Denetimli vs. Denetimsiz Öğrenme: Fark Nedir?

Makine öğrenimi, makinelerin bilgi edinmesini, tahminler yapmasını ve büyük veri kümelerindeki kalıpları ortaya çıkarmasını sağlama bilimidir. İnsanların günlük deneyimlerden öğrendiği gibi, makine öğrenimi algoritmaları da birden çok yineleme üzerinden tahminlerini kademeli olarak geliştirir.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan iki temel öğrenme yaklaşımıdır. Her yöntemin güçlü yönleri ve sınırlamaları vardır ve belirli görevler için daha uygundur.

Peki, bu iki makine öğrenimi yönteminin bazı farklılıkları ve uygulamaları nelerdir?

Denetimli Öğrenme Nedir?

Denetimli öğrenme, bir modelin etiketli veriler kullanılarak eğitildiği popüler bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Etiketli veriler, girdi değişkenlerinden ve bunlara karşılık gelen çıktı değişkenlerinden oluşur. Model, girdi ve istenen çıktı değişkenleri arasındaki ilişkileri arar ve yeni görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için bunlardan yararlanır.

Denetimli öğrenme yaklaşımının basit bir örneği, bir e-posta spam filtresidir. Burada model, her biri "spam" veya "spam değil" olarak etiketlenmiş binlerce e-posta içeren bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Model, e-posta kalıplarını tanımlar ve istenmeyen e-postaları meşru e-postalardan ayırt etmeyi öğrenir.

Denetimli öğrenme, yapay zeka modellerinin etiketli eğitime dayalı sonuçları hassasiyetle tahmin etmesini sağlar.

Eğitim süreci

Denetimli makine öğrenimindeki eğitim süreci, verilerin alınmasını ve etiketlenmesini gerektirir. Veriler, girdilere tam olarak karşılık geldiğinden emin olmak için genellikle bir veri bilimcinin gözetimi altında etiketlenir. Model, girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrendiğinde, görünmeyen verileri sınıflandırmak ve tahminler yapmak için kullanılır.

Denetimli öğrenme algoritmaları iki tür görevi kapsar:

• sınıflandırma: Modelin verilerin belirli bir gruba mı yoksa sınıfa mı ait olduğunu sınıflandırmasını istediğinizde sınıflandırma kullanılır. Spam e-postalar örneğinde, e-postaların "spam" veya "spam değil" olarak belirlenmesi sınıflandırmaya girer.
• gerileme: Regresyon görevlerinde, makine öğrenimi algoritması sürekli değişen verilerden sonuçları tahmin eder. İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkileri içerir, öyle ki bir değişkendeki değişiklik diğer değişkeni değiştirir. Bir regresyon görevinin bir örneği, oda sayısı, konum ve metrekare gibi özelliklere dayalı olarak ev fiyatlarını tahmin etmek olabilir. Etiketli verileri kullanarak modeli eğiterek, bu değişkenler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenir ve uygun bir satış fiyatını tahmin edebilir.

Sürecin başka yönleri olsa da, iki görevin birleşimi tipik olarak denetimli öğrenmenin temelini oluşturur.

Ortak Uygulamalar

Denetimli öğrenme algoritmaları, çeşitli endüstrilerde yaygın uygulamalara sahiptir. Popüler kullanımlardan bazıları şunlardır:

• Görüntü ve nesne tanıma
• Konuşma ve metin sınıflandırması
• duygu analizi
• Dolandırıcılık ve anormallik tespiti
• Risk değerlendirmesi

Ancak denetimli öğrenmenin başka birçok kullanımı ve uygulaması vardır.

sınırlamalar

Denetimli öğrenme modelleri, değerli yetenekler sunar ancak belirli sınırlamaları da vardır. Bu modeller, kalıpları etkili bir şekilde öğrenmek ve genelleştirmek için, pahalı, zaman alıcı ve emek yoğun olabilen, büyük ölçüde etiketlenmiş verilere dayanır. Bununla birlikte, bu sınırlama genellikle uzman etiketlemesinin gerekli olduğu özel alanlarda ortaya çıkar.

Büyük, karmaşık ve gürültülü veri kümelerini işlemek, modelin performansını etkileyebilecek başka bir zorluktur. Denetimli öğrenme modelleri, etiketli verilerin gerçek dünyadaki temel kalıpları gerçekten yansıttığı varsayımı altında çalışır. Ancak veriler gürültü, karmaşık ilişkiler veya başka karmaşıklıklar içeriyorsa, model doğru bir sonucu tahmin etmekte zorlanabilir.

Ek olarak, yorumlanabilirlik bazı durumlarda zorlayıcı olabilir. Denetimli öğrenme modelleri doğru sonuçlar verebilir, ancak temeldeki akıl yürütmeye ilişkin net içgörüler sağlamazlar. Yorumlanabilirlik eksikliği, şeffaflığın hayati önem taşıdığı sağlık hizmetleri gibi alanlarda kritik olabilir.

Denetimsiz Öğrenme Nedir?

Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verileri kullanan ve denetim olmadan öğrenen bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Etiketli verilerle ilgilenen denetimli öğrenme modellerinden farklı olarak denetimsiz öğrenme modelleri, önceden belirlenmiş herhangi bir çıktı olmaksızın verilerdeki kalıpları ve ilişkileri belirlemeye odaklanır. Bu nedenle, etiketlemenin zor veya pratik olmadığı büyük veri kümeleriyle uğraşırken bu tür modeller oldukça değerlidir.

Müşteri segmentasyonu, denetimsiz öğrenmeye basit bir örnektir. Denetimsiz bir öğrenme yaklaşımından yararlanan modeller, davranışlarına ve tercihlerine göre müşteri segmentlerini belirleyebilir ve işletmelerin pazarlama stratejilerini kişiselleştirmelerine yardımcı olabilir.

Teknikler ve Algoritmalar

Denetimsiz öğrenme çeşitli yöntemler kullanır, ancak aşağıdaki iki teknik yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Kümeleme: Kümeleme, veri noktaları içindeki doğal gruplamaları benzerliklerine veya farklılıklarına göre tanımlayan bir tekniktir. k-means ve DBSCAN gibi kümeleme algoritmaları, önceden var olan etiketler olmadan verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarabilir.
• Birliktelik kuralı: Birliktelik kuralı, farklı veri kümelerindeki bağımlılıkları ve doğal bağlantıları ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Apriori gibi modeller, değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyerek, sık sık birlikte ortaya çıkan öğeler için ilişkilendirme kurallarının türetilmesine yardımcı olur ve karar vermeyi kolaylaştırır.

Başka teknikler de vardır, ancak kümeleme ve birliktelik kuralı en yaygın denetimsiz öğrenme tekniklerinden ikisidir.

Ortak Uygulamalar

Denetimsiz öğrenme algoritmaları, çeşitli alanlarda uygulamalar bulur. Popüler kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:

• Pazar araştırması
• Müşteri segmentasyonu
• Doğal dil işleme
• genetik analiz
• Ağ analizi

sınırlamalar

Birçok avantajına rağmen, denetimsiz öğrenmenin de sınırlamaları vardır. Değerlendirme ve doğrulamanın sübjektif doğası, denetimsiz öğrenmede yaygın bir zorluktur. Önceden tanımlanmış etiketler olmadığından, keşfedilen kalıpların kalitesini belirlemek her zaman kolay değildir.

Denetimli öğrenmeye benzer şekilde, denetimsiz öğrenme yöntemi de verilerin kalitesine ve uygunluğuna dayanır. Alakasız özelliklere sahip gürültülü veri kümeleri, keşfedilen ilişkilerin doğruluğunu azaltabilir ve yanlış sonuçlar verebilir. Dikkatli seçim ve ön işleme teknikleri bu sınırlamaları hafifletmeye yardımcı olabilir.

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki 3 Temel Fark

Denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri, veri kullanılabilirliği, eğitim süreci ve modellere yönelik genel öğrenme yaklaşımı açısından farklılık gösterir. Belirli bir görev için doğru yaklaşımı seçmek için bu farklılıkları anlamak çok önemlidir.

1. Veri Kullanılabilirliği ve Hazırlanması

Verilerin mevcudiyeti ve hazırlanması, iki öğrenme yöntemi arasındaki temel farktır. Denetimli öğrenme, hem girdi hem de çıktı değişkenlerinin sağlandığı etiketli verilere dayanır. Denetimsiz öğrenme ise yalnızca girdi değişkenleri üzerinde çalışır. Önceden belirlenmiş çıktılara dayanmadan, verilerin içindeki doğal yapıyı ve kalıpları araştırır.

2. Öğrenme Yaklaşımı

Denetimli öğrenme modeli, verileri sınıflandırmayı veya etiketli örneklere dayalı olarak görünmeyen verileri doğru bir şekilde tahmin etmeyi öğrenir. Buna karşılık denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki gizli kalıpları, gruplamaları ve bağımlılıkları keşfetmeyi amaçlar ve sonuçları tahmin etmek için bundan yararlanır.

3. Geribildirim döngüsü

Denetimli öğrenme, bir geri bildirim döngüsü ile yinelemeli bir eğitim süreci üzerinde çalışır. Tahminleri hakkında doğrudan geri bildirim alarak yanıtlarını sürekli olarak iyileştirmesine ve iyileştirmesine olanak tanır. Geri bildirim döngüsü, parametreleri ayarlamasına ve tahmin hatalarını en aza indirmesine yardımcı olur. Buna karşılık, denetimsiz öğrenme, açık geri bildirimden yoksundur ve yalnızca verilerin doğal yapısına dayanır.

Denetimli vs. Denetimsiz Öğrenme Karşılaştırma Tablosu

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farkları bir kerede anlamak zor olabilir, bu nedenle kullanışlı bir karşılaştırma tablosu oluşturduk.

Yukarıdan da görebileceğiniz gibi, her iki yöntem de makine öğreniminin başarısında rol oynamasına rağmen, temel farklılıklar verileri işleme ve sınıflandırmadan öğrenme yaklaşımından kaynaklanmaktadır.

Doğru Makine Öğrenimi Yaklaşımını Seçme

Denetimli ve denetimsiz öğrenme, etiketli ve etiketsiz veriler içindeki kalıpları türeten iki farklı makine öğrenimi yöntemidir. Her iki yöntemin de avantajları, sınırlamaları ve özel uygulamaları vardır.

Denetimli öğrenme, çıktıların önceden tanımlandığı ve etiketlenmiş verilerin hazır olduğu görevler için daha uygundur. Öte yandan, denetimsiz öğrenme, çok sayıda etiketlenmemiş veri kümesindeki gizli içgörüleri keşfetmede yararlıdır.

İki yaklaşımın güçlü yönlerinden yararlanarak, makine öğrenimi algoritmalarının tüm potansiyelinden yararlanabilir ve çeşitli alanlarda veriye dayalı kararlar alabilirsiniz.