Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz Öğrenme Nasıl Çalışır?

Denetimsiz öğrenmede algoritma girdi veri noktalarını inceler ve bunlar arasındaki benzerlikleri, farklılıkları veya korelasyonları belirlemeye çalışır. Eğitim aşamasında"doğru" cevaplar veya hedef çıktılar verilmez. Algoritmalar, verilerde mevcut olan doğal yapıyı çıkarmalıdır. Bu genellikle veri noktalarının gruplar halinde düzenlenmesini(kümeleme), verilerin karmaşıklığının azaltılmasını(boyut azaltma) veya olağandışı veri noktalarının belirlenmesini(anormallik tespiti) içerir. Denetimsiz yöntemlerin başarısı genellikle algoritmanın harici rehberlik olmadan veri kümesinin içsel özelliklerini ne kadar iyi yakalayabildiğine bağlıdır.

Temel Teknikler ve Kavramlar

Denetimsiz öğrenme şemsiyesi altında çeşitli teknikler yer almaktadır:

• Kümeleme: Bu, benzer veri noktalarının belirli özelliklere göre gruplandırılmasını içerir. Amaç, bir küme içindeki öğelerin oldukça benzer olduğu ve farklı kümelerdeki öğelerin farklı olduğu kümeler oluşturmaktır. Yaygın algoritmalar arasında K-Means Clustering ve DBSCAN bulunur. Bu, müşteri segmentasyonu veya büyük belge koleksiyonlarının düzenlenmesi gibi görevler için kullanışlıdır.
• Boyut Azaltma: Bu teknikler, temel bilgileri korurken bir veri kümesindeki girdi değişkenlerinin (özelliklerin) sayısını azaltmayı amaçlar. Bu, modelleri basitleştirir, hesaplama maliyetini azaltır ve veri görselleştirmeye yardımcı olabilir. Popüler yöntemler arasında Temel Bileşen Analizi (PCA) ve t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE) bulunmaktadır.
• Birliktelik Kuralı Öğrenme: Bu, büyük veri kümelerindeki değişkenler arasındaki ilginç ilişkileri veya birliktelik kurallarını keşfeder. Klasik bir örnek, sıklıkla birlikte satın alınan ürünleri tanımlayan pazar sepeti analizidir. Apriori gibi algoritmalar burada yaygın olarak kullanılır. Birliktelik kuralı madenciliği hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Anomali Tespiti: Bu teknik, verilerin çoğundan önemli ölçüde sapan veri noktalarını belirlemeye odaklanır. Dolandırıcılık tespiti, ağ güvenliği ve üretimdeki kusurların belirlenmesi için yaygın olarak kullanılır.
• Üretken Modeller: Generative Adversarial Networks (GANs) veya Autoencoders gibi bazı denetimsiz modeller, orijinal verilere benzeyen yeni veri örnekleri oluşturmak için altta yatan veri dağılımını öğrenebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Denetimsiz öğrenme, farklı alanlarda çeşitli uygulamalara güç verir:

• Müşteri Segmentasyonu: İşletmeler, benzer davranışlara veya demografik özelliklere sahip müşterileri gruplandırmak için kümelemeyi kullanarak hedefli pazarlama kampanyalarına ve kişiselleştirilmiş deneyimlere olanak tanır. Müşteri segmentasyonunda yapay zeka hakkında bilgi edinin.
• Öneri Sistemleri: Denetimsiz öğrenme, genellikle Netflix veya Amazon gibi platformlarda görülen ilgili öğeleri veya içeriği önermek için kullanıcı davranışındaki kalıpları (örneğin, görüntülenen veya satın alınan ürünler) belirlemeye yardımcı olur.
• Biyoinformatik: Kümeleme algoritmaları, benzer ifade modellerine sahip genleri gruplandırarak araştırmacılara genetik işlevleri ve hastalıkları anlamada yardımcı olur. Gen ifadesi analizinde kümelemeyi keşfedin.
• Veri Ön İşleme: PCA gibi teknikler, verileri denetimli modellere beslemeden önce özellik çıkarma veya gürültü azaltma için kullanılır ve potansiyel olarak performansı artırır. Scikit-learn'in denetimsiz öğrenme araçlarına bakın.

Diğer Öğrenme Paradigmaları ile Karşılaştırma

Denetimsiz öğrenme, diğer makine öğrenimi yaklaşımlarından önemli ölçüde farklıdır:

• Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma veya regresyon gibi görevlere yönelik modelleri eğitmek için etiketli verilere (girdi-çıktı çiftleri) dayanır. Amaç, girdileri bilinen çıktılarla eşleştirmektir. Denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi karşılaştırın.
• Takviyeli Öğrenme: Bir ajanın kümülatif bir ödülü maksimize etmek için bir ortamda eylemler gerçekleştirerek karar vermeyi öğrenmesini içerir. Geri bildirim sinyalleri (ödüller veya cezalar) tarafından yönlendirilen deneme yanılma yoluyla öğrenir. Takviyeli öğrenmeye genel bir bakış için bkz.
• Yarı Denetimli Öğrenme: Az miktarda etiketli veri ile büyük miktarda etiketsiz verinin bir kombinasyonunu kullanarak denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki boşluğu doldurur.
• Kendi Kendine Denetimli Öğrenme: Etiketlerin girdi verilerinin kendisinden otomatik olarak oluşturulduğu, genellikle NLP veya Bilgisayarla Görme (CV) gibi büyük modellerin ön eğitimi için kullanılan denetimsiz öğrenmenin bir alt kümesi.

Denetimsiz öğrenme, verileri keşfetmek, gizli yapıları keşfetmek ve değerli özellikleri çıkarmak için güçlü bir araçtır ve genellikle karmaşık veri analizi işlem hatlarında kritik bir ilk adım olarak hizmet eder veya diğer makine öğrenimi tekniklerini tamamlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, potansiyel olarak veri hazırlama veya analizi için denetimsiz teknikler içeren çeşitli makine öğrenimi modellerinin geliştirilebileceği ve yönetilebileceği ortamlar sağlar. Aşağıdaki gibi çerçeveler PyTorch ve TensorFlow denetimsiz algoritma uygulamalarını destekleyen kapsamlı kütüphaneler sunmaktadır.