Denetimli Öğrenme Nedir?
Denetimli öğrenme (supervised learning), makine öğreniminin en yaygın kullanılan yaklaşımlarından biridir. Bu yöntemde, algoritma etiketli veri setleri kullanılarak eğitilir. Etiketli veri, giriş özelliklerinin (input features) yanı sıra, bu özelliklere karşılık gelen doğru çıktı değerlerini (output values) veya etiketleri (labels) içerir.
Denetimli öğrenme algoritmaları, eğitim sürecinde giriş verileri ile bunlara karşılık gelen çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenir. Bu ilişkiyi öğrendikten sonra, yeni ve daha önce görülmemiş giriş verileri için çıktı değerlerini tahmin edebilir hale gelir.
Denetimli öğrenme, temel olarak iki ana kategoriye ayrılır: regresyon ve sınıflandırma. Regresyon, sürekli değerler tahmin etmek için kullanılırken, sınıflandırma, verileri belirli kategorilere ayırmak için kullanılır.
Denetimli Öğrenmenin Avantajları
- Yüksek doğruluk ve performans
- Tahminlerin yorumlanabilirliği
- Karmaşık ilişkileri öğrenebilme
- Çeşitli problem türlerine uygulanabilirlik
- Sürekli iyileştirilebilme
Denetimli Öğrenme Süreci
Veri Toplama ve Hazırlama
Denetimli öğrenme sürecinin ilk adımı, etiketli veri setinin toplanması ve hazırlanmasıdır. Bu aşama, modelin başarısı için kritik öneme sahiptir.
Temel Adımlar:
- Veri Toplama: İlgili kaynaklardan veri toplanması
- Veri Temizleme: Eksik veya hatalı verilerin düzeltilmesi
- Veri Dönüştürme: Kategorik verilerin sayısallaştırılması
- Özellik Seçimi: Önemli özelliklerin belirlenmesi
- Veri Bölme: Eğitim ve test setlerine ayırma
Model Seçimi ve Eğitimi
Veri hazırlandıktan sonra, probleme uygun bir model seçilir ve eğitim verileri kullanılarak eğitilir. Bu süreçte model, giriş ve çıkış arasındaki ilişkiyi öğrenir.
Temel Adımlar:
- Algoritma Seçimi: Problem türüne uygun algoritmanın belirlenmesi
- Hiperparametre Ayarı: Model parametrelerinin optimize edilmesi
- Model Eğitimi: Eğitim verisi kullanılarak modelin eğitilmesi
- Çapraz Doğrulama: Modelin genelleme yeteneğinin değerlendirilmesi
- Model Ayarlama: Performansa göre modelin iyileştirilmesi
Model Değerlendirme ve Tahmin
Eğitilen model, test verileri kullanılarak değerlendirilir ve performansı ölçülür. Başarılı bir model, daha önce görmediği veriler üzerinde doğru tahminler yapabilir.
Temel Adımlar:
- Test Değerlendirmesi: Test verisi üzerinde performans ölçümü
- Metrik Analizi: Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma gibi metriklerin incelenmesi
- Hata Analizi: Yanlış tahminlerin nedenlerinin araştırılması
- Model Dağıtımı: Başarılı modelin üretim ortamına taşınması
- Tahmin Yapma: Yeni veriler üzerinde tahminlerin gerçekleştirilmesi
Denetimli Öğrenme Türleri
Regresyon
Regresyon, sürekli değerler tahmin etmek için kullanılan denetimli öğrenme türüdür. Örneğin, ev fiyatları, hisse senedi değerleri veya sıcaklık tahminleri gibi sayısal değerlerin tahmini için kullanılır.
Yaygın Regresyon Algoritmaları:
- Doğrusal Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal ilişki kurar
- Polinomial Regresyon: Doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için kullanılır
- Ridge Regresyon: Aşırı uyumu (overfitting) önlemek için düzenlileştirme kullanır
- Lasso Regresyon: Özellik seçimi yaparak modeli basitleştirir
- Karar Ağacı Regresyonu: Veriyi bölerek tahmin yapan hiyerarşik model
Sınıflandırma
Sınıflandırma, verileri belirli kategorilere veya sınıflara ayırmak için kullanılan denetimli öğrenme türüdür. E-posta spam filtreleme, hastalık teşhisi veya görüntü tanıma gibi uygulamalarda kullanılır.
Yaygın Sınıflandırma Algoritmaları:
- Lojistik Regresyon: İkili sınıflandırma problemleri için temel algoritma
- Karar Ağaçları: Veriyi özellik değerlerine göre bölen hiyerarşik model
- Rastgele Orman: Birden fazla karar ağacının birleşimi
- Destek Vektör Makineleri (SVM): Veri noktalarını ayıran optimum hiperdüzlemi bulan algoritma
- Naive Bayes: Bayes teoremi temelli olasılıksal sınıflandırıcı
- K-En Yakın Komşu (KNN): Benzer örneklerin benzer sınıflara ait olduğu varsayımına dayanan algoritma
Denetimli Öğrenme Uygulama Alanları
İş ve Finans
- Kredi Risk Değerlendirmesi: Müşterilerin kredi geri ödeme olasılığının tahmini
- Hisse Senedi Fiyat Tahmini: Gelecekteki hisse senedi fiyatlarının öngörülmesi
- Müşteri Segmentasyonu: Müşterilerin davranışlarına göre sınıflandırılması
- Dolandırıcılık Tespiti: Şüpheli finansal işlemlerin belirlenmesi
- Talep Tahmini: Gelecekteki ürün talebinin öngörülmesi
Sağlık ve Tıp
- Hastalık Teşhisi: Tıbbi verilere dayalı hastalık teşhisi
- Görüntü Analizi: X-ray, MRI gibi tıbbi görüntülerin analizi
- İlaç Keşfi: Potansiyel ilaç moleküllerinin etkinliğinin tahmini
- Hasta Risk Skorlaması: Hastaların risk düzeylerinin belirlenmesi
- Genom Analizi: Genetik verilerin analizi ve hastalık ilişkilerinin belirlenmesi
Denetimli Öğrenmede Zorluklar ve Çözümler
Zorluklar
-
Aşırı Uyum (Overfitting):
Model, eğitim verilerine çok iyi uyum sağlar ancak yeni verilere genelleştirilemez.
-
Yetersiz Uyum (Underfitting):
Model, veri arasındaki karmaşık ilişkileri yakalayamaz ve düşük performans gösterir.
-
Veri Kalitesi ve Miktarı:
Yetersiz, dengesiz veya gürültülü veri, model performansını olumsuz etkiler.
-
Özellik Mühendisliği:
Doğru özelliklerin seçilmesi ve dönüştürülmesi zor olabilir.
Çözümler
-
Düzenlileştirme (Regularization):
L1, L2 düzenlileştirme veya dropout gibi tekniklerle aşırı uyum önlenebilir.
-
Çapraz Doğrulama:
K-katlı çapraz doğrulama ile modelin genelleme yeteneği değerlendirilebilir.
-
Veri Artırma (Data Augmentation):
Mevcut verilerden yeni örnekler oluşturarak veri seti genişletilebilir.
-
Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning):
Birden fazla modelin birleştirilmesiyle daha güçlü tahminler yapılabilir.