Denetimsiz Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Denetimsiz öğrenme, sınıflandırılmamış veya etiketlenmemiş bilgileri kullanan bir AI sisteminin eğitimini ifade eder. Bunun ideal olarak anlamı, algoritmanın önceden herhangi bir rehberlik olmaksızın bilgi üzerinde hareket etmesi gerektiğidir.
Denetimsiz öğrenmede makine, benzerlikler ve farklılıklarla ilgili sıralanmamış/sıralanmamış bilgileri gruplandırır. Bu, makinenin verileri kategorilere ayırması için kategoriler sağlanmadan yapılır. Bu tür öğrenmeyi kullanan sistemler genellikle üretici öğrenme modeli ile ilişkilendirilir.

Denetimsiz Makine Öğrenimi nasıl çalışır?

Denetimsiz öğrenmede, bir yapay zeka sistemine etiketlenmemiş, kategorize edilmemiş veriler sunulur ve sistemin algoritmaları önceden eğitim almadan veriler üzerinde hareket eder. Çıktı, kodlanmış algoritmalara bağlıdır. Bir sistemi denetimsiz öğrenmeye tabi tutmak, o sistemin yeteneklerini test etmenin yerleşik bir yoludur.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenme sistemlerinden daha karmaşık işleme görevleri gerçekleştirebilir. Ancak, denetimsiz öğrenme, alternatif modelden daha öngörülemez olabilir. Denetimsiz model kullanılarak eğitilmiş bir sistem, örneğin, kedileri ve köpekleri nasıl ayırt edeceğini kendi başına çözebilir, ayrıca olağandışı türlerle başa çıkmak için beklenmedik ve istenmeyen kategoriler ekleyebilir, bu da onları bir şeyler içinde tutmak yerine karmaşık hale getirebilir. sipariş.

Denetimsiz öğrenme algoritmaları için yapay zeka sistemi, etiketlenmemiş ve kategorize edilmemiş bir veri seti ile sunulur. Akılda tutulması gereken şey, bu sistemin daha önce herhangi bir eğitimden geçmemiş olmasıdır. Özünde, denetimsiz öğrenme, öğretmensiz öğrenme olarak düşünülebilir.
Denetimli öğrenme durumunda sistemin hem girdileri hem de çıktıları vardır. Böylece, istenen çıktı ile gözlemlenen çıktı arasındaki farka bağlı olarak, sistem öğrenmeye ve gelişmeye ayarlanmıştır. Ancak, denetimsiz öğrenme durumunda, sistemin yalnızca girdileri vardır ve çıktıları yoktur.
Makine Öğrenimi Nedir ve Neden Önemlidir?

Denetimsiz öğrenme, veri madenciliği ve özellik çıkarma ile ilgili görevler sırasında son derece yardımcı olur. Denetimsiz öğrenmenin nihai amacı, verilerdeki gizli eğilimleri ve kalıpları keşfetmek veya istenen özellikleri çıkarmaktır. Daha önce de söylediğimiz gibi, denetimsiz öğrenme, herhangi bir ön bilgi veya öğrenme olmaksızın yalnızca girdi veri seti ile ilgilenir. Bu nedenle, iki tür denetimsiz öğrenme vardır:

Parametrik Denetimsiz Öğrenme

Parametrik denetimsiz öğrenme, verilerin parametrik bir dağılımını varsayar. Bunun anlamı, bu tür denetimsiz öğrenmenin, verilerin bazı parametrelere dayalı olarak belirli bir olasılık dağılımını izleyen bir popülasyondan geldiğini varsaymasıdır. Teoride, bir nesne ailesinin normal dağılımını düşünürsek, tüm üyelerin benzer özelliklere sahip olduğunu ve her zaman ortalama ve standart sapma ile parametrelendirildiğini görürüz. Bu, ortalama ve standart sapmayı biliyorsak ve dağılım normalse, gelecekteki gözlemlerin olasılığını çok kolay öğrenebileceğimiz anlamına gelir. Parametrik Denetimsiz Öğrenme, standart denetimli öğrenmeden çok daha zordur çünkü kullanılabilir etiket yoktur; bu nedenle çıktıyı test etmek için önceden tanımlanmış bir doğruluk ölçüsü yoktur.

Parametrik Olmayan Denetimsiz Öğrenme

Parametrik olmayan denetimsiz öğrenme, girdi veri setinin kümelenmesini ifade eder. Her küme, özünde, kümede bulunan veri öğelerinin kategorileri ve sınıfları hakkında bir şeyler söyler. Bu, küçük örneklem büyüklükleriyle veri modelleme ve veri analizi için en yaygın olarak kullanılan yöntemdir. Bu yöntemlere dağıtımdan bağımsız yöntemler de denir çünkü parametrik öğrenme durumundan farklı olarak modelleyicinin tüm popülasyonun dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunması gerekmez.
Bu 6 Makine Öğrenimi Tekniği Sağlık Hizmetlerini İyileştiriyor

Bu noktada kümelenmeden ne anladığımıza biraz değinmek gerekiyor.

Peki kümelenme nedir?

Kümeleme, denetimsiz öğrenme söz konusu olduğunda en önemli temel kavramlardan biridir. Kategorize edilmemiş bir veri koleksiyonunda bir yapı veya model bulmakla ilgilenir. Bir kümenin basit bir tanımı, "nesneyi, bir sınıfın her bir üyesi şu veya bu şekilde diğerine benzeyecek şekilde sınıflara ayırma süreci" olabilir.
Bu nedenle, bir küme basitçe, bir küme arasında "benzer" olan ve diğer kümenin nesnelerine "benzersiz" olan veri nesnelerinin bir koleksiyonu olarak tanımlanabilir.

Denetimsiz makine öğrenimi uygulamaları

Denetimsiz makine öğreniminin amacı, verilerde önceden gizlenmiş kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmaktır. Ancak, çoğu zaman, veri kalıpları, denetimli makine öğreniminin neler başarabileceğine dair zayıf yaklaşımlardır - örneğin, müşterileri bireyler olarak ele almak ve son derece kişiselleştirilmiş iletişimler sunmak yerine büyük gruplara ayırırlar. Denetimsiz öğrenme durumunda, sonucun ne olacağını bilmiyoruz ve bu nedenle, tahmine dayalı bir model tasarlamamız gerekirse, denetimli öğrenme gerçek dünya bağlamında daha mantıklı geliyor.
Denetimsiz makine öğrenimini kullanmak için ideal kullanım durumu, istenen sonuçlar hakkında veriniz olmadığı zamandır. Örneğin, tamamen yeni bir ürün için bir hedef pazar belirlemeniz gerekiyorsa. Ancak, tüketici tabanınızı daha iyi kategorize etmek istiyorsanız, denetimli öğrenme daha iyi bir seçenektir.
5 Makine Öğreniminin Çığır Açan Uygulamaları

Denetimsiz makine öğrenimi tekniklerinin bazı uygulamalarına bakalım:

1. Denetimsiz öğrenme, veri kümenizden anormallik tespiti için son derece yararlıdır. Anormallik algılama, veri koleksiyonunuzdaki önemli veri noktalarını bulmak anlamına gelir. Bu, hileli işlemleri bulmak, bozuk donanım parçalarını keşfetmek veya veri girişi sırasında sızmış olabilecek herhangi bir aykırı değeri belirlemek için oldukça kullanışlıdır.
2. İlişki madenciliği, bir veri kümesinde birlikte oluşan bir dizi öğenin tanımlanması anlamına gelir. Bu, sepet analizi için oldukça yararlı bir tekniktir, çünkü analistlerin sıklıkla birlikte satın alınan malları keşfetmelerine olanak tanır. İlişkilendirme madenciliği, verileri kümelemeden mümkün değildir ve kümelemeden bahsettiğinizde, denetimsiz makine öğrenme algoritmasından bahsedersiniz.
3. Denetimsiz öğrenmenin bir başka kullanım durumu da boyutsallık indirgemesidir. bir veri kümesindeki özelliklerin sayısını azaltmak ve böylece daha iyi veri ön işlemeyi sağlamak anlamına gelir. Gizli değişken modelleri bu amaç için yaygın olarak kullanılır ve yalnızca denetimsiz öğrenme algoritmaları kullanılarak mümkün hale getirilir.

Denetimsiz öğrenme kullanılarak ortaya çıkarılan kalıplar ve eğilimler, daha sonra denetimli öğrenme algoritmalarını uygularken de kullanışlı olabilir - örneğin, denetimsiz öğrenme, bir veri kümesinde küme analizi yapmanıza yardımcı olabilir ve ardından denetimli öğrenmeyi istediğiniz herhangi bir kümede kullanabilirsiniz/ ihtiyaç.
Makine Öğrenimi Mühendisleri: Mitler ve Gerçekler

Sonuç olarak, makine öğrenimi ve yapay zeka inanılmaz derecede karmaşık alanlardır ve karşılaştığınız herhangi bir karmaşık AI sistemi büyük olasılıkla çeşitli öğrenme algoritmaları ve mekanizmalarının bir kombinasyonunu kullanıyor olacaktır. Bunu söyledikten sonra, yeni başlayan biriyseniz, tüm birincil öğrenme teknikleri etrafında dönen kilit noktaları bilmeniz zorunludur.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden ML kursları öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
Denetimsiz bir öğrenme algoritmasının daha ince noktalarını açıklığa kavuşturduğumuzu umuyoruz. Herhangi bir şüpheniz varsa, lütfen aşağıdaki yorumlara bırakın!