Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Yapay sinir ağları başta olmaküzere bilgisayar bilimlerinin alt dalı olan yapay zekanın çeşitli alanlarında kullanılan öğrenme çeşididir. Diğer alternatifi olan gözetimli öğrenme (supervised learning)’e göre daha uzun süremesinin en büyük sebebi ilk değerlerinin hedeflenen değerden çok uzak olma ihtimalidir.

Aşağıda basit bir akış diyagramı ile gözetimsiz eğitimin nasıl yapılabileceği gösterilmiştir:

Bu şekilde de tasvir edildiği üzere eğitim belirli bir limite kadar devir (epoch) sayısı arttırılarak devam etmekte ve limit değere ulaşınca eğitimin tamamlandığı sonucuna varılmaktadır.

Yorumlar

    1. Şadi Evren ŞEKERŞadi Evren ŞEKER

      İlginiz için çok teşekkür ederim ancak yazıda bahsettiğiniz gibi sonuç bilgisi verileceği ifadesi yer almıyor sanırım (ya da ben yanlış yorumluyorum). Eğitim kümesinden bahsediyorsanız onlar sonuç bilgisi değil, sınıflandırma problemi için (örnek olarak verilmiş problem), verilen ve sınıflandırma probleminin kendi sınıflarını üretmesine yarayacak olan eğitim verileri. Yani aslında hiç veri yoksa hiç sınıf ve hiç eğitim ve dolayısıyla hiç öğrenme (gözetimli veya gözetimsiz) yoktur diyebiliriz. Dolayısıyla gözetimli veya gözetimsiz öğrenme için ihtiyaç duyulan verilerden bahsediliyor. Ama yine de yanlış olduğunu düşündüğünüz bir nokta varsa lütfen belirtin.

      Teşekkürler

  1. Birol Kuyumcu

    "alternatifi olan gözetimli öğrenme (supervised learning)’e göre daha uzun süremesinin en büyük sebebi ilk değerlerinin hedeflenen değerden" bu tabirinizden öyle anladım.
    malum supervised da hedeflenen değer sonuca bilgisine olan yakınlıkdır.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


iki + 8 =