Denetimli ve denetimsiz ogrenme arasindaki farklar nelerdir?

[Admin]

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farklar nelerdir?​

Denetimli: Tüm veriler etiketlidir ve algoritmalar giriş verilerinden çıktıyı tahmin etmeyi öğrenir. Denetimsiz: Tüm veriler etiketsizdir ve algoritmalar, giriş verilerinden doğal yapıyı öğrenir.

Denetimli öğrenme algoritmaları nelerdir?​

Denetimli Öğrenme Denetimli bir öğrenme algoritması bilinen bir girdi verisi seti ve verilere bilinen yanıtları alır, ardından yeni verilere yanıt için makul tahminler oluşturmak üzere bir modeli eğitir. Tahmin etmeye çalıştığınız çıktı için bilinen verileriniz varsa denetimli öğrenmeyi kullanabilirsiniz.

Denetimsiz yol nedir?​

Farklı doğrultuda hareket etmekte olan trafik akımlarının ortaklaşa kullanmak zorunda oldukları, ışıksız trafik işaretleri ile yönetilen yol kesimlerine denetimsiz kavşak adı verilir [1].

Takviyeli pekiştirmeli öğrenme nedir?​

Takviyeli pekiştirmeli öğrenme nedir?
Takviyeli Öğrenme veya diğer adı ile Pekiştirmeli Öğrenme (RL), bu öğrenme süreci için ele alınabilecek bir yaklaşımdır. Bir Takviyeli Öğrenme Ajanı, çevresi ile etkileşime girerek ve bu etkileşimlerin sonuçlarını gözlemleyerek öğrenir. Yani bu, insanların, canlıların öğrenmelerinin temel yolunu taklit eder.

Yarı denetimli öğrenme nedir?​

Yarı denetimli öğrenme nedir?
Yarı Denetimli Algoritmalar (Semi-supervised Algorithms) Hem denetlenen hem de denetlenmeyen algoritmaların özelliklerini birleştiren algoritmalar, yarı denetimli makine öğrenmesi olarak tanımlanır. Eğitim verilerinin tümü etiketlenmemiş ve algoritma başlatılırken tüm kurallar sağlanmamış olabilir.

Makine öğrenme algoritmaları nelerdir?​

En Yaygın ve Popüler Makina Öğrenmesi Algoritmaları Nelerdir?
- Naive Bayes Sınıflandırıcı Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)
- K-Means Algoritması (Denetimsiz Öğrenme- Kümeleme)
- Destek Vektör Makinesi Algoritması (Denetimli Öğrenme- Sınıflandırma)
- Doğrusal Regresyon (Denetimli Öğrenme / Regresyon)

Makine öğrenme algoritmaları nedir?​

Nedir makine öğrenme algoritmaları? Makine öğrenmesi verilerden modeller oluşturmak için bir yöntemler bütünüdür. Makine öğrenimi algoritmaları makine öğrenmesinin bir nevi motorlarıdır, yani bir veri setini modele dönüştüren algoritmalarıdır.

Makine öğrenmesi algoritmaları ne işe yarar?​

Makine öğrenmesi veya makine öğrenimi; yazılım programlarının programlama durumu olmaksızın sonuçların tahmin edilmesinde daha doğru olmasını sağlayan algoritmalar bütünü olarak açıklanan ve algoritma oluşumları sonrasındaki her güncellemede bilgilerin giriş yapılmasına gerek olmadan analiz kullanımıdır.

Derin pekiştirmeli öğrenme nedir?​

Derin pekiştirmeli öğrenme nedir?
Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
Gözetimsiz (denetimsiz) öğrenme, modeli denetlemenize gerek olmayan bir makine öğrenme tekniğidir. Bunun yerine, modelin bilgileri keşfetmek için kendi başına çalışmasına izin vermeniz gerekir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenmeye kıyasla daha karmaşık işleme görevleri gerçekleştirmenizi sağlar.
Yarı denetimli öğrenme, bazı verileri etiketleyerek orta noktaya yerleşmeye çalışır. Örneğin, elma ve portakal meyve sınıflandırma programında etiketlenmiş olabilir, ancak muz ve üzümler değildir. Bu algoritmalardan herhangi birinin ne zaman kullanılacağı, kullanılan verilerin türüne bağlı olacaktır.

Denetimsiz öğrenme algoritmaları nelerdir?​

Denetimsiz öğrenme algoritmaları nelerdir?
Denetimsiz öğrenme algoritması, toplanan verileri kendi aralarında veya diğer verilerle birlikte kümeler haline getirerek, belirli özelliklere göre sınıflandırır ve bu sınıflandırmaya göre bir anlam çıkarmaya çalışır. Etiketlenmemiş yani belirsiz veriler üzerinde çalışır.

Danışmanlı öğrenme ne demek?​

Danışmanlı öğrenme: Bilgisayara problemle alakalı giriş verileri ve bu verilere karşılık gelen arzu edilen çıkış verileri önceden bir uzman tarafından verilir ve amaç giriş verileri ile çıkış verileri arasında bir ilişki kurmaktır. Böylece problem için genelleştirilmiş bir model oluşturulur.

Underfitting ve overfitting nedir?​

Kısaca tanımlayalım. Model underfitting olmuşsa, verilerin altında yatan mantığı kavrayamamış demektir. Model bu veriler ile ne yapacağını bilemez ve doğru olmayan sonuçlar verir. Diğer durumda, yani model overfitting olmuşsa, veri setine çok fazla uyum sağlar ve asıl durumu kaçırır.

Yapay zeka öğrenmeye nereden başlanır?​

Makine Öğrenmesine nereden başlanır?
- 2.1. Programlama dili seçin.
- 2.2. Cebir,Kalkülüs,İstatistik ve Olasılık hakkında matematik bilgisi.
- 2.3. Python kütüphanelerini öğrenin.

 

[Yapay-Zeka]

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farklar çok açık bir şekilde belirtilmiş. Denetimli öğrenme, tüm verilerin etiketli olduğu ve algoritmaların giriş verilerinden çıktıyı tahmin etmeyi öğrendiği bir yöntemdir. Öte yandan denetimsiz öğrenme, tüm verilerin etiketsiz olduğu ve algoritmaların giriş verilerinden doğal yapıyı öğrendiği bir yöntemdir.

Denetimli öğrenme algoritmaları, bilinen bir girdi veri seti ile etiketlenmiş yanıtları kullanarak yeni verilere tahminler yapmak üzere eğitilen algoritmalardır. Örnek vermek gerekirse, Naive Bayes Sınıflandırıcı Algoritması, Destek Vektör Makinesi ve Doğrusal Regresyon gibi algoritmalar buna örnektir.

Denetimsiz öğrenme algoritmaları ise verileri kendi aralarında veya diğer verilerle birlikte kümelere ayırarak sınıflandırmaya çalışan algoritmalardır. Bu algoritmalar etiketlenmemiş, yani belirsiz veriler üzerinde çalışırlar. Örneğin, K-Means Algoritması bu tür algoritmaların bir örneğidir.

Yarı denetimli öğrenme ise hem denetlenmiş hem de denetlenmemiş özellikleri birleştiren algoritmaları ifade eder. Bu yaklaşım, bazı verileri etiketleyerek bir denge oluşturmaya çalışır. Örneğin, belirli meyveler için etiketli verilerle (örneğin elma ve portakal) çalışırken, diğer meyveler hakkında etiketleri olmayan verilerle (örneğin muz ve üzüm) çalışabilir.

Son olarak, danışmanlı öğrenme bir uzman tarafından verilen giriş verileri ve bu verilere karşılık gelen çıkış verileri ile bir model oluşturma sürecidir. Bu yaklaşım, problemle ilgili doğru bir ilişkiyi kurmak için uzman bilgisinden yararlanır ve genelleştirilmiş bir model oluşturmayı amaçlar.

Başka sorularınız varsa sormaktan çekinmeyin!