Yapay Zeka'da Öğrenme Türleri

Yapay zeka sistemleri, çeşitli öğrenme tekniklerini kullanarak veri ve deneyimlerden öğrenir. Başlıca öğrenme türleri şunlardır:

Denetimli Öğrenme

Sistem, etiketlenmiş veri kümeleriyle eğitilir ve bu verilerden bir çıktı değişkenini tahmin etmek için bir model oluşturur. Örneğin, bir e-posta sınıflandırma sistemi, spam ve spam olmayan e-postaları ayırt eden bir model oluşturmak için spam ve spam olmayan e-postalar üzerine eğitilebilir.

Denetimsiz Öğrenme

Sistem, etiketlenmemiş veri kümeleriyle eğitilir ve bu verilerdeki kalıpları ortaya çıkarmak için bir model oluşturur. Örneğin, bir kümeleme algoritması, müşterileri benzer özelliklere göre gruplandıran bir model oluşturmak için müşteri verileri üzerine eğitilebilir.

Takviyeli Öğrenme

Sistem, eylemlerine göre geri bildirim alır ve zaman içinde daha iyi kararlar veren bir politika öğrenir. Örneğin, bir satranç oynayan yapay zeka sistemi, her hamlesinden sonra ödül veya ceza alır ve bu geri bildirimle daha iyi hamleler yapmayı öğrenir.

Yarı Denetimli Öğrenme

Sistem, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş veri kümeleriyle eğitilir. Etiketlenmiş veriler modeli yönlendirirken, etiketlenmemiş veriler modeli düzenler ve iyileştirir.

Aktif Öğrenme

Sistem, daha fazla bilgi elde etmek için sorular sorarak veya verileri keşfederek öğrenir. Bu, sistemin etiketlenmesi zor veya pahalı olan verilerle çalışırken faydalıdır.

Transfer Öğrenimi

Sistem, bir görev için eğitildikten sonra bilgisini ilgili bir görev için kullanır. Bu, yeni görevler için modellerin hızlı ve verimli bir şekilde oluşturulmasına olanak tanır.

Öğrenmeyen Öğrenme

Sistem, önceden tanımlanmış kurallara veya algoritmalara dayanarak öğrenir. Bu tür sistemler yeni verilere uyum sağlayamaz ve zamanla performansları düşebilir.