Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Yöntemleri Arasındaki Temel Farklar

Veri bilimi alanında denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemleri, kullanılan veri türüne ve çözülmek istenen probleme göre farklılık gösterir. Denetimli öğrenmede, modelin eğitilmesi için giriş verileriyle birlikte doğru çıktılar da (etiketler) gereklidir. Yani her veri noktasının hangi sınıfa ait olduğu veya hangi değere karşılık geldiği önceden bilinir. Bu yöntem genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.

Denetimsiz öğrenmede ise veriler üzerinde herhangi bir etiket veya sınıf bilgisi bulunmaz. Model, verilerdeki gizli yapıları veya kalıpları kendisi keşfeder. Bu yöntem daha çok kümeleme, boyut indirgeme ve ilişki analizi gibi problemlerde tercih edilir.

Hangi Durumlarda Tercih Edilir?

• Denetimli öğrenme yöntemi, müşteri segmentasyonu, kredi riski tahmini, e-posta spam filtreleme veya hastalık teşhisi gibi, doğru sonuçların önceden bilindiği ve etiketli veri setlerinin mevcut olduğu durumlarda tercih edilir.
• Denetimsiz öğrenme ise veri setinin etiketlenmediği veya sınıfların önceden tanımlanmadığı durumlarda öne çıkar. Örneğin, müşteri alışkanlıklarına göre pazar segmentasyonu yapmak, farklı kullanıcı grupları oluşturmak veya büyük boyutlu verilerde önemli özellikleri ortaya çıkarmak için uygundur.

Her iki yaklaşım, veri bilimi projelerinde farklı amaçlara hizmet eder. Doğru yöntemi seçebilmek için sahip olunan veri türü ve çözülmek istenen problem iyi analiz edilmelidir.