Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında, Denetimli Öğrenme Algoritması, hesaplamalı modelin, genellikle bir bilgisayar programının, etiketli verilerden öğrenerek tahminlerde bulunmak veya girdi verilerini sınıflandırmak üzere eğitildiği bir tür makine öğrenimi paradigmasıdır. örnekler veya temel gerçek veriler. Temel doğruluk verileri, denetimli öğrenme modelinin hem eğitim hem de test aşamalarında performansını ve doğruluğunu ölçmek için kullanılan doğru ve bilinen sonuçları temsil eder.
Denetimli öğrenme algoritmaları, etiketli eğitim verilerini analiz ederek ve verilen örneklerde girdilerden çıktılara bir eşleme öğrenerek çalışır. Denetimli öğrenme sürecinin genel amacı, daha önce görülmemiş veriler üzerinde doğru tahminler veya sınıflandırmalar üretecek kadar iyi genelleme yapan bir model geliştirmektir. Bu, model tarafından yapılan tahminler ile eğitim verilerinin gerçek etiketleri arasındaki hata veya kaybın en aza indirilmesiyle gerçekleştirilir.
Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makineleri, karar ağaçları ve sinir ağları gibi farklı veri ve görev türleri için çeşitli türde denetimli öğrenme algoritmaları mevcuttur. Algoritma seçimi, girdi verilerinin boyutu ve yapısı, problemin doğası (sınıflandırma veya regresyon) ve modelin istenen performansı ve karmaşıklığı gibi faktörlere bağlıdır.
Örnek olarak, AppMaster no-code platformu kullanılarak oluşturulan ve amacın toplanan müşteri verilerine dayanarak müşteri kaybının tahmin edilmesi olduğu bir İş Sürecini ele alalım. Bu durumda, eğitim verilerindeki müşteri kaybı (çıktı) ile çeşitli müşteri özellikleri (girdi özellikleri) arasındaki ilişkiyi öğrenmek için lojistik regresyon gibi denetimli bir öğrenme algoritması kullanılabilir. Bu öğrenme süreci sayesinde algoritma, yeni ve görünmeyen müşterilerin müşteriyi kaybetme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir.
Denetimli öğrenme algoritmaları, scikit-learn veya TensorFlow ile Python veya caret ve xgboost gibi paketlere sahip R gibi çeşitli programlama dilleri ve kitaplıkları kullanılarak uygulanabilir. Müşteriler, AppMaster kullanarak uygulamalar geliştirirken, iş mantıklarının bir parçası olarak tahminler veya sınıflandırmalar gerçekleştirmek için bu denetimli öğrenme algoritmalarını arka uçlarına, web uygulamalarına veya mobil uygulamalarına entegre edebilirler.
Denetimli öğrenme algoritmalarını dağıtırken ve değerlendirirken dikkate alınması gereken birkaç önemli faktör vardır. Bu faktörlerden biri eğitim verilerinin kalitesi ve temsil edilebilirliğidir. Eğitim verileri dengesiz, gürültülü veya önyargılıysa denetimli öğrenme modelinin performansı muhtemelen optimalin altında olacaktır. Ayrıca, modelin performansının yaşam döngüsü boyunca izlenmesi ve değerlendirilmesi; doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı veya alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisinin altındaki alan gibi performans ölçümlerini kullanarak, modelin doğasına bağlı olarak önemlidir. sorun.
Denetimli öğrenme algoritmalarının bir diğer önemli yönü, model eğitim verileri üzerinde çok iyi eğitildiğinde ortaya çıkan aşırı uyumun önlenmesidir; giriş verilerindeki gürültüyü veya rastgele dalgalanmaları bile yakalar. Aşırı uyumlu bir model aşırı derecede karmaşıktır, görünmeyen verilere iyi bir şekilde genelleme yapmaz ve yeni örnekler üzerinde zayıf tahminler üretebilir. Düzenlileştirme, çapraz doğrulama veya erken durdurma gibi teknikler genellikle aşırı uyumu azaltmak ve modelin genelleme yeteneklerini geliştirmek için kullanılır.
Özetle, denetimli öğrenme algoritmaları, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarında tahminler ve sınıflandırmalar yapma konusunda güçlü ve etkili bir yaklaşım sağlar. Etiketli eğitim verilerinden yararlanarak ve gerçek örneklerden öğrenerek bu algoritmalar, çok çeşitli iş ve uygulama sorunlarına hitap edebilecek veri odaklı ve akıllı çözümlerin geliştirilmesine olanak tanır. Müşteriler, AppMaster no-code platformuyla, denetimli öğrenme algoritmalarını uygulamalarına kolayca dahil edebilir ve çeşitli alanlarda ve sektörlerde daha iyi karar alma ve daha iyi sonuçlar elde etmek için yapay zeka ve makine öğreniminin gücünden yararlanabilir.
