Denetimli öğrenme, makine öğreniminin en yaygın ve güçlü alt dallarından biridir. Bu yöntem, verilerden öğrenme ve tahmin yapma yeteneği sağlar. Bu yazıda, denetimli öğrenmenin temellerini anlatacağım ve gerçek dünya örnekleriyle destekleyeceğim bir rehber sunacağım.
Denetimli Öğrenme Nedir?
Denetimli öğrenme, öğrenme algoritmasının belirli bir girdiye (veriye) dayalı olarak çıktıyı (etiketi veya hedefi) tahmin etmeye çalıştığı bir makine öğrenme türüdür. Algoritma, eğitim verileri üzerinde öğrenir ve bu öğrenmeyi daha sonra yeni verilere uygulayarak tahminler yapar.
Örnek 1: El Yazısı Rakam Tanıma
Bir denetimli öğrenme örneği olarak, el yazısı rakam tanıma uygulamasını ele alalım. Burada, algoritma, bir dizi piksel değeri olan bir görüntüyü alır ve bu görüntüdeki rakamı tahmin etmeye çalışır. Eğitim verileri, etiketli el yazısı rakamları içerir. Algoritma, bu verileri kullanarak yeni görüntülerdeki rakamları başarılı bir şekilde tanımlayabilir.
Örnek 2: Spam E-posta Filtresi
E-posta sağlayıcılarının spam filtreleri de denetimli öğrenme kullanır. Algoritma, kullanıcıların e-posta geçmişini ve işaretledikleri spam ve regular e-postaları analiz eder. Sonuç olarak, yeni gelen e-postaları spam veya regular olarak sınıflandırabilir.
Örnek 3: Hisse Senedi Fiyat Tahmini
Finansal analistler ve yatırımcılar, denetimli öğrenme modellerini hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesinde kullanır. Bu modeller, geçmiş fiyat verileri ve ekonomik göstergeler gibi faktörleri kullanarak gelecekteki fiyatları tahmin eder.
Denetimli Öğrenme Süreci
Denetimli öğrenme, aşağıdaki adımlardan oluşur:
1. Veri Toplama: İlk adım, etiketli verilerin toplanmasıdır. Bu veriler, girdilerle birlikte hedef çıktıları içerir.
2. Veri Ön İşleme: Veri temizlenir, eksik değerler doldurulur ve gerektiğinde özellik mühendisliği yapılır.
3. Mannequin Seçimi: Bir öğrenme algoritması seçilir ve eğitim verileri üzerinde bu mannequin eğitilir.
4. Mannequin Değerlendirmesi: Eğitilmiş mannequin, check verileri kullanılarak performans açısından değerlendirilir.
5. Tahminler ve Uygulamalar: Mannequin, yeni verileri kullanarak tahminler yapabilir veya otomatik kararlar alabilir.
Denetimli öğrenme, tahmin, sınıflandırma, regresyon ve daha pek çok görevde kullanılır ve çeşitli endüstrilerde yaygın olarak uygulanır.
Sonuç
Denetimli öğrenme, verileri kullanarak bilgisayarların karmaşık problemleri çözmelerini sağlayan güçlü bir makine öğrenme yaklaşımıdır. Bu yazıda, denetimli öğrenmenin temellerini ve gerçek dünya uygulamalarını inceledik. Daha fazla derinlemesine öğrenme için bu alanda yapılan araştırmalara ve örnek projelere göz atabilirsiniz.
