Gözetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme, algoritmaların etiketlenmemiş, sınıflandırılmamış veya kategorize edilmemiş veriler üzerinde eğitildiği makine öğrenmesinde (ML) temel bir paradigmadır. Diğer yöntemlerden farklı olarak, sistem herhangi bir karşılık gelen çıktı etiketi olmadan doğrudan verilerden kalıpları ve yapıyı öğrenmeye çalışır. Temel amaç, verileri keşfetmek ve anlamlı yapılar veya kalıplar bulmaktır, bu da onu Yapay Zeka (AI) alanında veri keşfi ve analizi için önemli bir araç haline getirir.

Temel Denetimsiz Öğrenme Görevleri

Denetimsiz öğrenme algoritmaları tipik olarak keşif amaçlı veri analizi için kullanılır ve çeşitli ana görevlerde gruplandırılabilir:

• Kümeleme (Clustering): Bu, veri noktalarının benzerliklerine göre kümeler halinde gruplandırılmasını içeren en yaygın denetimsiz öğrenme görevidir. Amaç, tek bir küme içindeki veri noktalarını birbirine çok benzer ve diğer kümelerdeki noktalardan farklı hale getirmektir. Popüler algoritmalar arasında K-Means Kümeleme (K-Means Clustering) ve DBSCAN bulunur.
• Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction): Bu teknik, bir veri kümesindeki girdi değişkenlerinin sayısını azaltmak için kullanılır. Yüksek boyutlu verilerle uğraşırken kullanışlıdır, çünkü modelleri basitleştirebilir, hesaplama süresini azaltabilir ve veri görselleştirmeye (data visualization) yardımcı olabilir. Temel Bileşen Analizi (PCA) bu görev için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir.
• Birliktelik Kuralı Madenciliği: Bu yöntem, büyük veritabanlarındaki değişkenler arasında ilginç ilişkiler veya birliktelik kuralları keşfeder. Klasik bir örnek, bir mağazada sıklıkla birlikte satın alınan ürünler arasındaki ilişkileri bulan "market sepeti analizi"dir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Denetimsiz öğrenme, birçok sektörde inovasyonu yönlendirir. İşte birkaç somut örnek:

1. Müşteri Segmentasyonu: Perakende ve e-ticaret şirketleri, benzer davranışlara ve tercihlere sahip müşterileri gruplandırmak için kümeleme algoritmaları kullanır. İşletmeler, satın alma geçmişini, göz atma etkinliğini ve demografiyi analiz ederek, hedeflenmiş pazarlama kampanyaları oluşturabilir, kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir ve müşteri deneyimini iyileştirebilir, sonuçta perakendede yapay zekayı artırabilir.
2. Anomali Tespiti: Siber güvenlikte, denetimsiz öğrenme modelleri, bir güvenlik ihlalini gösterebilecek olağandışı ağ trafiğini belirleyebilir. Benzer şekilde, üretimde, bu algoritmalar, modern kalite kontrolünün önemli bir bileşeni olarak, normdan sapmaları belirleyerek bir montaj hattındaki ürünlerdeki kusurları tespit edebilir.

Diğer Öğrenme Paradigmalarıyla Karşılaştırma

Gözetimsiz öğrenme, diğer ML yaklaşımlarından önemli ölçüde farklıdır:

• Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma veya regresyon gibi görevler için modelleri eğitmek üzere etiketli verilere (girdi-çıktı çiftleri) dayanır. Amaç, girdileri bilinen çıktılarla eşlemektir. Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin karşılaştırmasında daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.
• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir aracı, kümülatif bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda eylemler gerçekleştirerek kararlar almayı öğrenmeyi içerir. Geri bildirim sinyalleri (ödüller veya cezalar) tarafından yönlendirilen deneme yanılma yoluyla öğrenir. Bir derin pekiştirmeli öğrenmeye genel bakışa bakın.
• Yarı Denetimli Öğrenme: Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki boşluğu doldurarak, az miktarda etiketlenmiş veri ve çok miktarda etiketlenmemiş verinin bir kombinasyonunu kullanır.
• Kendinden Denetimli Öğrenme: Etiketlerin genellikle Doğal Dil İşleme (NLP) veya Bilgisayar Görüşü (CV)'ndeki büyük modelleri önceden eğitmek için kullanılan, giriş verilerinin kendisinden otomatik olarak oluşturulduğu denetimsiz öğrenmenin bir alt kümesi.

Denetimsiz öğrenme, verileri keşfetmek, gizli yapıları ortaya çıkarmak ve değerli özellikleri ayıklamak için güçlü bir araçtır. Genellikle, verileri denetimli bir modele beslemeden önce veri ön işleme yapmak gibi karmaşık veri bilimi işlem hatlarında kritik bir ilk adım olarak hizmet eder. Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerini analiz etmek için denetimsiz teknikleri potansiyel olarak içeren çeşitli ML modellerinin geliştirilebileceği ve yönetilebileceği ortamlar sağlar. PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler, denetimsiz algoritmaların uygulanmasını destekleyen kapsamlı kütüphaneler sunar ve Scikit-learn'ün denetimsiz öğrenme kılavuzu gibi kaynaklarla daha fazlasını keşfedebilirsiniz.