Supervised Learning (Denetimli Öğrenme)

#MakineOgrenmesi #Algoritma #Siniflandirma #VeriBilimi

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning), makine öğrenimi algoritmalarının, her bir girdinin (input) doğru cevabının (output/etiket) önceden bilindiği ve modele verildiği veri setleri kullanılarak eğitilmesi yöntemidir.

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning), makine öğrenimi algoritmalarının, her bir girdinin (input) doğru cevabının (output/etiket) önceden bilindiği ve modele verildiği veri setleri kullanılarak eğitilmesi yöntemidir. Bir öğretmenin öğrenciye soruları ve cevap anahtarını vererek çalışmasını sağlamasına benzer.

school Nasıl Çalışır?

Model, etiketlenmiş binlerce veya milyonlarca örneği inceler. Örneğin, modele kedi ve köpek fotoğrafları verilir ve her birinin altında 'bu bir kedidir' veya 'bu bir köpektir' etiketi bulunur. Algoritma pikseller ile etiketler arasındaki matematiksel ilişkiyi keşfeder. Eğitim bittiğinde, daha önce hiç görmediği bir kedi fotoğrafı gösterildiğinde doğru etiketi tahmin edebilir.

Temel Problem Türleri

category Sınıflandırma (Classification)

Çıktının belirli bir kategori olduğu durumlardır. (Örn: E-postanın Spam olup olmadığı, bir tümörün iyi/kötü huylu olması).

trending_up Regresyon (Regression)

Çıktının sürekli bir sayısal değer olduğu durumlardır. (Örn: Bir evin metrekaresine göre fiyatını tahmin etmek, borsa tahmini).

quiz Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

  • check_circle Dezavantajları nelerdir?: En büyük dezavantajı verilerin insanlar tarafından manuel olarak etiketlenmesi gerekliliğidir. Bu işlem hem çok yavaş, hem pahalı hem de insan hatalarına/önyargılarına açıktır.
  • check_circle Hangi algoritmalar kullanılır?: Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları (Decision Trees), Lojistik Regresyon ve Rastgele Orman (Random Forest) en popüler algoritmalarıdır.