Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme)

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning), modele verilerin verildiği ancak bu verilerin hiçbir şekilde etiketlenmediği veya kategorize edilmediği makine öğrenimi yöntemidir.

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning), modele verilerin verildiği ancak bu verilerin hiçbir şekilde etiketlenmediği veya kategorize edilmediği makine öğrenimi yöntemidir. Algoritmanın görevi, verinin içindeki gizli yapıları, benzerlikleri, farklılıkları veya anormallikleri insan müdahalesi veya yönlendirmesi olmadan kendi başına keşfetmektir.

explore Nasıl Çalışır?

Modele bir cevap anahtarı sunulmaz. Milyonlarca müşterinin alışveriş verisi sisteme yüklenir. Model bu müşterilerin yaşını, ne aldıklarını, harcama sıklıklarını analiz ederek birbirine benzeyen insanları otomatik olarak kümeler. İnsan gözüyle binlerce satır excel dosyasında bulunamayacak gizli davranış kalıplarını bulmada kusursuzdur.

Temel Kullanım Alanları

bubble_chart Kümeleme (Clustering)

Verileri benzerliklerine göre gruplara ayırma. En çok müşteri segmentasyonu (pazarlama) alanında kullanılır. (K-Means algoritması).

warning Anomali Tespiti

Normalin dışındaki olağandışı durumları tespit etme. Kredi kartı dolandırıcılığı ve siber güvenlikte sızıntı tespitinde kullanılır.

compress Boyut Azaltma

Çok fazla özelliğe sahip karmaşık verileri, veri kaybı olmadan basitleştirme ve analiz edilebilir hale getirme işlemidir (PCA).

quiz Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

  • check_circle Neden Denetimsiz Öğrenme daha çok gelecek vaat ediyor?: Çünkü dünyadaki verilerin %90'ından fazlası etiketsizdir (raw data). İnsanların her şeyi manuel etiketlemesi imkansızdır. AI'nin kendi başına ham veriden dünyayı anlaması bu teknolojiye bağlıdır.