Takviyeli öğrenme denetleniyor mu yoksa denetlenmiyor mu? Bu teknik soru önemli olsa da, odağımızı iş merceğine çevirelim. Takviyeli öğrenme (RL), karar verme süreçlerini dönüştürmek ve endüstriler arası stratejileri optimize etmek için büyük bir potansiyele sahiptir.

Bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve çeşitli teknolojiler tarafından üretilen veri hacminin büyüklüğü, özellikle bunun sonuçlarından emin olmayanlar için göz korkutucu olabilir. Bu verileri etkili bir şekilde kullanmak için araştırmacılar ve programcılar kullanıcı deneyimlerini geliştirmek amacıyla sıklıkla makine öğreniminden yararlanıyor.

Veri bilimcilere yönelik denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme tekniklerini kapsayan karmaşık metodolojiler her gün ortaya çıkıyor. Bu makale denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenmeyi kısa ve öz bir şekilde tanımlamayı, aralarındaki farkları vurgulamayı ve önde gelen şirketlerdeki uygulamalarını göstermeyi amaçlamaktadır.

Takviyeli öğrenme denetleniyor mu yoksa denetlenmiyor mu?

Takviyeli öğrenme, dünyada kendi yolunu çizer makine öğrenmedenetimli ve denetimsiz öğrenmeden farklıdır. Ama önce denetimli ve denetimsiz öğrenmenin ne olduğunu öğrenelim.

Denetimli öğrenme nedir?

Denetimli öğrenme, bir modelin etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitildiği bir makine öğrenme tekniğidir. Bu, verilerin hem giriş örneklerini hem de bunlara karşılık gelen istenen çıktıları (etiketleri) içerdiği anlamına gelir. Amaç, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenmesi, böylece yeni, görünmeyen verilerin çıktısını doğru bir şekilde tahmin edebilmesidir.

Bunu öğretmeniyle birlikte öğrenen bir öğrenci gibi düşünün. Etiketli veri kümesi, çözümleri olan pratik problemler gibidir. Öğrenci (model) bu örnekleri inceler ve öğretmen (algoritma) öğrenme sürecine rehberlik eder. Amaç öğrencinin benzer problemleri bağımsız olarak nasıl çözeceğini öğrenmesidir.

Anahtar kavramlar:

• Etiketli veriler: Denetimli öğrenmenin kalbi. Her veri noktasının bir girişi (özellikleri) ve buna karşılık gelen doğru çıkışı (etiketi) vardır.
• Eğitim: Model etiketli verilerle beslenir. Girdiler ve çıktılar arasındaki kalıpları ve korelasyonları analiz eder.
• Öğrenme işlevi: Model, girdileri çıktılarla mümkün olduğunca doğru bir şekilde eşleyen bir matematiksel fonksiyon geliştirir.
• Tahmin: Model eğitildikten sonra yeni girdiler alabilir ve bunlara karşılık gelen çıktıları tahmin edebilir.

Denetimsiz öğrenme nedir?

Denetimsiz öğrenme, modelin etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde eğitildiği bir makine öğrenme tekniğidir. Bu, verilerin karşılık gelen hedef çıktılar olmadan yalnızca girdileri içerdiği anlamına gelir. Amaç, modelin veri içindeki gizli kalıpları, yapıları veya ilişkileri keşfetmesidir.

Bunu, herhangi bir özel talimat olmadan yeni bir ortamı keşfeden bir çocuk gibi düşünün. Çocuk, kalıpları gözlemleyerek, benzer nesneleri gruplandırarak ve kimse onlara bu şeylerin ne dendiğini doğrudan söylemeden ilişkileri anlayarak öğrenir.

Anahtar kavramlar:

• Etiketlenmemiş veriler: Denetimsiz öğrenmenin öğrenilebilecek önceden tanımlanmış yanıtları yoktur.
• Desen keşfi: Model, benzerlikleri, farklılıkları ve altta yatan yapıları bulmak için verileri analiz eder.
• Açık bir rehberlik yok: Hiçbir “öğretmen” modeli düzeltemez. Kendini keşfederek öğrenir.

Takviyeli öğrenme nedir?

Takviyeli öğrenme, bir aracının bir ortamla etkileşime girerek deneme yanılma yoluyla öğrendiği bir tür makine öğrenimidir. Temsilci farklı eylemleri dener, eylemlerine göre ödüller veya cezalar alır ve zaman içinde toplam ödülü en üst düzeye çıkarmak için stratejisini ayarlar.

Bir köpeği eğittiğinizi hayal edin. Köpeğe nasıl oturacağını açıkça söylemiyorsunuz. Bunun yerine, oturmaya yol açan eylemler gerçekleştirdiğinde ona ödüller (muameleler) verirsiniz. Zamanla köpek oturmayı ödüllerle ilişkilendirmeyi öğrenir.

Anahtar kavramlar:

• Ajan: Karar verici, öğrenen varlık.
• Çevre: Aracının etkileşimde bulunduğu sistem.
• Belirtmek, bildirmek: Aracının kendi ortamındaki mevcut durumu.
• Eylemler: Etmenin kendi ortamında neler yapabileceği.
• Ödüller: Temsilcinin eylemleri için aldığı olumlu veya olumsuz geri bildirim sinyalleri.
• Politika: Aracının belirli bir durumda hangi eylemi gerçekleştireceğini belirlemek için kullandığı strateji.

Hangi makine öğrenimi tekniğini seçmelisiniz?

Evrensel olarak diğerlerinden daha iyi performans gösteren tek bir "en iyi" makine öğrenimi tekniği yoktur. En iyi teknik tamamen şu faktörlere bağlıdır:

• Sorun: Hangi görevi çözmeye çalışıyorsunuz?
  • Sınıflandırma (örn. e-posta spam filtrelemesi)?
  • Regresyon (örneğin konut fiyatlarını tahmin etmek)?
  • Kümeleme (örneğin, müşterileri gruplama)
  • Anormallik tespiti (örn. dolandırıcılık işlemlerinin belirlenmesi)?
• Veri türü:
  • Verileriniz etiketli mi yoksa etiketsiz mi?
  • Veri kümeniz ne kadar büyük?
  • Veriler yapılandırılmış mı (örneğin sayılar, kategoriler) yoksa yapılandırılmamış mı (örneğin resimler, metin)?
• İstenilen performans:
  • Hıza mı yoksa yüksek doğruluğa mı öncelik veriyorsunuz?
  • Modelin kolayca yorumlanabilir olması (nasıl karar verdiğini anlamak) ne kadar önemli?

Etiketli örnekler (giriş verileri ve bunlara karşılık gelen doğru çıktılar) içeren bir veri kümeniz varsa denetimli öğrenmeyi seçin. Popüler teknikler arasında Doğrusal Regresyon (sürekli değerleri tahmin etmek için), Lojistik Regresyon (sınıflandırma için), Karar Ağaçları (kural tabanlı modeller oluşturmak için), SVM'ler (veri sınıfları arasındaki sınırları bulmak için) ve Sinir Ağları (karmaşık model tanıma için) bulunur.

Denetimsiz öğrenme, veri kümenizi keşfetmek, gizli kalıpları ortaya çıkarmak veya aklınızda önceden tanımlanmış bir sonuç olmadığında benzer veri noktalarını gruplamak için mükemmeldir. Popüler teknikler arasında K-Ortalama Kümeleme (verilerin benzerliğe göre gruplandırılması), Temel Bileşen Analizi (PCA) (veri karmaşıklığının azaltılması) ve Otomatik Kodlayıcılar (verilerin kompakt temsillerini bulmak için) yer alır.

Takviyeli öğrenme, oyunlar veya robot bilimi gibi uzun vadeli ödüllerle karar vermeye odaklanan problemler için özellikle faydalıdır. Takviyeli öğrenmede, bir etmen çevreyle etkileşime girer, ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır ve zaman içinde ödülleri en üst düzeye çıkarmak için en uygun stratejiyi öğrenir.

Resim kredisi: Kerem Gülen/Yol Ortası

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/