• Buradasın

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi tekniğidir 12.
    Bu yöntemde, algoritma herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır 2.
    Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları:
    • Kümeleme: Benzer veri noktalarını belirli özelliklere veya benzerliklere göre birlikte gruplama 35.
    • Boyutsallığın azaltılması: Temel bilgiler korunurken özelliklerin sayısını azaltma 2.
    • Anomali tespiti: Büyük veri kümelerinde gizli kalıpları bulma ve anormallikleri belirleme 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.adresgezgini.com
        1
      2. codelabsacademy.com
        2
      3. cbot.ai
        3
      4. academy.patika.dev
        4
      5. ads.hacibayram.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. 2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır. 4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir. 5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır. 6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.
    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 fark, kullanılan veri türü ve modelin çalışma şeklidir: 1. Denetimli Öğrenme: Etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir. 2. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir.
    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

    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 öğrenme hangi verilerle çalışır?

    Denetimli öğrenme, etiketli verilerle 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