• Buradasın

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme nerelerde kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme farklı alanlarda kullanılır:
    • Denetimli Öğrenme:
      • Tahmin ve sınıflandırma problemleri 15. Örneğin, finans sektöründe kredi risk analizi, e-ticarette ürün öneri sistemleri 5.
      • Yüksek hassasiyet gerektiren senaryolar 5. Örneğin, sağlık sektöründe hastalık teşhisi 5.
    • Denetimsiz Öğrenme:
      • Veri keşfi ve segmentasyon 15. Örneğin, müşteri segmentasyonu, pazarlama kampanyalarının hedef kitleye göre optimize edilmesi 5.
      • Anomali tespiti 15. Örneğin, bankalarda kara para aklama tespiti, üretimde makine arızalarının önceden belirlenmesi 5.
    Kullanım alanlarına bazı örnekler:
    • E-posta sınıflandırma: E-postaların spam olup olmadığını belirlemek için sınıflandırma algoritmaları kullanılır 1.
    • Ev fiyatı tahmini: Evin büyüklüğü, oda sayısı ve konumu gibi girdiler kullanılarak fiyat tahmin edilir 1.
    • Müşteri segmentasyonu: Müşterilerin demografik ve davranışsal özelliklerine göre gruplandırılması 12.
    • Görüntü sıkıştırma: Görüntülerin boyutunu küçültme 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. cbot.ai
        1
      2. akillidunyalar.com
        2
      3. codelabsacademy.com
        3
      4. academy.patika.dev
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Denetimsiz öğrenme yöntemi hangi işlemi gerçekleştirir?

    Denetimsiz öğrenme yöntemi, etiketli verilere ihtiyaç duymadan veri kümesindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye çalışır. Gerçekleştirdiği bazı işlemler: Kümeleme (Clustering). Anomali tespiti. İlişkilendirme madenciliği. Boyut indirgeme.
    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

    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

    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

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Denetimsiz öğrenme, etiketli veriler arasındaki gizli kalmış yapıyı veya örüntüyü bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yaklaşımda, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir. Denetimsiz öğrenmenin iki ana türü vardır: 1. Kümeleme (Clustering). 2. Boyut indirgeme. Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları: müşteri segmentasyonu; anomali tespiti; pazar sepeti analizi; görüntü sıkıştırma.
    5 kaynak