denetimli öğrenme ne demek?

Denetimli öğrenme (Supervised Learning), makine öğrenmesinin temel bir dalıdır. Bu yöntemde, bir algoritma, girdi verisi ile karşılık gelen çıktı verisi arasındaki ilişkiyi öğrenmek üzere etiketlenmiş bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Amaç, yeni ve görünmeyen girdi verileri için doğru çıktıları tahmin edebilecek bir model oluşturmaktır.

Temel Kavramlar:

• Etiketlenmiş Veri (Labeled Data): Her bir girdi örneği için doğru çıktının (etiket) sağlandığı veri kümesidir. Örneğin, bir e-posta "spam" veya "spam değil" olarak etiketlenmişse, bu etiketlenmiş bir veridir.
• Eğitim Verisi (Training Data): Algoritmanın öğrenme sürecinde kullandığı etiketlenmiş veri kümesidir.
• Test Verisi (Test Data): Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan, modelin daha önce görmediği etiketlenmiş veri kümesidir.
• Model (Model): Algoritmanın eğitim verisinden öğrendiği ve yeni veriler üzerinde tahmin yapmak için kullanılan yapıdır.
• Tahmin (Prediction): Modelin yeni bir girdi verisi için ürettiği çıktıdır.

Denetimli Öğrenme Türleri:

• Sınıflandırma (Classification): Girdi verisini önceden tanımlanmış kategorilere atama işlemidir. Örneğin, bir resmin kedi mi yoksa köpek mi olduğunu tahmin etmek bir sınıflandırma problemidir. (Sınıflandırma)
• Regresyon (Regression): Girdi verisi için sürekli bir sayısal değer tahmin etme işlemidir. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek bir regresyon problemidir. (Regresyon)

Yaygın Kullanılan Algoritmalar:

• Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılır. (Doğrusal%20Regresyon)
• Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Sınıflandırma problemleri için kullanılır ve çıktıyı olasılık olarak verir. (Lojistik%20Regresyon)
• Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Veriyi en iyi şekilde ayıran bir hiperdüzlem bulmayı amaçlar. (Destek%20Vektör%20Makineleri)
• Karar Ağaçları (Decision Trees): Veriyi bir dizi karar kuralı kullanarak sınıflandırmak veya regresyon yapmak için kullanılır. (Karar%20Ağaçları)
• Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşan bir topluluk öğrenme algoritmasıdır. (Rastgele%20Ormanlar)
• K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Bir örneği, en yakın komşularının çoğunluğuna göre sınıflandırır. (K-En%20Yakın%20Komşu)

Denetimli Öğrenmenin Avantajları:

• Doğru ve güvenilir tahminler yapabilme
• Modelin davranışını anlama ve yorumlama kolaylığı
• Çok çeşitli problemler için uygulanabilirlik

Denetimli Öğrenmenin Dezavantajları:

• Etiketlenmiş veri ihtiyacı (etiketleme maliyetli ve zaman alıcı olabilir)
• Modelin eğitim verisine aşırı uyum (overfitting) riski
• Gürültülü veya eksik verilerle başa çıkmada zorluk

Denetimli öğrenme, birçok gerçek dünya uygulamasında yaygın olarak kullanılmaktadır: spam filtreleme, tıbbi teşhis, kredi riski değerlendirmesi, görüntü tanıma ve doğal dil işleme bunlardan sadece birkaçıdır.