Gözetimli öğrenme nedir

Gayrimenkul fiyat tahmini, hava durumu analizi ve satış tahminleri gibi birçok farklı alanda regresyon algoritmaları etkin bir şekilde kullanılmaktadır.

Karar Ağaçları ve Destek Vektör Makineleri (SVM)

Karar ağaçları ve destek vektör makineleri (SVM), gözetimli öğrenmede sıkça kullanılan iki güçlü algoritmadır.

Bu avantajlar, gözetimli öğrenmeyi birçok endüstride popüler bir seçenek haline getirmektedir.

Gözetimli Öğrenmenin Dezavantajları

Gözetimli öğrenmenin bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Bu algoritma, sınıflandırma görevlerinde yüksek başarı gösterir ve yorumlanması kolaydır.

Sonuçlar tatmin edici ise, model gerçek dünya verileri üzerinde tahminler yapmak için kullanılabilir.

Gözetimli Öğrenme Türleri ve Algoritmalar

Gözetimli öğrenme türleri arasında en yaygın olanları sınıflandırma ve regresyon görevleridir. Sahip olduklarımız:

\[\boxed{\theta^{\textrm{opt}}=\underset{\theta}{\textrm{arg max }}L(\theta)}\]

Newton'un algoritması $\ell'(\theta)=0$ olacak şekilde bir $\theta$ bulan nümerik bir yöntemdir.

Aynı zamanda, gözetimli öğrenme yöntemleri, karmaşık veri setleri ile başa çıkmada bazen yetersiz kalabilir. Gözetimli öğrenme, sınıflandırma ve regresyon olmak üzere iki ana görev türüne ayrılmaktadır. Bu süreçte, model doğru cevapları öğrenmek için bir “öğretmen” gibi davranan etiketli verilere ihtiyaç duyar.

2024 verilerine göre, gözetimli öğrenme modelleri, özellikle sınıflandırma ve regresyon görevlerinde %90’ın üzerinde doğruluk oranları sunuyor.

Avantajları arasında yüksek doğruluk oranı ve tahminlerde bulunabilme yeteneği sayılabilir, çünkü model etiketli verilerle eğitim alır. Karar ağaçları, verileri özelliklerine göre ayırarak bir ağaç yapısı oluşturan görsel ve anlaşılır bir yöntemdir. Örneğin, ortalama karesel hata (MSE) regresyon için yaygın bir metrik.

Bu bileşenler, modelin veriden öğrenmesini sağlar.

Örneğin, bir evin özelliklerini (metrekare, konum, oda sayısı) giriş olarak alan bir model, evin fiyatını tahmin edebilir. Verilen $x^{(i)}$ verisi için modelin tahminlediği çıktı $h_\theta(x^{(i)})$'dir.

Kayıp fonksiyonu $L:(z,y)\in\mathbb{R}\times Y\longmapsto L(z,y)\in\mathbb{R}$ şeklinde tanımlanan bir kayıp fonksiyonu $y$ gerçek değerine karşılık geleceği öngörülen $z$ değerini girdi olarak alan ve ne kadar farklı olduklarını gösteren bir fonksiyondur.

Perakende sektöründe müşteri davranışlarının analizi ve ürün öneri sistemleri oluşturmak için kullanılır.

Uygulamada, optimize edilmesi daha kolay olan log-olabilirlik $\ell(\theta)=\log(L(\theta))$'i kullanıyoruz. Uygulama alanına göre, uygun stratejiler geliştirerek bu sorunlar en aza indirgenebilir.

Gözetimli Öğrenmenin Avantajları

Gözetimli öğrenmenin birçok avantajı bulunmaktadır.

Öğretmen (gözetimci), öğrenciye (yapay zeka algoritmasına) çeşitli matematik problemleri (girdiler) ve bu problemlerin doğru cevaplarını (etiketler) gösterir. Otomotiv sektöründe ise, otonom araçların görüntü tanıma teknolojilerinde önemli bir yer tutar. Kredi skoru tahmini, tıbbi teşhis ve görüntü tanıma gibi çeşitli alanlarda güvenilir sonuçlar sunarak karar verme süreçlerini destekler.