Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme, makine öğrenimi alanında üç farklı yaklaşımdır. Her yaklaşım, farklı türdeki sorunları çözmek ve belirli hedeflere ulaşmak için farklı teknikler ve algoritmalar kullanır. Bu yaklaşımlar arasındaki farkları inceleyelim ve bunların özellikleri ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir açıklama sunalım.
Denetimli öğrenme, algoritmanın etiketli verilerden öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Etiketli veriler, karşılık gelen doğru çıktı veya hedef değerle eşleştirilmiş giriş örneklerinden oluşur. Denetimli öğrenmenin amacı, yeni, görünmeyen girdilerin çıktısını doğru bir şekilde tahmin edebilen bir model yetiştirmektir. Öğrenme algoritması, giriş özellikleri ile çıkış etiketleri arasındaki kalıpları ve ilişkileri çıkarmak için etiketli verileri kullanır. Daha sonra bu bilgiyi yeni, etiketlenmemiş veriler üzerinde tahminler yapmak için genelleştirir. Denetimli öğrenme genellikle sınıflandırma ve regresyon gibi görevlerde kullanılır.
Örneğin, bir sınıflandırma probleminde algoritma, her veri noktasının belirli bir sınıfla etiketlendiği bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Algoritma, etiketli örneklerden öğrendiği kalıplara dayanarak yeni, görünmeyen veri noktalarını önceden tanımlanmış sınıflardan birine sınıflandırmayı öğrenir. Bir regresyon probleminde algoritma, giriş özelliklerine dayalı olarak sürekli bir sayısal değer tahmin etmeyi öğrenir.
Denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş verilerle ilgilenir. Denetimsiz öğrenmenin amacı, çıktı etiketlerine ilişkin herhangi bir ön bilgi olmaksızın veriler içindeki gizli kalıpları, yapıları veya ilişkileri keşfetmektir. Denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz öğrenme algoritmalarının öğrenme sürecini yönlendirecek açık hedef değerleri yoktur. Bunun yerine verilerde anlamlı temsiller veya kümeler bulmaya odaklanırlar. Denetimsiz öğrenme genellikle kümeleme, boyutluluk azaltma ve anormallik tespiti gibi görevlerde kullanılır.
Kümeleme, algoritmanın benzer veri noktalarını içsel özelliklerine göre gruplandırdığı, denetimsiz öğrenmenin popüler bir uygulamasıdır. Örneğin, müşteri segmentasyonunda, satın alma davranışlarına veya demografik bilgilerine dayalı olarak farklı müşteri gruplarını tanımlamak için denetimsiz bir öğrenme algoritması kullanılabilir.
Takviyeli öğrenme, bir aracının kümülatif bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için bir ortamla etkileşime girmeyi öğrendiği farklı bir paradigmadır. Takviyeli öğrenmede algoritma, eylemler gerçekleştirerek, ortamın durumunu gözlemleyerek ve ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alarak deneme yanılma süreci yoluyla öğrenir. Amaç, uzun vadeli ödülü en üst düzeye çıkaracak en uygun politikayı veya eylemler dizisini bulmaktır. Takviyeli öğrenme genellikle oyun oynama, robotik ve otonom sistemler gibi görevlerde kullanılır.
Örneğin satranç oyununda, takviyeli öğrenme aracısı, farklı hamleleri keşfederek, her hamlenin sonucuna göre ödüller veya cezalar alarak ve stratejisini kazanma şansını en üst düzeye çıkaracak şekilde ayarlayarak oynamayı öğrenebilir.
Denetimli öğrenme, tahmin görevleri için bir modeli eğitmek amacıyla etiketli verileri kullanır, denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları ve yapıları keşfeder ve takviyeli öğrenme, ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için bir ortamla etkileşim yoluyla öğrenir. Her yaklaşımın kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır ve farklı türdeki problemlere ve uygulamalara uygundur.
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?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
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)