• Buradasın

    Denetimsiz öğrenme yöntemi hangi işlemi gerçekleştirir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimsiz öğrenme yöntemi, etiketli verilere ihtiyaç duymadan veri kümesindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye çalışır 245.
    Gerçekleştirdiği bazı işlemler:
    • Kümeleme (Clustering) 123. Benzer veri noktalarını belirli özelliklere göre gruplandırır 23.
    • Anomali tespiti 23. Veri kümesindeki olağandışı veri noktalarını belirler 23.
    • İlişkilendirme madenciliği 13. Veri kümesinde genellikle birlikte ortaya çıkan öğe kümelerini tanımlar 3.
    • Boyut indirgeme 4. Veri setindeki özellik sayısını azaltarak veri analizi ve görselleştirmeyi kolaylaştırır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

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

    Konuyla ilgili materyaller

    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 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

    Bilgisayarlı denetim teknikleri nelerdir?

    Bilgisayarlı denetim teknikleri (BDDT), bilgi teknolojileri sistemlerinin denetimi için kullanılan çeşitli yöntem ve araçları içerir. İşte bazıları: 1. Veri Testi (Test Data Technique): Belirli bir programın veya modülün doğru çalışıp çalışmadığını incelemek için kullanılır. 2. Entegre Test Verileri (Integrated Test Facility): Muhasebe sistemine hayali kayıtlar girilerek verilerin işlenmesi ve sonuçların karşılaştırılması yöntemidir. 3. Paralel Benzetim (Parallel Simulation): Programdaki süreçlerin doğruluğunu kontrol etmek için kullanılır. 4. Anlık Görüntü Alma (Snapshot Technique): Program aracılığıyla işlemi adım adım izleyerek hatanın hangi aşamada meydana geldiğini ortaya çıkarır. 5. Denetim Yazılımları: Genelleştirilmiş denetim yazılımı, denetim yardımcı yazılımları ve uzman denetim sistemleri gibi otomatik denetim teknikleri. 6. Bilgisayar Destekli Analitik İnceleme: Verilerin tamamına ulaşarak %100 inceleme yapma imkanı sunar.
    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

    Kümeleme analizi denetimli mi denetimsiz mi?

    Kümeleme analizi denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) kategorisine girer. Denetimsiz öğrenmede, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir. Denetimli öğrenmede ise çıktının nasıl olması gerektiği bilinen etiketli veriler 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

    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