Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Makine öğrenimi son yıllarda çok gelişti ve denetimsiz öğrenme bunun bir parçası. Makine öğrenimi geniş bir konudur ve bu nedenle üç kategoriye ayrılmıştır. Bu üçünden, bu makalede denetimsiz öğrenmeyi tartışacağız. Denetimsiz öğrenme, teknoloji sektöründeki nispeten yeni konulardan biridir.

Pek çok zorluğu var ama aynı zamanda çok sayıda avantajı da var. Bu yazıda denetimsiz öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını, sorunlarının neler olduğunu, avantajlarını ve içerdiği algoritmaların neler olduğunu öğreneceksiniz. Mümkün olduğunca kapsamlı tuttuk.

Öyleyse başlayalım.

Denetimsiz Öğrenme Nedir?

Öğrenme algoritmasına herhangi bir etiket vermediğinizde ve girdide kendi başına yapı bulmasına izin verdiğinizde, buna denetimsiz öğrenme denir. Denetimsiz öğrenme, üç makine öğrenimi türünden biridir; diğer ikisi yarı denetimli öğrenme ve denetimli öğrenmedir. Denetimsiz öğrenme, bir amaca yönelik bir araç veya başlı başına bir hedef olabilir.

Denetimsiz öğrenmeyi anlamak için bunu, sınav görevlisinin yanıtlarınızı karşılaştırabileceği bir yanıt anahtarının olmadığı bir test olarak hayal edin. Ne kadar heyecan verici bir test olurdu, değil mi? Denetimsiz öğrenme, girdilerle çalışmanıza ve aradığınız yanıtları bulmanıza olanak tanır. Belki girdide daha önce fark etmediğiniz bir kalıp bulmak istediniz. Veya belki de verilerin belirli bir alanda nasıl dağıtıldığını anlamak istiyorsunuz.

Denetimsiz Öğrenmenin Sorunları

Denetimsiz öğrenme oldukça popüler olabilir, ancak bu, sorunları olmadığı anlamına gelmez. Bu algoritmalar nedeniyle karşılaşabileceğiniz birden fazla zorluk var. İlk olarak, gözetimsiz öğrenmeyi kullanırken görevi tamamlayıp tamamlamadığınızı anlayamazsınız.

Bunun nedeni, denetimli öğrenmede çıktınızı karşılaştırmak için bir standardınız olmasıdır. Model ayarlama temelinde karar vermeyi sağlayan metrikleri tanımlarsınız. Geri çağırma, kesinlik ve diğer benzer önlemler, modelinizin ne kadar doğru olduğunu görmenize yardımcı olur. Ve aynı modelin doğruluğunu artırmak için o modelin parametrelerini değiştirebilirsiniz. Doğruluğunuz yüksek olmasaydı, buna göre bir puan alırsınız, bu da modelinizi geliştirmeniz gerektiği anlamına gelir.

Denetimsiz öğrenmenin herhangi bir etiketi yoktur. Bu nedenle, modelinizin doğruluğunun nesnel bir ölçüsünü elde etmek neredeyse imkansızdır. K-araç kümeleme algoritmanızın doğru kümeyi bulduğundan nasıl emin olabilirsiniz? Çıktının doğruluğunu nasıl belirlersiniz? Denetimli öğrenme, çıktınızın doğru olup olmadığını belirlemenize yardımcı olacak doğruluk puanları sağlar. Ancak denetimsiz öğrenme ile bu lüksünüz yok. Denetimli öğrenme türleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Şimdi, denetimsiz öğrenmenin bir problemi çözmek için yararlı olup olmadığı birçok faktöre bağlıdır. Denetimsiz öğrenme, herhangi bir uygulaması olmasaydı bu kadar yaygın olmazdı. Bir sonraki bölümde önemini tartıştık.

Denetimsiz Öğrenme Neden Gereklidir?

Bu yöntemin ortaya koyduğu zorlukları okuduktan sonra, yararlı olup olmadığını merak edebilirsiniz. Pekala, denetimsiz öğrenmenin birçok faydası vardır ve bu kadar yaygın olmasının nedenlerinden bazıları aşağıdadır:

• Makinelerin, önyargı veya kapasite nedeniyle insan zihninin çözemediği sorunları çözmesini sağlar.
• Denetimsiz öğrenme, bilinmeyen verileri keşfetmek için uygundur. Ne bulmanız gerektiğini bilmiyorsanız, bu sizin için mükemmel bir yöntemdir.
• Büyük veri kümelerine açıklama eklemek oldukça maliyetlidir. Sonuç olarak, uzmanlar sorun üzerinde çalışmak için birkaç örneğe güveniyor.
• Verilerin kaç sınıfı olduğunu bilmiyorsanız, denetimsiz öğrenme algoritmaları kullanmanız gerekir. Bunun harika bir örneği veri madenciliğidir.

Harika bir denetimsiz öğrenme örneği, öneri sistemleridir. Tavsiye sistemleri, bir kişinin geçmiş verilerini toplayarak ve buna göre tavsiyelerde bulunarak çalışır. Bu öneri sistemleri, bu tür önerilerde bulunmak için denetimsiz öğrenmeyi kullanır. Bu sistemlere örnek olarak Netflix ve YouTube verilebilir.

Böylece, denetimsiz öğrenmenin belirli bir tür sorunu çözmek için oldukça etkili olduğunu görebilirsiniz. Artık önemini anladığınıza göre, daha ayrıntılı bölümlere geçebilir ve kategorilerine bir göz atabiliriz.

Denetimsiz Öğrenme Kategorileri

Denetimsiz öğrenmeyi iki kategoride sınıflandırabiliriz:

parametrik

Parametrik bir veri dağılımı varsaydığınızda, bu denetimsiz öğrenme algoritmalarını kullanacaksınız. Bu durumda, ortalama ve standart sapmanın tipik bir dağılım ailesinin tüm üyelerini parametreleştirdiğini düşünüyorsunuz. Ayrıca, verilerin, belirli bir parametre kümesine dayalı bir olasılık dağılımını izleyen bir popülasyondan geldiğini varsayıyorsunuz.

Bu, yalnızca ortalama ve standart sapmayı bilerek gelecekteki gözlemlerin olasılığını bilebileceğiniz anlamına gelir. Sahip olduğunuz örneğin sınıfını tahmin etmek için beklenti-maksimizasyon algoritmasını ve Gauss Karışım Modellerinin yapısını kullanacaksınız. Üzerinde çalışılacak cevap etiketleri olduğundan, bu tür sorunları çözmek biraz daha zor ve daha zordur. Sonuçlarınızı karşılaştırmak için herhangi bir düzeltici önleminiz olmazdı.

Parametrik olmayan

Bu kategoride, verileri kümeler halinde gruplandırırsınız. Verilerin her kümesi, aynı sınıflar ve türleri hakkında bir şeye işaret eder. Küçük örnekleriniz olduğunda verileri modellemek ve analiz etmek için standart bir yöntemdir. Parametrik olmayan modellerde, verilerin popülasyon dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmanız gerekmez. Bu nedenle parametrik olmayan denetimsiz öğrenmenin bir başka popüler adı da dağıtımsız denetimsiz öğrenmedir.

Denetimsiz Öğrenme Algoritmalarında Temel Kavramlar

Veri sıkıştırma

Yüksek depolama maliyetleri ve bilgi işlem gücümüzün sınırlamaları nedeniyle, sürekli olarak veri operasyonlarımızın verimliliğini artırmanın yollarını arıyoruz. Ve bu konuda harika bir çözüm, boyutsallık indirgemesidir. Boyut azaltma, denetimsiz öğrenmede mevcut olan bir süreçtir ve Bilgi Teorisine benzer çeşitli kavramlara dayalı olarak çalışır.

Boyut azaltma, verilerin çoğunun gereksiz olduğunu ve sahip olduğunuz verilerin yalnızca bir kısmını kullanarak bir veri kümesindeki bilgilerin neredeyse tamamını temsil edebileceğinizi varsayar.

Uzmanların bu amaçla kullandığı en popüler algoritmalardan ikisi Tekil Değer Ayrıştırma ve Temel Bileşen Analizidir. İlki, diğer üç üründeki verilerinizi çarpanlara ayırırken, ikincisi, verilerinizde mevcut olan varyans veya farkın çoğunu ileten doğrusal kombinasyonları bulur. Denetimsiz öğrenmede çeşitli görevleri yerine getiren birçok farklı algoritma mevcuttur.

Ayrıca okuyun: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

Verilerinizin boyutunu azaltarak, makine öğrenimi ardışık düzenini geliştirebilirsiniz . Verileri büyüklük sırasına göre azaltabilirseniz, gerekli bilgi işlem gücünü ve depolama alanını önemli ölçüde azaltabilirsiniz. Bu, işletme maliyetlerini de azaltmanıza yardımcı olacaktır. Bu durumda harika bir denetimsiz öğrenme örneği bilgisayarla görmedir. SVD ve PCA, görüntülerin veri sıkıştırmasında oldukça kullanışlıdır. Uzmanlar, makine öğrenimi ardışık düzenlerinin ön işleme aşamasında bunlardan birini kullanır.

kümeleme

Kümelemede, grup üyeleri bir şekilde benzer olacak şekilde veri noktalarını gruplar halinde düzenlersiniz. Muhtemelen denetimsiz öğrenmede mevcut olan en önemli sorundur. Kümelemede, benzer veri noktaları grupları oluşturur ve bunları kendilerine benzemeyen veri noktalarından ayırırsınız.

Kümeleme, girdinin dahili gruplamasını belirlemeye odaklanır. Denetimsiz öğrenme kavramı olduğu için etiketlenmemiş verilerle çalışır. Özelliklerinde fark ettiği benzerliğe göre veri noktası grupları oluşturur. Ancak, bir kümenin doğru olup olmadığı kullanıcıya bağlıdır.

Kümeleme algoritmaları dört çeşittir ve bunlar aşağıdaki gibidir:

• Olasılıksal kümeleme algoritmaları
• Hiyerarşik kümeleme algoritmaları
• Örtüşen kümeleme algoritmaları
• Özel kümeleme algoritmaları

İlk türün adı kendini açıklayıcıdır. İkincisi, en yakın iki kümenin birleşimine odaklanırken, örtüşen algoritmalar, bir noktanın birden çok kümeye ait olabilmesi için bulanık kümeler kullanır. Son bir grubun verileri, bir kümenin bir veri noktası diğer gruplara ait olamayacak şekilde.

Üretken Modeller

Üretken modellerde, ondan yeni örnekler oluşturmak için eğitim verilerini alırsınız. Bu tür modeller, onlara verdiğinize benzer veriler oluşturma görevine sahiptir. Bunu da verilerinin özünü verimli bir şekilde öğrenerek yaparlar. Üretken modeller, onlara sağladığınız verilerin özelliklerini öğrenebilir ve bu, uzun vadeli önemli bir avantajdır. Görüntü veri kümeleri, üretken modellerin harika bir örneğidir. Bir görüntü veri seti yardımıyla birçok benzer görüntü üretebilirsiniz.

Sıradaki ne ?

Denetimsiz öğrenme, geniş bir makine öğrenimi kavramıdır. Bu kategoride birçok algoritma mevcut ve aralarında ne kadar çeşitlilik olduğunu fark etmiş olmalısınız. Bu konu hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, blogumuza gitmelisiniz. Denetimsiz öğrenme ve makine öğrenimi hakkında çok sayıda faydalı makale bulacaksınız.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.