Denetimli Öğrenme, modelin öğrenme sürecinin, algoritmanın öğrenmesi için örnek görevi gören giriş-çıkış çiftlerinden oluşan bir dizi etiketli eğitim verisi tarafından yönlendirildiği bir makine öğrenimi paradigmasıdır. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi bağlamında denetimli öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve anormallik tespiti gibi çeşitli görevler için kullanılır. Denetimli öğrenmenin temel amacı, eğitim verilerinden elde edilen bilgilere dayanarak, görünmeyen bir girdi örneğinin değerini veya sınıfını tahmin edebilen bir model oluşturmaktır.
Denetimli öğrenmede eğitim veri seti, giriş özelliklerinden ve karşılık gelen hedef etiketlerinden oluşur. Giriş özellikleri veri örneklerinin niteliklerini temsil ederken, hedef etiketleri modelin tahmin etmesi gereken istenen çıktıyı belirtir. Eğitim aşaması sırasında denetimli öğrenme algoritması, tahmin edilen çıktı ile gerçek hedef etiketi arasındaki farkı en aza indirmek için model parametrelerini yinelemeli olarak ayarlar. Eğitilen modelin performansı daha sonra genelleme yeteneğini değerlendirmek için ayrı bir test veri kümesinde değerlendirilir. Sonuçta model, yeni, görünmeyen veri örneklerinin etiketlerini doğru bir şekilde tahmin edebiliyorsa, verilerin altında yatan modeli öğrendiği söyleniyor.
Denetimli öğrenmenin dikkate değer bir uygulaması, modelin çeşitli metinsel bilgileri tanımak ve aralarında ayrım yapmak üzere eğitildiği doğal dil işleme (NLP) alanındadır. Örneğin, geçmiş kayıtlara dayanarak gönderilen e-postaları 'spam' veya 'spam değil' olarak tanımlamak için denetlenen algoritmalar kullanılabilir. Denetimli öğrenmenin yaygın olarak kullanıldığı bir diğer alan ise modellerin görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanımak ve sınıflandırmak üzere eğitildiği bilgisayarlı görmedir. Örneğin, denetimli bir öğrenme algoritması, farklı duyguları ifade eden kişilerin etiketli görüntü verilerini sağlayarak yüz ifadelerini tanıyacak şekilde eğitilebilir.
Çeşitli problem türleri için kullanılan çeşitli denetimli öğrenme algoritmaları vardır. Bazı popüler algoritmalar arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makineleri (SVM), karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağları bulunur. Her algoritmanın güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu da onu farklı görev türleri ve veri yapıları için az çok uygun kılar.
Denetimli öğrenmedeki önemli zorluklardan biri aşırı uyumdur; bu durum, bir modelin temeldeki modeller yerine eğitim verilerindeki gürültüyü öğrenmesi durumunda ortaya çıkar ve test verileri üzerinde zayıf genelleme performansına neden olur. Aşırı uyum, düzenleme teknikleri, özellik seçme yöntemleri kullanılarak ve mevcut eğitim verilerinin niteliği ve niceliği iyileştirilerek azaltılabilir.
Yelpazenin diğer ucunda, bir model, verilerin altında yatan kalıpları yakalayamayacak kadar basit olduğunda yetersiz uyum meydana gelir. Yetersiz uyumla mücadele etmek için daha karmaşık modeller kullanılabilir, ek özellikler eklenebilir veya bu adımların aşırı uyum sağlamaya yol açmaması koşuluyla daha fazla eğitim verisi kullanılabilir.
Denetimli öğrenme, arka uç, web ve mobil uygulamaları görsel olarak kolaylıkla oluşturmaya yönelik gelişmiş bir araç olan AppMaster no-code platformunda geliştirilen çeşitli AI ve ML çözümlerinin temel taşıdır. AppMaster hızlı uygulama geliştirmeyi destekler, teknik borcu ortadan kaldırır ve otomatik olarak oluşturulan kod aracılığıyla yeni yazılım gereksinimlerine esnek bir şekilde uyum sağlayabilir. Vatandaş geliştiriciler, AppMaster platformundaki denetimli öğrenme algoritmalarından yararlanarak son kullanıcıların deneyimini geliştiren ve iş değerini artıran akıllı uygulamalar oluşturabilir.
Genel olarak denetimli öğrenme, modellere görünmeyen örnekler için etiketlerin nasıl tahmin edileceğini öğretmek için etiketli eğitim verilerinden yararlanan yapay zeka ve Makine Öğreniminde hayati bir paradigmadır. Makine öğrenimine yönelik temel yaklaşımlardan biri olarak, önümüzdeki yıllarda akıllı uygulamaların ve sistemlerin geliştirilmesinde gerekli bir rol oynamaya devam edecek ve çeşitli alanlarda değerli bilgiler ve verimlilikler sağlayacak.
