ön İşleme: Analiz için veriler temizlenir ve normalize edilir.
- Algoritma Seçimi: Uygulamaya ve veri tipine göre uygun bir denetimsiz öğrenme algoritması seçilir.
- Model Eğitimi: Model, herhangi bir etiketli çıktı olmadan veri kümesi üzerinde eğitilir.
- Desen Keşfi: Modelin çıktısı analiz edilerek desenler, kümeler veya ilişkiler ortaya çıkarılır.
Avantajları ve Zorlukları
Avantajları
- Etiketli Veriye İhtiyaç Olmaz: Veri etiketleme ile ilgili çaba ve maliyeti azaltır.
- Keşifsel Analiz: Veride içgörü elde etmek ve bilinmeyen desenleri keşfetmek için faydalıdır.
Zorlukları
- Yorumlanabilirlik: Denetimsiz öğrenme modellerinin sonuçlarını yorumlamak bazen zor olabilir.
- Ölçeklenebilirlik: Bazı algoritmalar çok büyük veri kümeleriyle başa çıkmakta zorlanabilir.
- Değerlendirme: Etiketli veri olmadığında, modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmek zor olabilir.
Sıkça sorulan sorular
- Denetimsiz öğrenme nedir?
Denetimsiz öğrenme, algoritmaların etiketli yanıtlar olmadan veri kümeleri üzerinde eğitildiği, verideki gizli desenleri, gruplamaları veya yapıları keşfetmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi türüdür.
- Denetimsiz öğrenmenin yaygın uygulamaları nelerdir?
Yaygın uygulamalar arasında müşteri segmentasyonu, anomali tespiti, görsel tanıma ve sepet analizi yer alır; bunların hepsi etiketlenmemiş verilerde desenler keşfetmekten fayda sağlar.
- Denetimsiz öğrenmedeki başlıca yöntemler nelerdir?
Temel yöntemler arasında kümeleme (K-Ortalamalar ve hiyerarşik kümeleme gibi), ilişkilendirme (ürün satın alma desenlerini bulma gibi) ve boyut indirgeme (PCA ve otomatik kodlayıcılar gibi teknikler kullanılarak) yer alır.
- Denetimsiz öğrenmenin avantajları ve zorlukları nelerdir?
Avantajları, etiketli veriye ihtiyaç duymaması ve keşifsel analiz imkanı sağlamasıdır. Zorluklar arasında yorumlanabilirlik, büyük veri kümeleriyle ölçeklenebilirlik ve etiketler olmadan model performansını değerlendirmedeki güçlükler bulunur.
Kendi yapay zeka çözümlerinizi oluşturmaya başlayın
FlowHunt'ın denetimsiz öğrenme ve diğer yapay zeka tekniklerinden sezgisel araçlar ve şablonlarla nasıl yararlanabileceğinizi keşfedin.
Daha fazla bilgi
Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme (SSL), hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak modelleri eğiten bir makine öğrenimi tekniğidir. Tüm verilerin etiketlenmesinin ...
3 dakika okuma
AI
Machine Learning
+4
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, algoritmaların tahmin veya sınıflandırma yapabilmek için etiketli veri kümelerinden öğrendiği makine öğrenmesi ve yapay zekâda temel bir yakl...
9 dakika okuma
Supervised Learning
Machine Learning
+4