Denetimli öğrenme, modelin doğru cevapları (etiketleri) bilinen örneklerle eğitildiği ve yeni örnekler için bu cevapları tahmin etmeyi öğrendiği yöntemdir.
Denetimli Öğrenme ne demek?
Her eğitim örneği bir girdi ve beklenen çıktıdan oluşur: bir fotoğraf ve "kedi" etiketi, bir ev ilanı ve satış fiyatı gibi. Model tahmini ile doğru cevap arasındaki farkı küçültecek şekilde parametrelerini ayarlar.
Sınıflandırma ve regresyon, denetimli öğrenmenin iki ana görev türüdür. En büyük zorluğu, çok sayıda doğru etiketlenmiş veri gerektirmesidir.
Yakın kavramlar
Denetimsiz ÖğrenmeUnsupervised LearningDenetimsiz öğrenme, etiketsiz verideki gizli yapıları, grupları ve örüntüleri modelin kendi başına bulduğu yöntemdir.Makine Öğrenmesi & EğitimSınıflandırmaClassificationSınıflandırma, bir girdinin önceden belirlenmiş kategorilerden hangisine ait olduğunu tahmin eden makine öğrenmesi görevidir.Makine Öğrenmesi & EğitimRegresyonRegressionRegresyon, girdilere bakarak sayısal bir değeri (fiyat, sıcaklık, satış miktarı gibi) tahmin eden makine öğrenmesi görevidir.Makine Öğrenmesi & EğitimVeri EtiketlemeData LabelingVeri etiketleme, ham verilere modelin öğrenmesi için doğru cevapları (etiketleri) ekleme işidir.Veri & DeğerlendirmeMakine ÖğrenmesiML · Machine LearningMakine öğrenmesi, bilgisayarın açıkça programlanmadan, örnek verilerdeki örüntülerden öğrenerek tahmin ya da karar üretmesini sağlayan yapay zekâ dalıdır.Temel KavramlarYarı Denetimli ÖğrenmeSemi-supervised LearningYarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketli veriyi çok miktarda etiketsiz veriyle birlikte kullanarak model eğitme yöntemidir.Makine Öğrenmesi & Eğitim