Denetimsiz Öğrenme, ağırlıklı olarak yapay zeka (AI) alanında çalışan ve etiketlenmemiş veriler içindeki gizli yapıları, kalıpları veya ilişkileri keşfetmeyi amaçlayan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Giriş verilerini işlemek ve ortak noktaları belirlemek için özerk bir şekilde hareket eder; bu da onu kümeleme, anormallik tespiti ve boyutluluk azaltma gibi çeşitli görevler için güçlü bir teknik haline getirir.
Modelleri eğitmek için etiketli verilere dayanan denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz öğrenme önceden tanımlanmış çıktı etiketleri içermeyen veri kümeleriyle çalışır. Bu, öğrenme algoritmasının rehberlik olmadan içgörüler ve korelasyonlar bulması gerektiği anlamına gelir; bu da genellikle bu yaklaşımı denetlenen emsaliyle karşılaştırıldığında daha karmaşık ve karmaşık hale getirir. Bununla birlikte, günümüzde mevcut olan etiketlenmemiş verilerin bolluğu, denetimsiz öğrenmeyi, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri de dahil olmak üzere çok sayıda yapay zeka odaklı alanda temel bir teknik haline getirmektedir.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları genellikle iki ana kategoriye ayrılır: kümeleme ve ilişkilendirme. Kümeleme algoritmaları, giriş veri noktalarını farklı gruplara bölmeyi amaçlar; böylece bir grup içindeki noktalar yüksek düzeyde benzerliğe sahip olur ve farklı gruplardaki noktalar birbirine benzemez. Bazı popüler kümeleme teknikleri arasında K-ortalamalı kümeleme, hiyerarşik kümeleme ve DBSCAN bulunur. Birliktelik algoritmaları ise belirli bir veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları belirlemeye çalışır. Yaygın ilişkilendirme teknikleri Apriori ve Eclat algoritmalarını içerir.
Denetimsiz öğrenmedeki bir diğer önemli teknik, özellik çıkarma veya özellik seçimi yoluyla bir veri kümesindeki özelliklerin veya değişkenlerin sayısını azaltan boyut azaltmadır. Temel Bileşen Analizi (PCA) ve t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE), boyut azaltma tekniklerinin iyi bilinen örnekleridir. Boyut azaltma, hesaplama karmaşıklığını azaltmak ve makine öğrenimi görevlerinde "boyutsallık lanetini" hafifletmek için hayati öneme sahiptir.
Arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya yönelik hizmetler sunan güçlü no-code bir platform olan AppMaster, yapay zeka ve makine öğrenimi ortamında denetimsiz öğrenme tekniklerinin sağladığı çok sayıda uygulama olanağının ve potansiyelinin bilincindedir. Denetimsiz öğrenmenin faydalarını benimsemek, vatandaş geliştiricilerin uygulama optimizasyonunu, özellik mühendisliğini ve model tanıma görevlerini optimize etmesine olanak sağlayabilir.
Örneğin, AppMaster müşterileri, kullanıcıları davranışlarına, tercihlerine veya diğer ilgili özelliklerine göre gruplandırmak için kümeleme algoritmalarını kullanabilir ve ardından bu bilgileri kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmek veya pazarlama kampanyalarını hedeflemek için uygulayabilir. Ayrıca, içgörüye dayalı analitiğin kalitesini artırmak için boyut azaltma kullanılabilirken, anormallik tespiti, uygulamalarında dolandırıcılığın önlenmesi veya hata tespiti için kullanılabilir.
AppMaster no-code mimarisiyle desteklenen hızlı, verimli uygulama geliştirme temeli üzerine kurulmuştur. Denetimsiz öğrenme teknikleri de dahil olmak üzere makine öğreniminin entegrasyonu yoluyla AppMaster verilerdeki anlamlı kalıpların, ilişkilerin ve yapıların keşfinin geliştirme sürecinin önemli bir yönü haline geldiği bir ortam yaratır. AppMaster, yapay zeka odaklı yaklaşımları no-code geliştirme sürecine dahil ederek, müşterilerin web, mobil ve arka uç sistemlerde uygulama performansını iyileştirmek ve geliştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmelerinden yararlanan kapsamlı bir çözüme erişmesini sağlar.
Sonuç olarak, denetimsiz öğrenme, yapay zeka ve makine öğrenimi metodolojilerinin önemli bir bileşenini temsil eder ve etiketlenmemiş verilerde gizlenen bilinmeyen ilişkileri, kalıpları ve yapıları keşfetmek için hayati bir temel oluşturur. Artan düzeyde karmaşıklık sunsa da, büyük hacimli etiketlenmemiş veri kümelerinden anlamlı bilgiler elde etme yeteneği, hem makine öğrenimi uygulayıcıları hem de vatandaş geliştiriciler için vazgeçilmez bir araç sunuyor. Denetimsiz öğrenme teknikleri, AppMaster gibi no-code platformlarla birleştirildiğinde ölçeklenebilir, verimli ve kullanılmamış verilerden en değerli içgörüleri elde etme kapasitesine sahip yenilikçi, sağlam ve optimize edilmiş uygulamaların önünü açıyor.
