Yapay Zeka Algoritmalarında Öğrenme Türleri

Yapay zeka (YZ) algoritmaları, verilerden öğrenerek bilgi edinir ve bu bilgiyi tahmin, karar verme ve diğer görevleri gerçekleştirmek için kullanır. Farklı YZ öğrenme algoritmalarının temelinde, algoritmanın veriyi nasıl aldığı ve öğrendiği fikri yatar.

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme algoritmaları, etiketlenmiş veri kümeleri kullanılarak eğitilmektedir. Etiketlenmiş veri, her bir veri noktasının doğru sınıfa veya değerine sahip olduğu veri anlamına gelir. Örneğin, bir görüntüyü sınıflandırmak için denetimli bir öğrenme algoritması, etiketlenmiş bir görüntü kümesi (ör. kediler ve köpekler) verilerek eğitilmelidir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme algoritmaları, etiketlenmemiş veri kümeleri kullanılarak eğitilmektedir. Etiketlenmemiş veri, her bir veri noktasının doğru sınıfa veya değerine sahip olmadığı veri anlamına gelir. Örneğin, müşteri segmentlerini belirlemek için denetimsiz bir öğrenme algoritması, etiketlenmemiş bir müşteri veri kümesi (ör. satın alma geçmişi ve demografik bilgiler) verilerek eğitilmelidir.

Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme algoritmaları, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş veri kümelerini kullanarak eğitilmektedir. Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmenin gücünü denetimsiz öğrenmenin esnekliğiyle birleştirir.

Takviye Öğrenimi

Takviye öğrenme algoritmaları, bir ortamla etkileşim yoluyla öğrenmektedir. Algoritma, eylemlerinden olumlu veya olumsuz ödüller alır ve bu ödülleri eylemlerini iyileştirmek için kullanır. Örneğin, bir robotun nasıl yürüyeceğini öğrenmesi için takviye öğrenme kullanılabilir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme algoritmaları, birden fazla gizli katmana sahip yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık verilerden öğrenmektedir. Derin öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve diğer görevlerde son teknoloji sonuçlar elde etmiştir.