Yapay Zeka Öğrenme Türleri

Yapay zeka (AI), makinelerin insan benzeri bilişsel görevleri gerçekleştirmesine olanak tanıyan bir bilgisayar bilimi alanıdır. AI öğrenme, AI sistemlerinin verilerden model öğrenerek performansını zamanla iyileştirmesine olanak tanır. Farklı AI öğrenme türleri şunları içerir:

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenmede, AI sistemi hem giriş verilerini hem de bunlara karşılık gelen çıktı etiketlerini içeren etiketli bir veri kümesiyle eğitilir. Sistem, verilerdeki örüntüleri öğrenir ve daha sonra etiketlenmemiş giriş verilerine dayalı tahminlerde bulunur.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenmede, AI sistemi etiketsiz bir veri kümesiyle eğitilir. Sistem, verilerdeki gizli örüntüleri, yapıları ve ilişkileri keşfetmeyi öğrenir. Anormallik tespiti ve kümeleme gibi görevler için kullanılır.

Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme, hem etiketli hem de etiketsiz veriler içeren bir veri kümesiyle AI sistemini eğitir. Bu, etiketsiz verileri etiketlemeye ihtiyaç duymadan AI sisteminin performansını iyileştirmeye yardımcı olur.

Takviye Öğrenimi

Takviye öğrenmede, AI sistemi bir ortamla etkileşime girer ve eylemlerine göre ödüller veya cezalar alır. Sistem, ödül almak için eylemlerini zamanla öğrenir ve iyileştirir.

Transfer Öğrenimi

Transfer öğrenmede, AI sistemi önce bir görev için eğitilir ve daha sonra başka bir ilgili görev için yeniden eğitilir. Bu, yeni görevin öğrenilmesini önemli ölçüde hızlandırabilir.