S:
Denetimli, denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme arasındaki fark nedir?
A:Makine öğreniminde denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark eğitim verilerinin kullanılmasıdır.
Denetimli öğrenme, “doğru” verilerin neye benzediğini göstermek için örnek verileri kullanır. Veriler, verilen girdilerin çıktılarını gösterecek şekilde yapılandırılmıştır.
Meyveleri sınıflandıran bir makine öğrenme algoritması, girdi olarak elma, muz, üzüm ve portakal gibi meyvelerin resimlerine ve çıktı olarak bu meyvelerin adlarına sahip olabilir.
Gerçek dünyadaki bir örnek, e-posta programlarındaki Bayes istenmeyen posta filtreleridir. Bu filtreler, spam olarak kabul edilen e-posta örnekleri ile eğitilir. Daha sonra spam filtresi, spam e-postalarında oluşan e-postalarda görünen belirli kelime öbeklerini arayabilir ve bunları bir spam klasörüne taşıyabilir.
Bir insana yeni bir görev yapmayı göstermek gibi bir şey. Veri girişi yapan bir kişiye, şirketin istediği formatta verilerle ilgili örnekler gösterilebilir ve ardından bu verileri izlemesi beklenir.
Denetimli öğrenmeyi kullanan makine öğrenme programları, eğitim verileriyle birçok kez yinelenir. Sonuçlar gerçekten başladığında etkileyici olabilir. Google'ın Gmail spam filtresi çok doğru çünkü eğitim veren çok fazla kullanıcı var.
Gözetimsiz öğrenmenin önceden herhangi bir eğitim verisi yoktur. Meyve sınıflandırma örneğimizde, bir algoritma sadece meyve resimlerini gösterebilir ve bunları sınıflandırması söylenebilir.
Gözetimsiz öğrenme, müşteri satın alma alışkanlıklarını öğrenerek pazar araştırmasında ya da bilgisayar korsanlığı modellerini izleyerek güvenliği uygular.
Yarı denetimli öğrenme, bazı verileri etiketleyerek orta noktaya yerleşmeye çalışır. Örneğin, elma ve portakal meyve sınıflandırma programında etiketlenmiş olabilir, ancak muz ve üzümler değildir.
Bu algoritmalardan herhangi birinin ne zaman kullanılacağı, kullanılan verilerin türüne bağlı olacaktır. Kredi kartı sahtekarlığı veya spam iletileri gibi bazı görevler sabit kalıplara sahiptir. Denetimli öğrenme bu tür görevler için uygundur. Ağ saldırıları tahmin edilemez ve denetimsiz veya yarı denetimli öğrenme yöntemleri daha uygun olabilir.
