Denetimli Öğrenme ile Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Farklar

Makine öğrenimine giriş yapan öğrenciler, denetimli öğrenmeyi denetimsiz öğrenmeden ayırt etmede zorluklar yaşamaktadır. Her iki öğrenme yönteminde kullanılan prosedürün aynı olduğu anlaşılmaktadır, bu da kişinin iki öğrenme yöntemi arasında ayrım yapmasını zorlaştırmaktadır. Bununla birlikte, inceleme ve titremeyen dikkat üzerine, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme arasında önemli farklılıklar olduğunu açıkça anlayabiliriz..

• Denetimli Öğrenme Nedir?

Denetimli öğrenme, makine öğrenimi ile ilişkili, etiketli verilerin tahsis edilmesini içeren yöntemlerden biridir, böylece belirli bir model veya işlev bu verilerden çıkarılabilir. Denetimli öğrenmenin, bir girdi nesnesinin, bir vektörün tahsis edilmesini, aynı zamanda çoğunlukla denetim sinyali olarak adlandırılan en çok istenen çıktı değerini öngörmeyi içerdiğini belirtmek gerekir. Denetimli öğrenmenin en önemli özelliği, girdi verilerinin uygun şekilde bilinmesi ve etiketlenmesidir.

• Denetimsiz Öğrenme Nedir?

Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş girdi verilerinden çıkarımların çekildiği ikinci makine öğrenme algoritması yöntemidir. Denetimsiz öğrenmenin amacı, etiketlenmemiş verilerden gizli kalıpları veya verilerde gruplamayı belirlemektir. Daha çok keşifsel veri analizinde kullanılır. Denetimsiz öğrenmenin tanımlayıcı karakterlerinden biri, hem girdinin hem de çıktının bilinmemesidir.

Denetimli Öğrenme ile Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Farklar

1. Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenmede Girdi Verileri

Denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark, her iki makine öğrenimi yönteminde kullanılan verilerdir. Her iki makine öğrenimi yönteminin de belirli işlevler veya veri grupları üretmek için analiz edecekleri veri gerektirdiğini belirtmek gerekir. Ancak, denetimli öğrenmede kullanılan girdi verileri iyi bilinir ve etiketlenir. Bu, makineye yalnızca önceden etiketlenmiş verilerden gizli kalıpları belirleme görevi verildiği anlamına gelir. Ancak, denetimsiz öğrenmede kullanılan veriler bilinmemekte ve etiketlenmemektedir. Giriş verilerinin gizli kalıplarını ve işlevlerini belirlemeden önce ham verileri kategorilere ayırmak ve etiketlemek makinenin işidir.

2. Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenmede Hesaplamalı Karmaşıklık

Makine öğrenimi karmaşık bir iştir ve ilgili herkes ileriye dönük göreve hazırlanmalıdır. Denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki en belirgin farklılıklardan biri hesaplama karmaşıklığıdır. Denetimli öğrenmenin karmaşık bir öğrenme yöntemi olduğu söylenirken, denetlenmemiş öğrenme yöntemi daha az karmaşıktır. Denetimli öğrenme ilişkisini ortaya çıkarmanın nedenlerinden biri, denetimsiz öğrenmede girişleri anlamak ve etiketlemek zorunda kalmasıdır, girişleri anlamak ve etiketlemek gerekli değildir. Bu, birçok insanın denetimli makine öğrenimi yöntemine kıyasla neden birçok kişinin denetimsiz öğrenmeyi tercih ettiğini açıklıyor.

3. Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenme Sonuçlarının Doğruluğu

Denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki diğer bir önemli fark, her makine analizi döngüsünden sonra üretilen sonuçların doğruluğudur. Denetimli makine öğrenimi yönteminden elde edilen tüm sonuçlar, denetlenmemiş makine öğrenimi yönteminden elde edilen sonuçlara kıyasla daha doğru ve güvenilirdir. Denetimli makine öğrenimi yönteminin neden doğru ve güvenilir sonuçlar ürettiğini açıklayan faktörlerden biri, giriş verilerinin iyi bilinmesi ve etiketlenmesidir; bu, makinenin yalnızca gizli kalıpları analiz edeceği anlamına gelir. Bu, gizli kalıpları ve işlevleri belirlemeden önce makinenin giriş verilerini tanımlaması ve etiketlemesi gereken denetimsiz öğrenme yönteminden farklıdır..

4. Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenimdeki Sınıf Sayısı

Sınıf sayısı söz konusu olduğunda önemli bir fark olduğunu da belirtmek gerekir. Denetimli öğrenmede kullanılan tüm sınıfların bilindiğine dikkat etmek gerekir, bu da analizdeki cevapların da bilineceği anlamına gelir. Denetimli öğrenmenin tek amacı bu nedenle bilinmeyen kümeyi belirlemektir. Ancak, denetimsiz makine öğrenimi yöntemiyle ilgili önceden bilgi yoktur. Ek olarak, sınıfların sayısı bilinmemektedir, bu da hiçbir bilginin bilinmediği ve analizden sonra elde edilen sonuçların tespit edilemeyeceği anlamına gelmektedir. Ayrıca, gözetimsiz öğrenme yöntemine dahil olan kişiler ham veriler ve beklenen sonuçlarla ilgili herhangi bir bilginin farkında değildir.

5. Denetimli Öğrenmede ve Denetimsiz Öğrenmede Gerçek Zamanlı Öğrenme

Diğer farklılıkların yanı sıra, her öğrenme yönteminin gerçekleşmesinden sonra geçen süre vardır. Denetimli öğrenme yönteminin çevrimdışı gerçekleştiğini, denetimsiz öğrenme yönteminin gerçek zamanlı olarak gerçekleştiğini vurgulamak önemlidir. Girdi verilerinin hazırlanması ve etiketlenmesinde yer alan kişiler bunu çevrimdışı yaparken, gizli kalıbın analizi çevrimiçi olarak yapılır, bu da makine öğrenimine katılan kişilerin ayrık verileri analiz ederken makine ile etkileşim kurma fırsatını inkar eder. Bununla birlikte, denetimsiz makine öğrenimi yöntemi, tüm girdi verilerinin, farklı öğrenme yöntemlerini ve ham verilerin sınıflandırılmasını anlamalarına yardımcı olan öğrencilerin varlığında analiz edileceği ve etiketleneceği şekilde gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Gerçek zamanlı veri analizi, denetimsiz öğrenim yönteminin en önemli değeri olmaya devam etmektedir.

Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Farkları Gösteren Tablo: Karşılaştırma Tablosu

	Denetimli Öğrenme	Denetimsiz Öğrenme
Giriş Verileri	Bilinen ve Etiketlenmiş Giriş Verilerini Kullanır	Bilinmeyen Girdi Verilerini Kullanır
Hesaplama Karmaşıklığı	Hesaplamada Çok Karmaşık	Daha Az Hesaplamalı Karmaşıklık
Gerçek zaman	Çevrimdışı analiz kullanır	Verilerin Gerçek Zamanlı Analizini Kullanır
Sınıf Sayısı	Bilinen Sınıf Sayısı	Sınıf Sayısı Bilinmiyor
Sonuçların Doğruluğu	Doğru ve Güvenilir Sonuçlar	Orta Düzeyde Doğru ve Güvenilir Sonuçlar

Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenmenin Özeti

• Veri madenciliği, kuruluşların sağlam ve güvenilir kararlar verebilmeleri için analiz etmesi ve işlemesi gereken artan ham veriler nedeniyle mevcut iş dünyasında önemli bir unsur haline geliyor..
• Bu, makine öğrenimi ihtiyacının neden büyüdüğünü ve dolayısıyla hem denetimli makine öğrenimi hem de denetimsiz makine öğrenimi hakkında yeterli bilgiye sahip insanlara ihtiyaç duyduğunu açıklar..
• Her öğrenme yönteminin kendi avantajlarını ve dezavantajlarını sunduğunu anlamaya değer. Bu, verileri analiz etmek için hangi yöntemi kullanacağını belirlemeden önce her iki makine öğrenimi yöntemiyle de ilgili olması gerektiği anlamına gelir..