Yapay Zekada Karar Ağacı: Giriş, Türler ve Oluşturma

Karar ağacı, bir karar verme sürecinin tanımlayıcı temsilidir. Yapay zekadaki karar ağaçları, geçmişte verilen kararlardan elde edilen verilere dayanarak sonuçlara varmak için kullanılır. Ayrıca, bu sonuçlara, gelecekte atılması muhtemel eylemin seyrini tahmin etmek için dağıtılan değerler atanır.

Karar ağaçları, çeşitli problemlerden ve olası sonuçlarından gelen yanıtları yorumlayan ve öğrenen makine öğreniminin istatistiksel, algoritmik modelleridir. Sonuç olarak, karar ağaçları, mevcut verilere dayalı olarak belirli bağlamlarda karar verme kurallarını bilir. Öğrenme süreci süreklidir ve geri bildirime dayalıdır. Bu, zamanla öğrenmenin sonucunu iyileştirir. Bu tür öğrenmeye denetimli öğrenme denir. Bu nedenle, karar ağacı modelleri denetimli öğrenme için destek araçlarıdır.

Böylece karar ağaçları, sezgiden ziyade gerçeklere ve değerlere dayalı bilimsel bir karar verme süreci sağlar. İş dünyasında, kuruluşlar önemli iş kararları almak için bu süreci kullanır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Karar Ağacı Modellerinin Türü

Bu modeller, tahmin gerektiren veri türüne bağlı olarak sorunları çözmek için kullanılabilir. Aşağıdaki kategorilere girerler:

1. Sürekli değişkenlerin tahmini
2. Kategorik değişkenlerin tahmini

1. Sürekli Değişkenlerin Tahmini

Sürekli değişkenlerin tahmini, bir veya daha fazla tahmin ediciye bağlıdır. Örneğin, bir bölgedeki evlerin fiyatları, adres, yüzme havuzu gibi olanakların mevcudiyeti, oda sayısı vb. gibi birçok değişkene bağlı olabilir. Bu durumda, karar ağacı bir evin fiyatını çeşitli değişkenlere göre tahmin edecektir. değerler. Tahmin edilen değer de değişken bir değer olacaktır.

Bu tür değerleri belirtmek için kullanılan karar ağacı modeline sürekli değişken karar ağacı denir. Sürekli çeşitli karar ağaçları, regresyon tipi problemleri çözer. Bu gibi durumlarda, sürekli, değişken ve numaralandırılmış bir çıktıyı tahmin etmek için etiketli veri kümeleri kullanılır.

Mutlaka Okuyun: Mükemmel Karar Ağacı Nasıl Oluşturulur

2. Kategorik Değişkenlerin Tahmini

Kategorik değişkenlerin tahmini de diğer kategorik veya sürekli değişkenlere dayanmaktadır. Ancak, bir değeri tahmin etmek yerine, bu problem yeni bir veri kümesini mevcut veri kümesi sınıflarına sınıflandırmakla ilgilidir. Örneğin, metni olumsuz veya destekleyici olarak sınıflandırmak için Facebook'taki bir yorumu analiz etmek. Bir hastanın semptomlarına dayalı olarak hastalık teşhisinin yapılması da kategorik değişken karar ağacı modeline bir örnektir. Kategorik değişken karar ağaçları, çıktının bir değer yerine bir sınıf olduğu sınıflandırma tipi problemleri çözer.

Kontrol edin: R'de Karar Ağacı

Yapay Zekada Karar Ağaçları Nasıl Oluşturulur?

Adından da anlaşılacağı gibi, karar ağacı algoritması ağaç benzeri bir yapı şeklindedir. Yine de ters çevrilir. Bir karar ağacı, dikkatlice seçilmiş özniteliklerin değerlerine göre veri kümelerini sınıflandıran kökten veya üst karar düğümünden başlar.

Kök düğüm, tüm veri kümesini temsil eder. Algoritmadaki ilk adımın en iyi tahmin değişkenini seçtiği yer burasıdır. Onu bir karar düğümü yapar. Ayrıca tüm veri kümesini çeşitli sınıflara veya daha küçük veri kümelerine sınıflandırır.

Özniteliklerin seçilmesine yönelik ölçütler grubuna Öznitelik Seçim Ölçüleri (ASM) adı verilir. ASM, bilgi kazancı, entropi, Gini indeksi, Kazanç oranı vb. dahil olmak üzere seçim ölçütlerine dayanmaktadır. Özellikler olarak da adlandırılan bu nitelikler, dallanmaya yardımcı olan karar kuralları oluşturur. Dallanma işlemi, kök düğümü alt düğümlere böler ve yaprak düğümler oluşana kadar daha fazla alt düğüme bölünür. Yaprak düğümleri daha fazla bölünemez.

Belirli bir resmin bir kediye mi yoksa bir köpeğe mi ait olduğunu belirlemek, tipik bir sınıflandırma örneğidir. Burada, özellikler veya nitelikler pençelerin veya pençelerin varlığı, kulakların uzunluğu, dilin türü vb. olabilir. Veri seti, sonuç elde edilene kadar bu girdi değişkenlerine dayalı olarak daha küçük sınıflara bölünecektir.

Ayrıca Okuyun: Karar Ağacında Sınıflandırma

Çözüm

Karar ağaçları klasik ve doğal öğrenme modelleridir. Böl ve yönet temel kavramına dayanırlar. Yapay zeka dünyasında, karar ağaçları, onlara başarıyı ve başarısızlığı nasıl belirleyeceklerini öğreterek öğrenen makineler geliştirmek için kullanılır. Bu öğrenme makineleri daha sonra gelen verileri analiz eder ve saklar.

Ardından, geçmiş öğrenme deneyimlerine dayanarak sayısız karar verirler. Bu kararlar, problemlerin sonuçlarını tahmin etmeye yardımcı olan tahmine dayalı modellemenin temelini oluşturur. İş dünyasında, kuruluşlar bu teknikleri, devasa kazançlara veya kayıplara yol açan sayısız küçük ve büyük işletme kararı almak için kullanırlar.

UpGrad'ın Makine Öğrenimi ve NLP'deki Gelişmiş Sertifika Programına göz atın. Bu kurs, Makine Öğrenimi ile ilgilenen, 1-1 mentorluk ve çok daha fazlasını sunan çeşitli öğrenciler göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır.