Akıllı telefonlarımızdan navigasyon sistemlerine, hatta e-posta filtrelerinden öneri motorlarına kadar her yerde “öğrenen makineler” var. Peki, bu makineler bilgiyi nasıl öğreniyor? İşte burada devreye denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) öğrenme kavramları giriyor.

Denetimli öğrenme: Öğretmenli sınıf modeli

Denetimli öğrenmeyi, bir öğretmenin öğrencilere konuyu adım adım anlattığı bir sınıfa benzetebiliriz. Bu yöntemde bilgisayara, önce doğru yanıtları gösteririz ve ardından ona yeni veriler vererek tahmin yapmasını isteriz. Yani, makineyi “bir şeyi doğru mu yanlış mı” diye kontrol ederek eğitiriz.

Örneğin, bir e-ticaret sitesi düşünelim. Bu site, müşterilerin satın aldığı ürünleri kaydediyor ve bunları “bu ürün satıldı” veya “bu ürün satılmadı” gibi etiketliyor. Denetimli öğrenme algoritmaları, bu etiketli verileri kullanarak hangi ürünlerin hangi müşterilere hitap edeceğini tahmin edebilir.

• Sonuçlar genellikle daha doğru ve öngörülebilir olur.

• Hedeflenen problemler için idealdir: örneğin, e-posta spam filtreleme, kredi kartı dolandırıcılığı tespiti gibi.

• Etiketleme işlemi çok zaman alır ve maliyetlidir.

• Verinin doğru ve eksiksiz olması gerekir; aksi halde makine yanlış öğrenir.

Denetimsiz öğrenme: Makinenin kendi keşfi

Denetimsiz öğrenme ise daha çok........

© Analiz