Denetimsiz öğrenme, etiketsiz verideki gizli yapıları, grupları ve örüntüleri modelin kendi başına bulduğu yöntemdir.
Denetimsiz Öğrenme ne demek?
Modelden "doğru cevabı" tahmin etmesi istenmez; veriyi kendi içinde anlamlı biçimde düzenlemesi beklenir. Müşterileri satın alma alışkanlıklarına göre gruplamak ya da olağan dışı işlemleri bulmak tipik örneklerdir.
Kümeleme, boyut indirgeme ve anomali tespiti başlıca denetimsiz öğrenme görevleridir.
Yakın kavramlar
KümelemeClusteringKümeleme, birbirine benzeyen verileri önceden etiket vermeden otomatik olarak gruplara ayıran denetimsiz öğrenme görevidir.Makine Öğrenmesi & EğitimBoyut İndirgemeDimensionality ReductionBoyut indirgeme, çok sayıda özelliği olan veriyi en önemli bilgileri koruyarak daha az sayıda özellikle temsil etme yöntemidir.Veri & DeğerlendirmeAykırı DeğerOutlierAykırı değer, veri setindeki diğer gözlemlerden belirgin biçimde farklı olan, olağan dışı kayıttır.Veri & DeğerlendirmeDenetimli ÖğrenmeSupervised LearningDenetimli öğrenme, modelin doğru cevapları (etiketleri) bilinen örneklerle eğitildiği ve yeni örnekler için bu cevapları tahmin etmeyi öğrendiği yöntemdir.Makine Öğrenmesi & EğitimKendi Kendine Denetimli ÖğrenmeSelf-supervised LearningKendi kendine denetimli öğrenme, etiketleri insanlar yerine verinin kendisinden üreterek modeli eğiten yöntemdir.Makine Öğrenmesi & EğitimMakine ÖğrenmesiML · Machine LearningMakine öğrenmesi, bilgisayarın açıkça programlanmadan, örnek verilerdeki örüntülerden öğrenerek tahmin ya da karar üretmesini sağlayan yapay zekâ dalıdır.Temel Kavramlar