Denetimli ve denetimsiz öğrenme farkı nedir?
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Farklar
Denetimli Öğrenme:- Model, etiketlenmiş verilerle eğitilir.
- Girdi ve çıktı arasındaki ilişki öğrenilir.
- Örnek: Sınıflandırma ve regresyon problemleri.
- Model, etiketlenmemiş verilerle çalışır.
- Verideki yapılar veya kalıplar keşfedilir.
- Örnek: Kümeleme ve boyut azaltma.
Özet
Denetimli öğrenme, doğru sonuçlar almak için etiketli verilere ihtiyaç duyarken, denetimsiz öğrenme ise veriyi anlamak için etiketlere gerek duymaz. Her iki yaklaşım, farklı problem türlerine ve veri setlerine yönelik çözümler sunar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri tabanı yönetimi için en uygun veri modelleme yöntemleri nelerdir?
- CI/CD nedir ve nasıl kurulur?
- Yedekleme ve geri yükleme stratejileri nelerdir?
- Gözlemlenebilirlik: logs, metrics, traces nedir?
- APM araçlarıyla performans izleme nasıl yapılır?
- Bilgisayarlarda isletim sistemi nedir?
- Web uygulaması güvenliği için OWASP Top 10 nedir?
- Bilgisayarlarin temel calisma prensipleri nedir?
- Python’da bir liste üzerinde döngü oluşturmanın farklı yolları nelerdir?
- Yapay zeka algoritmalarının büyük veri analitiği üzerindeki etkileri ve sınırlamaları nelerdir
- React Native’de performans optimizasyonu yaparken dikkat edilmesi gereken en önemli noktalar nelerdir?
- Bilgisayar nedir?
- Kubernetes temel kavramları: pod, deployment, service nedir?
- En kısa yol problemlerinin türleri ve yaklaşımlar nelerdir?
- Makine öğrenmesi algoritmalarının performansını artırmak için veri ön işleme tekniklerinin rolü nedir
- Yapay zeka algoritmalarının makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarından temel farkları nelerdir
- Veritabanı nedir ve veritabanı yönetim sistemleri nelerdir?
- Performans ve yük testleri nasıl gerçekleştirilir?
- Düzenli ifadeler (regex) nasıl çalışır, temel örüntüler nelerdir?
- SQL ile NoSQL arasındaki farklar nelerdir?