• Buradasın

    Gözetimsiz makine öğrenmesi ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Gözetimsiz makine öğrenmesi, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz ederek veri grupları arasındaki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır 12. Bu yöntem, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan benzerlikleri ve farklılıkları keşfeder.
    Gözetimsiz makine öğrenmesinin bazı kullanım alanları:
    • Müşteri segmentasyonu: Birbirine benzer kullanıcıları tespit eder 1.
    • Öneri sistemleri: Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunar 14.
    • Sahtekarlık tespiti: Anomali içeren alanlarda dolandırıcılığı tespit eder 14.
    • Tıbbi görüntüleme: Tıbbi görüntüleri analiz ederek teşhis koyar 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. miuul.com
        1
      2. komtas.com
        2
      3. enocta.com
        3
      4. medium.com
        4
      5. gedik.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi gözetimli ve gözetimsiz nedir?

    Makine öğrenmesi gözetimli ve gözetimsiz olarak iki ana kategoriye ayrılır: 1. Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu yöntemde, bilgisayara önceden etiketlenmiş veri kümeleri verilir ve algoritma bu verilerdeki ilişkileri öğrenerek yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunur. 2. Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bu yöntemde, etiketlenmemiş veri kümeleri kullanılır ve algoritma verilerdeki gizli desenleri, gruplamaları veya yapıları kendi başına keşfeder.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenmede amaç nedir?

    Denetimsiz öğrenmede amaç, etiketlenmemiş verilerdeki gizli kalıpları, yapıları veya ilişkileri keşfetmektir. Bu tür makine öğrenimi, aşağıdaki gibi görevleri yerine getirir: - Kümeleme (Clustering): Benzer veri noktalarını belirli özelliklere veya benzerliklere göre gruplama. - Boyutsallığın Azaltılması: Özelliklerin sayısını temel bilgileri koruyacak şekilde azaltma. - Birliktelik Kuralları (Association Rule Mining): Veriler arasındaki birliktelik ilişkilerini çözme.
    5 kaynak

    Makine öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır. 2. Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir. 3. Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir. Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenme nedir?

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

    Gözetimli öğrenme türleri nelerdir?

    Gözetimli öğrenme türleri şunlardır: 1. Sınıflandırma: Verilerin kategorilere ayrılması için kullanılır. 2. Regresyon: Sürekli değişkenlerin tahmin edilmesi için kullanılır. 3. Yarı Gözetimli Öğrenme: Hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerden yararlanarak modeli eğitmeyi amaçlar. 4. Online Gözetimli Öğrenme: Verilerin sürekli olarak sisteme eklendiği ve modelin bu yeni verilere göre güncellendiği bir öğrenme türüdür.
    5 kaynak

    Makine Öğrenmesi'nde kaç çeşit öğrenme vardır?

    Makine Öğrenmesi'nde üç ana çeşit öğrenme vardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmaların geliştirici tarafından denetlendiği, etiketli veriler kullanılarak olayların ilişkisinin ve kuralların öğrenildiği yöntemdir. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketli verilerin olmadığı, değişkenler arasındaki ilişkilerin keşfedilerek modellerin oluşturulduğu yaklaşımdır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir aracının çevresiyle etkileşim kurarak ödül veya ceza aldığı, bu şekilde en iyi eylemi öğrenmeye çalıştığı yöntemdir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi süreci genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Problem Belirleme: Neyi öngörmeniz gerektiğini ve bu tahminleri yapmak için hangi gözlem verilerine sahip olmanız gerektiğini belirlemek. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri toplayarak bir veri seti oluşturmak. 3. Veri Hazırlama: Verileri makine öğrenimi için uygun şekilde hazırlamak, veriler arası anlamlı değişkenler oluşturmak. 4. Model Seçimi: Probleminizi en iyi temsil edecek ve verilerinize uygun olan modeli seçmek. 5. Eğitim, Doğrulama ve Test Verilerinin Ayrılması: Verileri, modelin çıktıyı öngörme yeteneğini kademeli olarak geliştirmek için eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayırmak. 6. Modelin Değerlendirilmesi: Modelin eğitim ve doğrulama verileriyle eğitilip, test verisi ile doğrulanması. 7. Parametre Ayarı: Elde edilen sonuçların değerlendirilmesinin ardından sonuçların daha da iyileştirilip iyileştirilemeyeceğine bakmak. 8. Tahmin: Modelin görmediği veriler ile tahmin yapmak.
    5 kaynak