Bir makine öğrenimi modelini eğitme süreci, her senaryo için açıkça programlanmadan kalıpları öğrenmesini ve tahminler veya kararlar almasını sağlamak için onu büyük miktarda veriye maruz bırakmayı içerir. Eğitim aşaması sırasında, makine öğrenimi modeli, hataları en aza indirmek ve verilen görevdeki performansını artırmak için dahili parametrelerini ayarladığı bir dizi yinelemeden geçer.
Eğitim sırasındaki denetim, modelin öğrenme sürecini yönlendirmek için gereken insan müdahalesi düzeyini ifade eder. Denetim ihtiyacı, kullanılan makine öğrenimi algoritmasının türüne, görevin karmaşıklığına ve eğitim için sağlanan verilerin kalitesine bağlı olarak değişebilir.
Modelin etiketli veriler üzerinde eğitildiği bir makine öğrenimi türü olan denetimli öğrenmede denetim esastır. Etiketli veriler, her bir giriş veri noktasının doğru çıkışla eşleştirildiği anlamına gelir ve modelin, girişler ve çıkışlar arasındaki eşlemeyi öğrenmesine olanak tanır. Denetimli eğitim sırasında, eğitim verileri için doğru etiketleri sağlamak, modelin tahminlerini değerlendirmek ve geri bildirime göre modelin parametrelerini ayarlamak için insan gözetimi gerekir.
Örneğin, denetimli bir görüntü tanıma görevinde amaç, kedi ve köpeklerin görüntülerini sınıflandırmak için bir model yetiştirmekse, bir insan denetçinin her görüntüyü bir kedi veya köpek olarak etiketlemesi gerekir. Model daha sonra bu etiketli örneklerden öğrenerek yeni, görülmemiş görüntüler hakkında tahminlerde bulunacaktır. Denetim otoritesi, modelin tahminlerini değerlendirecek ve doğruluğunu artırmak için geri bildirim sağlayacaktır.
Öte yandan denetimsiz öğrenme algoritmaları eğitim için etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymaz. Bu algoritmalar, açık bir rehberlik olmaksızın girdi verilerinden kalıpları ve yapıları öğrenir. Denetimsiz öğrenme genellikle kümeleme, anormallik tespiti ve boyut azaltma gibi görevler için kullanılır. Denetimsiz öğrenmede makine, eğitim sırasında insan denetimine ihtiyaç duymadan bağımsız olarak öğrenebilir.
Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin unsurlarını birleştiren hibrit bir yaklaşımdır. Bu yaklaşımda model, etiketli ve etiketsiz verilerin bir kombinasyonu üzerinde eğitilir. Etiketlenmiş veriler, öğrenme sürecine rehberlik etmek için bir miktar denetim sağlarken, etiketlenmemiş veriler, modelin verilerdeki ek kalıpları ve ilişkileri keşfetmesine olanak tanır.
Takviyeli öğrenme, bir aracının bir ortamla etkileşime girerek sıralı kararlar almayı öğrendiği başka bir makine öğrenimi paradigmasıdır. Takviyeli öğrenmede temsilci, eylemlerine bağlı olarak ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır. Temsilci, deneme yanılma yoluyla zaman içinde kümülatif ödülünü en üst düzeye çıkarmayı öğrenir. Takviyeli öğrenme, geleneksel anlamda açık denetim gerektirmese de, ödül yapısını tasarlamak, öğrenme hedeflerini belirlemek veya öğrenme sürecine ince ayar yapmak için insan denetimine ihtiyaç duyulabilir.
Makine öğrenimi eğitimi sırasında denetim ihtiyacı, kullanılan öğrenme paradigmasına, etiketli verilerin kullanılabilirliğine ve görevin karmaşıklığına bağlıdır. Denetimli öğrenme, etiketli verileri sağlamak ve modelin performansını değerlendirmek için insan denetimini gerektirir. Model, etiketlenmemiş verilerden bağımsız olarak öğrendiği için denetimsiz öğrenme denetim gerektirmez. Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin unsurlarını birleştirir; takviyeli öğrenme ise çevreyle etkileşim yoluyla öğrenmeyi içerir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
- TensorBoard nedir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)