- Katılım
- 16 Tem 2025
- Mesajlar
- 15
- Tepkime puanı
- 2
- Konu Yazar
- #1
Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme Nedir? (Supervised vs. Unsupervised Learning)
Yapay zekanın nasıl öğrendiğini hiç merak ettin mi?
Makine öğrenmesi sistemleri genel olarak iki temel öğrenme türüyle çalışır:
Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning) Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)Peki bu ikisi arasındaki fark tam olarak nedir?
Gözetimli Öğrenme Nedir?
Bu öğrenme türünde, sistem etiketlenmiş verilerle eğitilir.
Yani her veri örneğinde hem giriş hem de doğru çıktı (cevap) vardır.
Örnek:
Bir e-posta sistemine, “Bu spam – Bu değil” şeklinde etiketli örnekler verilir.
Yapay zeka bu örneklerden öğrenerek, gelecekteki e-postaların spam olup olmadığını tahmin eder.
Avantajı: Doğru sonuç üretme oranı yüksek
Zorluğu: Etiketlenmiş veri hazırlamak zaman alıcıdır
Gözetimsiz Öğrenme Nedir?
Bu yöntemde, verilerde hiçbir etiket yoktur.
Yapay zeka, verilerdeki gizli desenleri, grupları veya benzerlikleri kendi başına bulmaya çalışır.
Örnek:
Bir e-ticaret sitesinde kullanıcı davranışları izlenir ama etiket verilmez.
AI, “Bu kullanıcılar benzer ürünleri inceliyor” diyerek gruplar (segmentasyon).
Avantajı: Büyük, işlenmemiş veriyle çalışabilir Zorluğu: Sonuçları yorumlamak ve doğrulamak daha zordur
Farkı Tabloyla Görelim
| Özellik | Gözetimli | Gözetimsiz |
| Etiketli veri |  Var |  Yok |
| Örnek amaç | Tahmin, sınıflandırma | Kümeleme, desen bulma |
| Kullanım alanı | E-posta, kredi skoru | Pazarlama, öneri sistemleri |
Hangi Durumda Hangisi Kullanılır?
Etiketlenmiş verin varsa → Gözetimli Öğrenme
Elinde büyük miktarda ham veri varsa → Gözetimsiz Öğrenme
Bazı gelişmiş modeller her ikisini de birleştiren yarı-gözetimli ya da takviyeli öğrenme yöntemlerini de kullanır (bunları da ilerleyen konularda ele alacağız
).
Sıradaki Konumuz Ne Olsun?
“Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?”ya da
“Yapay Zeka Nasıl Karar Verir? Karar Ağaçları ve Daha Fazlası”Yorumlara görüşünü yaz, sıradaki konuyu birlikte belirleyelim!
