Makine Öğrenmesi Part-2

Merhaba! Part-1 yazımda, makine öğrenmesinin tanımını yapıp, veri analizi ve modelleme süreçlerinde ne kadar önemli olduğunu vurgulamıştık. Bu yazımda öğrenme türlerini ele alacağım. 🚀

Makine öğreniminin altında yatan ana fikir, girdi ve çıktı verisi kombinasyonları arasındaki mevcut matematiksel ilişkiye dayalıdır.

Makine öğrenimi algoritması türleri nelerdir?

1. Supervised Learning (Denetimli Öğrenme)

Denetimli öğrenme, geçmiş deneyimlerden (etiketli veriler) bir çıktı üretmeye dayanan bir makine öğrenme türüdür. Bu, bir modelin, önceden doğru olarak etiketlenmiş örneklerden örüntüleri öğrenmesi ve benzer yeni örnekler için doğru tahminler üretmesi anlamına gelir.

Örnek ☞ geçmişte teşhis konulmuş hastaların verileri kullanılarak yeni bir hastanın şeker hastası olup olmadığını tahmin etmek.

Denetimli öğrenme regresyon ve sınıflandırma problemlerine uygulanır.

2. Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme)

Denetimsiz öğrenme, etiketsiz verilerden örüntüleri ve ilişkileri keşfetmeye dayanan bir makine öğrenme türüdür. Algoritmalar, verileri kendi başlarına tarayarak girdiler arasında anlamlı bağlantılar kurmaya çalışır ve bu sayede verileri kategorilendirebilir ve yeni bilgiler ortaya çıkarabilir.

Denetimsiz öğrenme kümeleme (clustering) ve ilişkilendirme (association) problemlerine uygulanır.

Örnek ☞ müşteri segmentasyonu, sepet analizi, anomali tespiti, churn tahmini, ürün önerileri ve dolandırıcılık tespiti gibi birçok alan sayılabilir.

3. Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme)

Pekiştirmeli öğrenme, algoritmanın her adımda aldığı eylemlere göre ödüller veya cezalar alarak bir görevde ustalaşmasını sağlayan bir makine öğrenme yöntemidir. Algoritma, en yüksek ödülü elde etmek için hangi eylemleri yapması gerektiğini öğrenir.

Örnek ☞ robot kontrolü, oyun oynama, finansal optimizasyon ve önerme sistemleri gibi birçok alan sayılabilir. Kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek için de kullanabilir.

➕ BONUS 🚀
Yarı denetimli öğrenme, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, büyük miktarda etiketsiz veri ve az miktarda etiketli veriye sahip durumlarda kullanışlıdır.

Örnek ☞ az miktarda etiketli tıbbi görüntü ile yeni hastalıkları teşhis etmek için kullanılabilir.

Özetle, makine öğrenmesi, girdi ve çıktı verisi arasındaki ilişkilere dayalı modeller oluşturarak yeni bilgiler ve tahminler üretme yeteneğidir. Farklı öğrenme türleri ile eğitilen modeller farklı problemlere çözüm üretebilir.

Denetimli öğrenme geçmiş deneyimlerden örüntüleri öğrenerek yeni örnekler için tahminler üretir. Denetimsiz öğrenme etiketsiz verilerden örüntüleri ve ilişkileri keşfeder. Pekiştirmeli öğrenme algoritmanın her adımda aldığı eylemlere göre ödüller veya cezalar alarak bir görevde ustalaşmasını sağlar. Yarı denetimli öğrenme hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak model eğitme yöntemidir.

Bu farklı öğrenme türleri, problem türüne ve veri setine göre seçilerek kullanılır.

Part-3'te görüşmek üzere. ✨

Okuduğunuz için teşekkür ederim. 🧡