Gözetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, bir algoritmanın etiketli bir veri kümesinden öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Bunu bir öğretmenle öğrenme olarak düşünün: size 'doğru cevapları' önceden verilmiş örnekler verilir ve algoritmanın görevi örnekler ve etiketleri arasındaki ilişkiyi bulmaktır, böylece yeni, görülmemiş örnekler için etiketleri tahmin edebilir. Bu yöntem, yapay zekanın birçok gerçek dünya uygulamasının temelini oluşturur ve sistemlerin geçmiş verilere dayanarak tahminlerde bulunmasını veya kararlar almasını sağlar.

Gözetimli Öğrenmenin Uygunluğu

Denetimli öğrenme, modern yapay zeka ve makine öğreniminin temel taşıdır ve sektörler arasında çok çeşitli uygulamalara güç verir. Etiketli verilerden öğrenme yeteneği, sonuçları tahmin etmek veya mevcut bilgilere dayanarak yeni verileri sınıflandırmak istediğimiz görevler için inanılmaz derecede çok yönlü olmasını sağlar. Denetimli öğrenme, karmaşık süreçleri otomatikleştirmekten içgörülü tahminler sağlamaya kadar, çevrelerindeki dünyayı anlayabilen ve onunla etkileşime girebilen akıllı sistemler oluşturmak için çok önemlidir. Ultralytics modelleri tarafından desteklenenler de dahil olmak üzere birçok bilgisayarla görme görevi, büyük ölçüde denetimli öğrenme tekniklerine dayanır.

Denetimli Öğrenme Uygulamaları

• Nesne Algılama: Bilgisayarla görmede denetimli öğrenme, görüntü veya videolardaki nesneleri tespit etmek üzere Ultralytics YOLOv8 gibi modelleri eğitmek için gereklidir. Görüntülerin belirli nesnelerin (örneğin, arabalar, yayalar, trafik işaretleri) etrafındaki sınırlayıcı kutularla etiketlendiği veri kümeleri üzerinde eğitim alarak, model bu nesneleri yeni görüntülerde tanımlamayı ve konumlandırmayı öğrenir. Bu teknoloji, otonom araçlar ve güvenlik sistemleri gibi uygulamalar için hayati önem taşımaktadır.
• Görüntü Sınıflandırma: Denetimli öğrenme, modellerin görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara ayırmak üzere eğitildiği görüntü sınıflandırmada da yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, bir model farklı hayvan türlerinin görüntülerini, hastalık teşhisi için tıbbi görüntüleri(tıbbi görüntü analizi) veya hatta farklı giyim eşyalarını sınıflandırmak için eğitilebilir. Bu, sağlık hizmetlerinden perakendeye kadar çeşitli alanlarda çok önemlidir.
• Spam E-posta Tespiti: Denetimli öğrenme algoritmaları, "spam" veya "spam değil" olarak etiketlenmiş e-postalardan oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir. Algoritma, istenmeyen e-postaları gelen kutunuzdan otomatik olarak filtrelemesine olanak tanıyan spam'i gösteren kalıpları ve özellikleri tanımlamayı öğrenir.
• Duygu Analizi: Doğal dil işlemede, denetimli öğrenme duygu analizine güç verir. Algoritmalar, yeni metin girdilerinin duygularını tahmin etmek için duygularla (örneğin, olumlu, olumsuz, tarafsız) etiketlenmiş metin verileri (müşteri yorumları veya sosyal medya gönderileri gibi) üzerinde eğitilir. Bu, işletmelerin müşteri görüşlerini ve marka algısını anlamaları için çok değerlidir.

Denetimli Öğrenmede Temel Kavramlar

• Etiketli Veri: Denetimli öğrenmenin temeli etiketli verilerdir. Bu, veri kümesindeki her veri noktasının 'doğru cevap' veya kategori olan karşılık gelen bir etiketle eşleştirildiği anlamına gelir. Örneğin, görüntü sınıflandırmada, her görüntü içerdiği nesne ile etiketlenir.
• Eğitim Verileri: Etiketli veriler denetimli öğrenme modelini eğitmek için kullanılır. Model, giriş özellikleri ve çıkış etiketleri arasındaki temel örüntüleri ve ilişkileri öğrenmek için eğitim verilerini analiz eder.
• Algoritmalar: Denetimli öğrenmede göreve bağlı olarak çeşitli algoritmalar kullanılır. Yaygın algoritmalar arasında regresyon görevleri için doğrusal regresyon ve sınıflandırma görevleri için lojistik regresyon, destek vektör makineleri (SVM) ve karar ağaçları bulunur. Sinir ağları ve evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi daha gelişmiş algoritmalar, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi karmaşık görevler için kullanılır ve genellikle aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak uygulanır PyTorch.

Özünde, denetimli öğrenme, doğru tahminler ve sınıflandırmalar yapmayı öğrenebilen yapay zeka sistemleri oluşturmak için güçlü ve uyarlanabilir bir çerçeve sağlayarak çok sayıda alanda yeniliği teşvik eder.