• Buradasın

    Makine öğrenmesi gözetimli ve gözetimsiz nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 12. Gözetimli öğrenmenin yaygın kullanım alanları regresyon ve sınıflandırma problemleridir 3.
    2. Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bu yöntemde, etiketlenmemiş veri kümeleri kullanılır ve algoritma verilerdeki gizli desenleri, gruplamaları veya yapıları kendi başına keşfeder 12. Amaç, veri içindeki yapıyı anlayarak benzer verileri bir araya getirmektir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. techcareer.net
        1
      2. wissenakademie.com
        2
      3. developers.google.com
        3
      4. htastan.github.io
        4
      5. elektrikport.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    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 öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak 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

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.
    5 kaynak