• Buradasın

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark, kullanılan veri türü ve modelin çalışma şeklidir:
    1. Denetimli Öğrenme: Etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir 12. Bu, giriş verilerinin doğru çıktıyla eşlendiği anlamına gelir 1. Amaç, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenerek tahminlerde bulunması veya yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde sınıflandırmasıdır 12. Örnekler: sınıflandırma (e-postanın spam olup olmadığının belirlenmesi) ve regresyon (ev fiyatının tahmin edilmesi) 1.
    2. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir 12. Burada algoritma, herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır 12. Amaç, verileri keşfetmek, yapısını anlamak ve anlamlı içgörüler elde etmektir 1. Örnekler: kümeleme (müşteri segmentlerinin satın alma davranışlarına göre kümelenmesi) ve boyutsallığın azaltılması 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codelabsacademy.com
        1
      2. blog.adresgezgini.com
        2
      3. cbot.ai
        3
      4. miuul.com
        4
      5. unite.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme arasındaki fark nedir?

    Denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Denetimsiz Öğrenme: Bu tür öğrenmede, algoritma etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde çalışır ve verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları kendi başına bulmaya çalışır. 2. Yarı Denetimli Öğrenme: Bu, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında bir karışımdır; az miktarda etiketli veri ve büyük miktarda etiketlenmemiş veri ile çalışır.
    5 kaynak

    Denetim çeşitleri nelerdir?

    Denetim çeşitleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Finansal Denetim: Şirketin mali tablolarının doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirir. 2. Operasyonel Denetim: Organizasyonun operasyonel süreçlerini ve iç kontrollerini inceleyerek etkinliğini artırmayı amaçlar. 3. Uyum Denetimi: Yasal düzenlemelere, yönetmeliklere ve iç politikalara uygunluğu değerlendirir. 4. Performans Denetimi: Kurum veya kuruluşun stratejik hedeflerine ulaşma düzeyini değerlendirir ve performans kriterlerini belirler. Ayrıca, bilgi teknolojileri denetimi ve sistem denetimi gibi özel denetim türleri de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Denetimli öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılır. 2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemlerinde olasılıkları tahmin eder. 3. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak sınıflandırma yapar. 4. Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri ağaç yapısı şeklinde sınıflandırır veya tahmin yapar. 5. Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulmuş bir ensemble algoritmadır. 6. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Yeni bir veri noktasını, en yakın K komşu noktasına göre sınıflandırır.
    5 kaynak

    Denetimli alanlar nelerdir?

    Denetimli alanlar, radyasyon güvenliği açısından giriş ve çıkışların özel denetime tabi olduğu ve çalışmaların radyasyondan korunma kurallarına bağlı olarak yürütüldüğü alanlardır. Bu alanlarda, görevi gereği radyasyonla çalışan kişilerin ardışık beş yılın ortalama yıllık doz sınırlarının 3/10’undan fazla radyasyon dozuna maruz kalabilecekleri durumlar söz konusudur. Denetimli alanların girişlerinde ve bu alanlarda bulunması gereken uyarı levhaları şunlardır: - Radyasyon alanı olduğunu gösteren temel radyasyon simgeleri; - Radyasyona maruz kalma tehlikesinin büyüklüğünü ve özelliklerini belirten işaretler; - Koruyucu giysi ve araçların kullanılması gerekliliğini gösteren uyarı işaretleri.
    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 öğrenme hangi verilerle çalışır?

    Denetimli öğrenme, etiketli verilerle çalışır.
    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