Denetimsiz öğrenme, makine öğrenmesinin bir dalıdır ve modelin etiketli veriler olmadan veri yapısındaki desenleri öğrenmesini amaçlar. Bu yaklaşımda, model, verileri sınıflandırmak, gruplamak veya yapılandırmak için yalnızca girdi verilerini kullanır. Denetimsiz öğrenme, özellikle etiketlenmemiş büyük veri kümeleriyle çalışırken kullanılır. Veri kümelerindeki gizli yapıları ve ilişkileri ortaya çıkarmak için yaygın olarak kullanılır. En yaygın denetimsiz öğrenme teknikleri arasında kümeleme ve boyut indirgeme bulunur.
Temel Konseptler
Denetimsiz öğrenmede, modelin doğru ya da yanlış etiketli veri hakkında bilgi sahibi olması gerekmez. Bu yöntem genellikle veri içerisindeki örüntüleri ve ilişkileri keşfetmeye yönelik bir yaklaşım sergiler. Örneğin, bir kümeleme algoritması, verileri benzer özelliklere göre gruplandırarak farklı kategoriler oluşturur.
Kullanım Alanları
Denetimsiz öğrenme, özellikle şu alanlarda kullanılır:
- Kümeleme (Clustering): Benzer öğeleri bir araya getirme işlemidir. Örneğin, müşteri segmentasyonu veya veri analizi için kullanılır.
- Boyut İndirgeme (Dimensionality Reduction): Yüksek boyutlu verilerin daha anlaşılır ve yönetilebilir hale getirilmesidir. Örnek olarak, PCA (Principal Component Analysis) kullanılabilir.
- Anomali Tespiti (Anomaly Detection): Veri kümesinde normalden sapmaların tespit edilmesidir. Bu yöntem, finansal dolandırıcılık, ağ güvenliği veya sağlık verilerinde anomali tespiti için kullanılır.
Yaygın Denetimsiz Öğrenme Yöntemleri
- Kümeleme (Clustering):
- K-Means Algoritması: Veriyi K sayıda kümeye ayırmak için kullanılan en yaygın kümeleme algoritmalarından biridir. Veriler, kümelerin merkezine olan uzaklıklarına göre gruplanır.
- Hiyerarşik Kümeleme: Veriyi ağacın dallarına benzeyen bir yapıda kümeler. Her adımda benzer öğeler birleştirilir.
- Boyut İndirgeme (Dimensionality Reduction):
- PCA (Principal Component Analysis): Veri setindeki boyut sayısını azaltarak, veri setinin özdeğerlerini analiz eder ve daha anlamlı bir alt uzayda temsil etmeyi amaçlar.
- Anomali Tespiti (Anomaly Detection):
- Gaussian Mixture Models (GMM): Veriyi birden fazla normal dağılıma ayırarak anomali tespiti yapabilir.
Denetimsiz Öğrenme【1】
Avantajları ve Zorlukları
- Avantajları
- Etiketlenmemiş verilerle çalışmak için uygundur.
- Büyük veri kümeleri üzerinde çalışırken veri yapılarının keşfedilmesini sağlar.
- Yüksek doğruluk oranına ulaşmak için etiketli veriye gereksinim duymaz.
- Zorlukları
- Sonuçların doğruluğu, kullanılan algoritmaya ve parametre ayarlarına bağlıdır.
- Sonuçların anlamlı olup olmadığını doğrulamak zor olabilir.
- Parametrelerin (örneğin, küme sayısı) belirlenmesi bazen zor olabilir.
Denetimsiz öğrenme, makine öğrenmesinin güçlü bir dalıdır ve verilerdeki gizli yapıları keşfetmek için geniş bir kullanım alanına sahiptir. Kümeleme, boyut indirgeme ve anomali tespiti gibi teknikler, hem araştırma hem de endüstriyel uygulamalar açısından büyük önem taşır. Etiketlenmemiş verilerle çalışmanın getirdiği esneklik, bu alanı makine öğrenmesi topluluğunda vazgeçilmez kılar.
