• Buradasın

    Denetimsiz öğrenmede amaç nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimsiz öğrenmede amaç, etiketlenmemiş verilerdeki gizli kalıpları, yapıları veya ilişkileri keşfetmektir 14.
    Bu tür makine öğrenimi, aşağıdaki gibi görevleri yerine getirir:
    • Kümeleme (Clustering): Benzer veri noktalarını belirli özelliklere veya benzerliklere göre gruplama 34.
    • Boyutsallığın Azaltılması: Özelliklerin sayısını temel bilgileri koruyacak şekilde azaltma 2.
    • Birliktelik Kuralları (Association Rule Mining): Veriler arasındaki birliktelik ilişkilerini çözme 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.adresgezgini.com
        1
      2. codelabsacademy.com
        2
      3. yavuz.github.io
        3
      4. ads.hacibayram.edu.tr
        4
      5. innova.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu yöntemde, algoritma herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır. Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları: - Kümeleme: Benzer veri noktalarını belirli özelliklere veya benzerliklere göre birlikte gruplama. - Boyutsallığın azaltılması: Temel bilgiler korunurken özelliklerin sayısını azaltma. - Anomali tespiti: Büyük veri kümelerinde gizli kalıpları bulma ve anormallikleri belirleme.
    5 kaynak

    Denetimin amacı nedir?

    Denetimin amacı, örgütün amaçlarının gerçekleştirilme derecesini saptamak, daha iyi sonuçlar alabilmek için gerekli önlemleri almak ve süreci geliştirmektir. Diğer amaçlar ise şunlardır: - Hata ve hileleri azaltmak. - Yasal uyumu sağlamak. - Risk yönetimini iyileştirmek.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biri olan kümeleme nedir?

    Kümeleme, denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplayarak veri kümesini daha anlamlı hale getirme işlemidir. Bu yöntemde, algoritma veri kümesindeki girdiler arasında örtüşen kalıpları bulmaya çalışır ve her bir küme içindeki veri noktaları birbirine daha çok benzerken, farklı kümelerdeki veri noktaları arasındaki benzerlikler daha az olur. Kümeleme algoritmalarına örnek olarak K-Means, Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN ve PCA gösterilebilir.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme nerelerde kullanılır?

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme farklı alanlarda çeşitli amaçlarla kullanılır: Denetimli Öğrenme: - Finans: Kredi risk analizi ve ürün öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılır. - Sağlık: Hastalık teşhisi gibi hayati önem taşıyan durumlarda yüksek hassasiyet gerektirir. - Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve pazarlama kampanyalarının hedef kitleye göre optimize edilmesi için kullanılır. Denetimsiz Öğrenme: - Anomali Tespiti: Bankalarda kara para aklama tespitinde ve üretimde makine arızalarının önceden belirlenmesinde etkilidir. - Müşteri Segmentasyonu: Müşteri davranışlarını analiz ederek yeni pazar segmentleri oluşturmak için kullanılır. - Görüntü İşleme: Görüntüler üzerindeki nesnelerin otomatik olarak sınıflandırılmasında kullanılır. Her iki yöntem de büyük veri setlerinin analizinde ve veri keşfinde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Gözetimsiz makine öğrenmesi ne işe yarar?

    Gözetimsiz makine öğrenmesi, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz ederek veri grupları arasındaki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır. Bu yöntem, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan benzerlikleri ve farklılıkları keşfeder. Gözetimsiz makine öğrenmesinin bazı kullanım alanları: - Müşteri segmentasyonu: Birbirine benzer kullanıcıları tespit eder. - Öneri sistemleri: Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunar. - Sahtekarlık tespiti: Anomali içeren alanlarda dolandırıcılığı tespit eder. - Tıbbi görüntüleme: Tıbbi görüntüleri analiz ederek teşhis koyar.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma nedir?

    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma, makine öğreniminde iki ana öğrenme yaklaşımıdır. Denetimli sınıflandırma: - Etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Amaç, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenerek yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde sınıflandırmasıdır. Denetimsiz sınıflandırma: - Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Burada algoritma, herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır.
    5 kaynak

    Denetim ve kontrol arasındaki fark nedir?

    Denetim ve kontrol kavramları, işletmelerin yönetim süreçlerinde farklı işlevler üstlenir: 1. Denetim: İşletmenin finansal işlemlerini ve iç kontrol sistemlerini bağımsız bir şekilde incelemeyi amaçlar. 2. Kontrol: İşletmenin günlük operasyonlarını yönetmek ve kontrol etmek için kurulan prosedürler, politikalar ve uygulamalar bütünüdür.
    5 kaynak