• Buradasın

    Denetimli öğrenme hangi verilerle çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimli öğrenme, etiketli veri kümeleri ile çalışır 134.
    Etiketli veriler, her girdinin doğru çıktısının bilindiği veri setleridir 4. Bu tür öğrenmede, model, girdiler ve bunlara karşılık gelen doğru çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenir 4.
    Denetimli öğrenmede kullanılan veri türlerine bazı örnekler:
    • Girdi verileri 12. Yazı uzunluğu, yayınlanma saati, takipçi sayısı gibi veriler 1.
    • Çıktı verisi 12. Okunacak kişi sayısı gibi veriler 1.
    • Hava durumu verileri 25. Enlem, boylam, sıcaklık, nem, bulut kapsamı, rüzgar yönü ve atmosfer basıncı gibi özellikler 5.
    • Konut fiyatları 13.
    Denetimli öğrenme, genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde kullanılır 123. Regresyon, sürekli değerleri (örneğin, fiyat, sıcaklık) tahmin etmek için kullanılırken, sınıflandırma ayrık değerleri (örneğin, spam/spam değil) tahmin etmek için kullanılır 123.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codelabsacademy.com
        1
      2. blog.adresgezgini.com
        2
      3. yavuz.github.io
        3
      4. cbot.ai
        4
      5. sedeus.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: Etiketli veriler: Denetimli öğrenmede, çıktının nasıl olması gerektiği bilinen etiketli veriler kullanılır. Karmaşıklık: Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeye göre daha karmaşıktır. Gerçek zamanlı analiz: Denetimli öğrenme, offline (çevrimdışı) analiz yaparken, denetimsiz öğrenme real-time analysis (gerçek zamanlı analiz) kullanır. Sonuçların doğruluğu: Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanıldığından daha doğru ve güvenilir sonuçlar verir. Kullanım alanları: Denetimli öğrenme genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde, denetimsiz öğrenme ise kümeleme ve ilişkilendirme problemlerinde kullanılır.
    5 kaynak

    Denetimli öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar: Regresyon algoritmaları: Simple Linear Regression; Multiple Linear Regression; Polynomial Regression; Logistic Regression; Support Vector Regression; Decision Tree Regression; Random Forest Regression. Sınıflandırma algoritmaları: K-Nearest Neighbours; Support Vector Machines; Naïve Bayes; Decision Tree Classification; Random Forest Classification. Ayrıca, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi algoritmalar da denetimli öğrenme sürecinde kullanılır. Algoritma seçimi, girdi verilerinin boyutu ve yapısı, problemin doğası (sınıflandırma veya regresyon) ve modelin istenen performansı ve karmaşıklığı gibi faktörlere bağlıdır.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark nedir?

    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Türü: Denetimli kümeleme etiketli veri kümeleri kullanır; her girdinin doğru çıktısı bilinir. Denetimsiz kümeleme etiketsiz veriler kullanır ve model, verilerdeki gizli kalıpları ve yapıları kendi kendine keşfeder. Amaç: Denetimli kümeleme belirli bir hedef değişkeni tahmin etmeyi amaçlar. Denetimsiz kümeleme veri içindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye odaklanır. Kullanım Alanları: Denetimli kümeleme genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde kullanılır. Denetimsiz kümeleme ise veri keşfi, segmentasyon ve anomali tespiti gibi durumlarda tercih edilir. Özetle, denetimli kümeleme daha doğru sonuçlar verirken, denetimsiz kümeleme daha karmaşık işleme görevleri için kullanılır.
    5 kaynak

    Denetimli alanlar nelerdir?

    Denetimli alanlar, radyasyon güvenliği açısından giriş ve çıkışların özel denetime, çalışmaların radyasyondan korunma kurallarına bağlı olduğu ve radyasyonla çalışan kişilerin ardışık beş yılın ortalama yıllık doz sınırlarının 3/10'undan fazla radyasyon dozuna maruz kalabilecekleri alanlardır. Denetimli alanların bazı özellikleri: Bu alanların girişlerinde radyasyon alanı olduğunu gösteren uyarı levhaları bulunur. Radyasyon ve bulaşma tehlikesi bulunan bölgelerde sürenin sınırlandırılması ve koruyucu giysi ve araçlar kullanılması gereklidir. Bu alanlarda çalışan kişilerin işe başlamadan önce ve çalıştıkları süre boyunca yılda en az bir kez tıbbi muayeneleri yapılır. Kişisel dozimetre kullanılması zorunludur. Bazı denetimli alan örnekleri: Nükleer tıp uygulamalarının yapıldığı tüm alanlar (görüntüleme odaları, sıcak oda, radyoaktif madde verilmiş hastaların bulunduğu alanlar); Siklotron odası, FDG hazırlama ve kalibrasyon odaları; Tedavi planlaması yapılan alanlar.
    5 kaynak

    Denetim çeşitleri nelerdir?

    Denetim çeşitleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: Finansal Denetim: Finansal tabloların doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirir. Operasyonel Denetim: İş süreçlerinin etkinliğini ve verimliliğini analiz eder. Uyum Denetimi: Yasal düzenlemelere ve iç politikalara uygunluğu kontrol eder. Performans Denetimi: Stratejik hedeflere ulaşma düzeyini değerlendirir. Bilgi Teknolojisi Denetimi: Bilgi sistemlerinin güvenliğini, güvenilirliğini ve etkinliğini değerlendirir. Ayrıca, iç denetim ve dış denetim olarak da bir ayrım yapılabilir; iç denetim kurum içi çalışanlar tarafından yapılırken, dış denetim bağımsız üçüncü taraflar tarafından gerçekleştirilir.
    5 kaynak