Denetimsiz Öğrenme Nedir?
Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning), makine öğreniminin temel yaklaşımlarından biridir. Bu yöntemde, algoritma etiketsiz veri setleri kullanılarak eğitilir. Yani, giriş verilerine karşılık gelen çıktı değerleri veya etiketler olmadan, verinin içindeki gizli yapıları, desenleri ve ilişkileri keşfetmeye çalışır.
Denetimsiz öğrenme algoritmaları, verileri analiz ederek benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplandırır, boyutları azaltır veya veri dağılımını modelleyerek anormallik tespiti yapar. Bu yaklaşım, özellikle etiketlenmiş veri elde etmenin zor veya maliyetli olduğu durumlarda değerlidir.
Denetimsiz öğrenme, temel olarak kümeleme (clustering), boyut indirgeme (dimensionality reduction) ve yoğunluk tahmini (density estimation) gibi kategorilere ayrılır.
Denetimsiz Öğrenmenin Avantajları
- Etiketli veri gerektirmez
- Bilinmeyen desenleri keşfeder
- Veri hakkında içgörü sağlar
- Özellik öğrenme için kullanılabilir
- Anomali tespiti yapabilir
Denetimsiz Öğrenme Türleri
Kümeleme
Kümeleme, benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplandıran denetimsiz öğrenme tekniğidir. Amaç, veri noktalarını kendi içinde homojen, birbirlerine göre heterojen gruplara ayırmaktır.
Yaygın Kümeleme Algoritmaları:
- K-Means: Veriyi k sayıda kümeye ayıran iteratif algoritma
- Hiyerarşik Kümeleme: Veriyi ağaç yapısında gruplandıran yöntem
- DBSCAN: Yoğunluk tabanlı kümeleme algoritması
- Gaussian Mixture Models: Olasılıksal kümeleme yöntemi
- Spectral Clustering: Grafik teorisi tabanlı kümeleme
Boyut İndirgeme
Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veriyi daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştüren tekniklerdir. Bu, veri görselleştirme, gürültü azaltma ve hesaplama verimliliği için kullanılır.
Yaygın Boyut İndirgeme Algoritmaları:
- Temel Bileşen Analizi (PCA): Veriyi maksimum varyans yönlerinde projeksiyon yapan doğrusal yöntem
- t-SNE: Yüksek boyutlu veriyi 2D veya 3D'de görselleştirmeye odaklanan teknik
- UMAP: t-SNE'ye alternatif, daha hızlı bir manifold öğrenme tekniği
- Otokodlayıcılar (Autoencoders): Sinir ağları kullanarak boyut indirgeme yapan yöntem
- LDA (Linear Discriminant Analysis): Sınıf ayrımını maksimize eden boyut indirgeme
Anomali Tespiti
Anomali tespiti, normal davranıştan sapan veri noktalarını belirlemeye odaklanan denetimsiz öğrenme tekniğidir. Dolandırıcılık tespiti, sistem arızaları gibi alanlarda kullanılır.
Yaygın Anomali Tespit Algoritmaları:
- İzolasyon Ormanı (Isolation Forest): Anormal noktaları izole eden ağaç tabanlı yöntem
- Tek Sınıf SVM: Normal veri için bir sınır öğrenen algoritma
- LOF (Local Outlier Factor): Yerel yoğunluk tabanlı anomali tespiti
- Otokodlayıcı Tabanlı: Rekonstrüksiyon hatası yüksek noktaları anomali olarak belirleyen yöntem
- Gaussian Mixture Models: Düşük olasılıklı noktaları anomali olarak tanımlayan yöntem
Denetimsiz Öğrenme Uygulama Alanları
Müşteri Segmentasyonu
Denetimsiz öğrenme, müşterileri davranışlarına, tercihlerine ve demografik özelliklerine göre gruplandırmak için kullanılır. Bu, hedefli pazarlama stratejileri geliştirmeye yardımcı olur.
Uygulama Örnekleri:
- RFM Analizi: Müşterileri Recency (Son Alışveriş), Frequency (Sıklık) ve Monetary (Parasal Değer) değerlerine göre kümeleme
- Satın Alma Davranışı Segmentasyonu: Benzer satın alma alışkanlıklarına sahip müşterileri belirleme
- Çok Kanallı Davranış Analizi: Farklı kanallardaki müşteri etkileşimlerini analiz etme
- Yaşam Döngüsü Segmentasyonu: Müşterileri yaşam döngüsü aşamalarına göre gruplandırma
Doküman Kümeleme ve Konu Modelleme
Denetimsiz öğrenme, büyük metin koleksiyonlarını analiz etmek, benzer belgeleri gruplandırmak ve belgelerdeki gizli konuları keşfetmek için kullanılır.
Uygulama Örnekleri:
- LDA (Latent Dirichlet Allocation): Belgelerdeki gizli konuları modelleyen olasılıksal yöntem
- Haber Makalesi Kümeleme: Benzer haberleri gruplandırma
- Müşteri Geri Bildirim Analizi: Müşteri yorumlarındaki ortak temaları belirleme
- Bilimsel Makale Organizasyonu: Araştırma makalelerini konularına göre düzenleme
Anomali ve Dolandırıcılık Tespiti
Denetimsiz öğrenme, normal davranış modellerini öğrenerek anormal aktiviteleri tespit etmek için kullanılır. Bu, güvenlik, dolandırıcılık tespiti ve sistem izleme için değerlidir.
Uygulama Örnekleri:
- Kredi Kartı Dolandırıcılığı Tespiti: Olağandışı işlem desenlerini belirleme
- Ağ Güvenliği: Anormal ağ trafiği ve potansiyel saldırıları tespit etme
- Üretim Kalite Kontrolü: Üretim hattındaki anormallikleri belirleme
- Sağlık İzleme: Tıbbi verilerdeki anormal desenleri tespit etme
Görüntü ve Video Analizi
Denetimsiz öğrenme, görüntülerdeki desenleri keşfetmek, benzer görüntüleri gruplandırmak ve görüntü özelliklerini öğrenmek için kullanılır.
Uygulama Örnekleri:
- Görüntü Kümeleme: Benzer görüntüleri gruplandırma
- Özellik Öğrenme: Görüntülerden anlamlı özelliklerin çıkarılması
- Video Segmentasyonu: Video içeriğini anlamlı bölümlere ayırma
- Görüntü Sıkıştırma: Boyut indirgeme teknikleriyle görüntü sıkıştırma
Denetimsiz Öğrenmede Zorluklar ve Çözümler
Zorluklar
- Değerlendirme Zorluğu: Etiketli veri olmadığından sonuçların değerlendirilmesi zordur
- Küme Sayısı Belirleme: Optimal küme sayısını belirlemek genellikle zordur
- Yüksek Boyutluluk: Çok boyutlu verilerde uzaklık ölçümleri anlamsızlaşabilir
- Gürültülü Veri: Gürültülü veri, kümeleme sonuçlarını olumsuz etkileyebilir
- Yorumlama Zorluğu: Oluşan kümelerin veya boyutların yorumlanması zor olabilir
Çözümler
- İç Değerlendirme Metrikleri: Silhouette skoru, Davies-Bouldin indeksi gibi metrikler kullanma
- Dirsek Yöntemi: Optimal küme sayısını belirlemek için kullanılan yöntem
- Boyut İndirgeme: Kümelemeden önce boyut indirgeme tekniklerini uygulama
- Veri Ön İşleme: Gürültüyü azaltmak için veriyi temizleme ve normalleştirme
- Görselleştirme Teknikleri: Sonuçları daha iyi anlamak için görselleştirme kullanma