• Buradasın

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimsiz öğrenme, etiketli veriler arasındaki gizli kalmış yapıyı veya örüntüyü bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir 12.
    Bu yaklaşımda, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir 3. Denetimsiz öğrenme, özellikle veri keşfi ve özellik mühendisliği süreçlerinde kullanılır 3.
    Denetimsiz öğrenmenin iki ana türü vardır:
    1. Kümeleme (Clustering) 123. Benzer veri noktalarını gruplamak için kullanılır 3.
    2. Boyut indirgeme 34. Veri setindeki özellik sayısını azaltarak veri analizi ve görselleştirmeyi kolaylaştırır 3.
    Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları:
    • müşteri segmentasyonu 34;
    • anomali tespiti 34;
    • pazar sepeti analizi 4;
    • görüntü sıkıştırma 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

    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

    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 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

    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 veri kümeleri ile çalışır. Etiketli veriler, her girdinin doğru çıktısının bilindiği veri setleridir. Denetimli öğrenmede kullanılan veri türlerine bazı örnekler: Girdi verileri. Çıktı verisi. Hava durumu verileri. Konut fiyatları. Denetimli öğrenme, genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde kullanılır.
    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