Makine Öğrenimi Algoritmaları: Denetlenmeyen Öğrenme

Denetlenmeyen öğrenme, etiketlenmemiş verilere dayalı olarak modeller oluşturmayı amaçlayan bir makine öğrenimi türüdür. Etiketli verilerde olduğu gibi önceden tanımlanmış hedef değişkenler yoktur. Bunun yerine, algoritmalar veri içindeki gizli örüntüleri ve grupları keşfeder.

Kümeleme Algoritmaları

Kümeleme algoritmaları, benzer veri noktalarını gruplara veya kümelere ayırmak için kullanılır. Kümeler önceden tanımlanmaz, ancak algoritmalar verilerdeki benzerliklere dayanarak bunları oluşturur. Yaygın kümeleme algoritmaları şunları içerir:

• k-Ortalamalar
• Hiyerarşik Kümeleme
• Yoğunluk Tabanlı Kümeleme

Anomali Tespiti Algoritmaları

Anomali tespiti algoritmaları, normal verilerden farklı veri noktalarını belirlemek için kullanılır. Bu algoritmalar, verilerdeki sapmaları veya düzensizlikleri algılayarak normal olmayan gözlemleri tespit edebilir. Yaygın anomali tespiti algoritmaları şunları içerir:

• LOF (Yerel Outlier Faktörü)
• IOF (İzolasyon Ormanı)
• Tek Sınıflı Sınıflandırma

Boyut Küçültme Algoritmaları

Boyut küçültme algoritmaları, yüksek boyutlu veri kümelerini daha düşük boyutlu temsillere dönüştürmek için kullanılır. Bu, veri görselleştirme, özellik seçimi ve model performansı için yararlı olabilir. Yaygın boyut küçültme algoritmaları şunları içerir:

• Bileşenler Analizi (PCA)
• Tekil Değer Ayrıştırması (SVD)
• Doğrusal Ayrıklayıcı Analiz (LDA)

Denetlenmeyen Öğrenmenin Uygulamaları

Denetlenmeyen öğrenme algoritmaları çeşitli alanlarda kullanılır, bunlar arasında şunlar yer alır:

• Müşteri segmentasyonu
• Sahtekarlık tespiti
• Tıbbi tanı
• Görüntü işleme
• Doğal dil işleme