Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Yöntemlerinin Temel Farkları

Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme, veri bilimi ve yapay zeka alanında iki temel makine öğrenmesi yaklaşımını temsil eder. Denetimli öğrenmede, algoritmaya üzerinde çalışacağı verilerle birlikte bu verilere ait doğru çıktı (etiket) bilgileri de sunulur. Model, bu örneklerden öğrenerek yeni gelen verilerin çıktılarını tahmin etmeye çalışır. Örneğin, bir e-posta'nın spam olup olmadığını belirlemek için e-posta örnekleri ve onların spam/normal etiketleriyle model eğitilir.

Denetimsiz öğrenmede ise verilerin etiket bilgisi bulunmaz. Algoritma, veriler arasındaki gizli yapıları, benzerlikleri veya farkları keşfetmeye çalışır. Amaç; veri gruplandırması, örüntü bulma veya boyut indirgeme gibi işlemlerle veri hakkında yeni içgörüler elde etmektir. Örneğin, müşteri segmentasyonu yapmak için müşterilerin alışveriş alışkanlıklarına göre gruplar oluşturulabilir.

Kullanım Alanları

• Denetimli öğrenme: Sınıflandırma (örneğin, hastalık teşhisi), regresyon (örneğin, ev fiyatı tahmini), kredi skorlama ve metin analizi gibi alanlarda kullanılır.
• Denetimsiz öğrenme: Kümeleme (örneğin, pazar segmentasyonu), boyut indirgeme, anomali tespiti ve öneri sistemleri gibi alanlarda tercih edilir.

Her iki yöntem de büyük veri analizi ve makine öğrenmesi projelerinde önemli rol oynar. Seçilecek yöntem, probleme, veri yapısına ve hedefe göre belirlenir.