Makine öğrenmesi, insanların manuel olarak programlama yapmadan bir veri setinden öğrenme yeteneği olan algoritmaları kullanarak tahminler yapabilmesini sağlayan bir disiplindir. Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takım öğrenmesi olarak kategorize edilir. Bu yazıda denetimli öğrenme algoritmaları hakkında ayrıntılı bir inceleme yapacağız.

Denetimli Öğrenme Nedir?

Denetimli öğrenme, veri setindeki örneklerin her birinin girdi ve çıktı değerlerini içeren bir öğrenme yöntemidir. Denetimli öğrenme algoritmaları, veri setindeki girdi ve çıktı değerleri arasındaki ilişkileri öğrenir ve bu ilişkileri kullanarak yeni girdi değerleri için tahminler yapabilirler.

Örneğin, bir denetimli öğrenme algoritması, bir görüntüdeki nesnenin etiketini belirlemek için kullanılabilir. Bu durumda, veri setindeki girdiler görüntülerdir ve çıktılar nesne etiketleri veya sınıflarıdır. Algoritma, girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenir ve yeni görüntüler için nesne etiketi tahminleri yapabilir.

Denetimli Öğrenme Algoritmaları Türleri

Denetimli öğrenme algoritmaları genellikle sınıflandırma ve regresyon olarak iki kategoriye ayrılır.

1. Sınıflandırma Algoritmaları

Sınıflandırma algoritmaları, girdi verilerini belirli sınıflara ayırmak için kullanılır. Bu sınıflar, belirli özelliklere veya etiketlere sahip verileri temsil eder. Örneğin, bir sınıflandırma algoritması, bir müşterinin bankacılık işlemleri geçmişi, demografik özellikleri ve diğer bilgileri kullanarak, müşterinin bir kredi riski taşıyıp taşımadığını belirlemek için kullanılabilir.

Sınıflandırma algoritmaları, ayrık verilerle çalışır, yani sonuçlar belirli, sınırlı bir küme içindedir. Sınıflandırma algoritmaları, çok sınıflı sınıflandırma (birçok sınıf), ikili sınıflandırma (iki sınıf) ve çoklu etiket sınıflandırması (bir örnek birden fazla etiketle işaretlenmişse) gibi çeşitli sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılabilir.

2. Regresyon Algoritmaları

Regresyon algoritmaları, girdi verileri arasındaki sürekli bir ilişkiyi belirlemek için kullanılır. Regresyon, veriler arasındaki doğrusal veya doğrusal olmayan bir ilişkiyi ifade eder. Örneğin, bir regresyon algoritması, bir evin fiyatını belirlemek için kullanılabilir. Bu durumda, girdi verileri evin özellikleri (örneğin, yatak odası sayısı, banyo sayısı, konum, vb.) olabilir ve çıktı değeri evin fiyatı olabilir.

Regresyon algoritmaları, sürekli verilerle çalışır, yani sonuçlar bir aralıkta yer alır. Regresyon algoritmaları, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, polinom regresyonu gibi farklı teknikler kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Denetimli Öğrenme Algoritmalarının Özellikleri

Denetimli öğrenme algoritmalarının belirli özellikleri vardır. Bunlar şunları içerir:

1. İlk Veri Setinin Bölünmesi

Denetimli öğrenme algoritmaları için ilk adım, veri setinin bir eğitim seti ve bir test setine ayrılmasıdır. Eğitim seti, algoritmanın öğrenmesi için kullanılırken, test seti, algoritmanın doğruluğunu ölçmek için kullanılır.

2. Hiperparametrelerin Ayarlanması

Denetimli öğrenme algoritmalarında, hiperparametrelerin ayarlanması önemlidir. Hiperparametreler, algoritmanın performansını etkileyen ayarlarıdır. Bu ayarlar, algoritmanın eğitim sürecinde belirtilir ve algoritmanın performansını iyileştirmek için ayarlanabilir.

3. Eğitim ve Test Süreci

Denetimli öğrenme algoritmaları, eğitim setindeki verileri kullanarak modeli öğrenir. Daha sonra, test setindeki verileri kullanarak modelin performansını ölçer.

4. Overfitting ve Underfitting

Denetimli öğrenme algoritmalarında, overfitting ve underfitting önemli bir konudur. Overfitting, modelin eğitim setine çok fazla uyum sağladığı durumdur ve modelin test setindeki performansını düşürür. Underfitting ise, modelin eğitim setine yeterince uyum sağlayamadığı durumdur ve modelin doğruluğunu düşürür.

5. Veri Önişleme

Denetimli öğrenme algoritmalarında, veri önişleme önemlidir. Veri önişleme, verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve özelliklerinin özellikle işlenmesini içerir.

En Önemli Denetimli Öğrenme Algoritmaları

›K-Nearest Neighbors

›Linear Regresyon

›Lojistik Regresyon

›Support Vector Machines

›Decison Trees

›Random Forest

Sonuç olarak; Denetimli öğrenme algoritmaları, makine öğrenmesinin en temel ve yaygın kullanılan tekniklerinden biridir. Bu algoritmalar, birçok endüstride kullanılan öngörü modelleri, sınıflandırma ve regresyon problemleri çözümlemesi için kullanılabilir. Ancak, veri setinin boyutu, özellik sayısı, doğru hiperparametre ayarları gibi faktörler, algoritmanın doğruluğunu etkileyebilir.

Bu nedenle, denetimli öğrenme algoritmalarının kullanımı, veri analitiği ve yapay zeka projelerinde yaygınlaşmıştır. Bu algoritmaların uygulanması bir takım zorluklarla birlikte gelebilir. Ancak, doğru bir şekilde uygulanırsa, algoritmaların sonuçları, veri setlerinin özelliklerine göre birçok fayda sağlayabilir.