Makine Öğrenmesi Türleri

• 14 Mart 2024 Perşembe 09:33:37

Denetimli öğrenme, makine öğrenmesinin bir dalıdır. Denetimli öğrenmede, verilerin doğru cevaplarını (etiketlerini) önceden biliyoruz ve bunları makineye öğretiyoruz. Makine, verilerin özelliklerini (girdilerini) ve etiketlerini (çıktılarını) kullanarak bir model oluşturur. Model, daha önce görmediği yeni veriler için tahminler yapabilir. Denetimli öğrenme, verilerin bir sınıfa ait olup olmadığını belirlemek (sınıflandırma) veya verilerin bir değerini tahmin etmek (regresyon) gibi problemleri çözmek için kullanılır.
Sınıflandırma, verileri belirli kategorilere ayırmak için kullanılan bir denetimli öğrenme tekniğidir. Örneğin, bir resmin bir kedi mi yoksa bir köpek mi olduğunu belirlemek için sınıflandırma kullanabiliriz. Bu durumda, resimler girdi, kedi veya köpek etiketleri ise çıktı olur. Makine, resimlerin piksellerini, renklerini, şekillerini gibi özelliklerini kullanarak bir sınıflandırma modeli oluşturur. Model, yeni bir resim gördüğünde, onun bir kedi mi yoksa bir köpek mi olduğunu tahmin edebilir.
Regresyon, verilerin bir sayısal değerini tahmin etmek için kullanılan bir denetimli öğrenme tekniğidir. Örneğin, bir evin fiyatını belirlemek için regresyon kullanabiliriz. Bu durumda, evin özellikleri (metrekare, oda sayısı, konumu, yaşı vb.) girdi, fiyat ise çıktı olur. Makine, evlerin özelliklerini ve fiyatlarını kullanarak bir regresyon modeli oluşturur. Model, yeni bir ev gördüğünde, onun fiyatını tahmin edebilir.
Denetimli öğrenme, verilerin etiketlerini bilmemizi gerektirdiği için bazen zor ve pahalı olabilir. Ayrıca, modelin verilerin gerçek dağılımını yansıtmasını sağlamak için yeterli ve çeşitli veriye ihtiyacımız vardır. Denetimli öğrenme, verilerin yapısını ve ilişkilerini anlamak için güçlü bir araçtır, ancak her zaman uygulanamayabilir veya uygun olmayabilir.
Denetimsiz (Gözetimsiz) Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verileri analiz ederek gizli yapıları veya örüntüleri bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Etiketlenmemiş veriler, verilerin ne anlama geldiğini veya hangi kategoriye ait olduğunu belirten bir bilgi içermeyen verilerdir. Örneğin, bir görsel veri setinde, görsellerin içindeki nesnelerin veya kişilerin adlarını belirten bir etiket yoksa, bu veri seti etiketlenmemiş olarak kabul edilir. Denetimsiz öğrenme, bu tür verileri kullanarak, veriler arasındaki benzerlikleri veya farklılıkları belirleyebilir.
Denetimsiz öğrenmenin en yaygın uygulamalarından biri kümelemedir. Kümeleme, verileri özelliklerine göre gruplara ayırmak için kullanılan bir tekniktir. Örneğin, bir müşteri veri setinde, müşterilerin yaş, cinsiyet, gelir, harcama alışkanlıkları gibi özellikleri vardır. Kümeleme algoritması, bu özellikleri kullanarak, müşterileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırabilir. Bu gruplar, veri setinde önceden belirlenmiş değildir, algoritma tarafından otomatik olarak bulunurlar. Kümeleme, verileri anlamak, sınıflandırmak veya görselleştirmek için kullanılabilir.
Denetimsiz öğrenmenin bir diğer uygulaması da ilişkilendirme veya birliktelik kuralı madenciliğidir. Bu teknik, veriler arasındaki ilişkileri veya bağımlılıkları ortaya çıkarmak için kullanılır. Örneğin, bir alışveriş veri setinde, müşterilerin hangi ürünleri birlikte satın aldıkları bilgisi vardır. İlişkilendirme algoritması, bu bilgiyi kullanarak, bir ürünü alan müşterilerin başka hangi ürünleri alma olasılığının yüksek olduğunu bulabilir. Bu bilgi, müşterilere ürün önermek, satış artırmak veya stok yönetmek için kullanılabilir.
Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeden farklı olarak, verilerin doğru veya yanlış olduğunu kontrol etmek için bir geri bildirim mekanizmasına sahip değildir. Bu nedenle, denetimsiz öğrenme algoritmalarının sonuçlarına kesinlikle güvenmek yerine, verileri anlamak için bir araç olarak kullanmak daha iyidir. Denetimsiz öğrenme, verilerde gizli kalmış bilgileri keşfetmek için güçlü ve esnek bir yöntemdir.
Yarı Denetimli (Yarı Gözetimli) Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, makine öğrenmesinin bir dalıdır. Bu yöntemde, hem etiketli hem de etiketlenmemiş veriler kullanılır. Etiketli veriler, veri noktalarının hangi sınıfa ait olduğunu gösteren bilgilerdir. Örneğin, bir resimdeki nesnelerin isimleri, bir metindeki duygular, bir ses kaydındaki konuşmacılar gibi. Etiketlenmemiş veriler ise bu bilgilerden yoksundur. Etiketli verileri elde etmek zor ve pahalı olabilir, ancak etiketlenmemiş veriler bol ve ucuzdur. Yarı denetimli öğrenme, etiketli verilerden öğrenilen bilgileri, etiketlenmemiş verileri etiketlemek veya kümelemek için kullanır. Böylece, daha az etiketli veri ile daha iyi sonuçlar elde edilebilir.
Yarı denetimli öğrenme, farklı algoritmalar kullanarak gerçekleştirilebilir. Bazı yaygın algoritmalar şunlardır:
- Kendi kendine eğitim (self-training): Bu teknikte, önce küçük bir etiketli veri ile bir sınıflandırıcı eğitilir. Sonra, bu sınıflandırıcı etiketlenmemiş verileri sınıflandırmaya çalışır. En güvenli tahminlere sahip etiketlenmemiş veriler, sözde etiketli veriler olarak kabul edilir ve eğitim verilerine eklenir. Bu işlem tekrarlanarak sınıflandırıcı geliştirilir.
- Üretken karışım modelleri (generative mixture models): Bu yöntemde, verilerin olasılık dağılımı bir karışım modeli ile tanımlanır. Örneğin, Gaussian karışımı modelleri. Etiketlenmemiş verilerle, karışım bileşenleri belirlenir. Sonra, her bileşen için bir etiketli veri kullanılarak karışım modeli tamamlanır. Karışım bileşenleri, verilerin yumuşak kümeleri olarak düşünülebilir.
- Yarı denetimli destek vektör makinesi (semi-supervised support vector machine-S3VM): Bu yöntemde, etiketli ve etiketlenmemiş verileri ayırmak için maksimum marjlı bir sınıflandırma sınırı bulunur. Bu sınır, hem etiketli verilerin doğru sınıflandırılmasını hem de etiketlenmemiş verilerin sınıflar arasında iyi dağılmasını sağlar.
- Grafik tabanlı algoritmalar (graph-based algorithms): Bu yöntemde, veriler bir graf olarak temsil edilir. Grafın düğümleri veri noktalarını, kenarları ise veri noktaları arasındaki benzerliği gösterir. Etiketli verilerin etiketleri, etiketlenmemiş verilere graf üzerinde yayılarak aktarılır. Bu yayılma, grafın yapısına ve kenar ağırlıklarına bağlıdır.
Yarı denetimli öğrenme, etiketli verinin az olduğu veya etiketlemenin zor olduğu alanlarda kullanışlıdır. Örneğin, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, biyoenformatik, ses tanıma gibi alanlarda yarı denetimli öğrenme uygulanabilir.
Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme, bir makinenin veya ajanın, çevresiyle etkileşime girerek öğrenmeye çalıştığı bir makine öğrenme yöntemidir. Ajan, çevredeki durumu gözlemleyerek, yapabileceği eylemler arasından birini seçer ve bu eylemin sonucunda bir ödül alır. Ödül, ajanın hedefine ne kadar yaklaştığını gösteren bir sayıdır. Ajan, ödülü en yüksek tutmak için eylemlerini nasıl seçeceğini öğrenir. Bunu yaparken, hem çevreyi keşfetmeye hem de mevcut bilgisini kullanmaya çalışır.
Pekiştirmeli öğrenme, diğer makine öğrenme yöntemlerinden farklıdır, çünkü ajanın doğru eylemleri yapmasını söyleyen bir öğretmen veya etiketli veri yoktur. Ajan, deneme-yanılma yoluyla öğrenir ve ödülü artırmak için kendi stratejisini geliştirir. Pekiştirmeli öğrenme, çevre hakkında yeterli bilginin olmadığı veya etiketli verinin elde edilmesinin zor olduğu durumlarda kullanışlıdır. Örneğin, bir robotun labirentten çıkmasını sağlamak için, robotun hangi yöne gitmesi gerektiğini söylemek yerine, robotun çıkışa ulaştığında ödül almasını sağlayabiliriz. Robot, bu şekilde en kısa yolu bulmayı öğrenebilir.
Pekiştirmeli öğrenme, robotik, oyunlar ve kişisel öneriler gibi alanlarda uygulanmaktadır. Robotikte, pekiştirmeli öğrenme, robotların karmaşık ve değişken ortamlarda nasıl hareket edeceğini öğrenmesine yardımcı olur. Oyunlarda, pekiştirmeli öğrenme, oyuncuların stratejilerini ve davranışlarını taklit eden veya onlara meydan okuyan yapay zeka ajanları oluşturmak için kullanılır. Kişisel önerilerde, pekiştirmeli öğrenme, kullanıcıların tercihlerini ve ilgilerini öğrenerek, onlara en uygun ürünleri veya hizmetleri önermek için kullanılır.