Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Aktif öğrenme veya faal öğrenme şeklinde Türkçeye çevrilebilecek olan yaklaşım, bu yazının yayınladığı yer itibariyle (bilgisayarkavramlari.com) makine öğrenmesi altında geçen bir konudur (eğitim bilimlerinde de sanırım aynı başlık kullanılıyor). Makine öğrenmesinde, bir kavramın öğrenilmesi için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Faal öğrenme de bu yöntelmerden gözetimli öğrenme (supervised learning) bir çeşidi olarak düşünülebilir.

Çok basit olarak çalışmasını aşağıdaki örnekten anlayabiliriz:

Yüzlerce metinden oluşan bir külliyatın (derlem, corpus) içindeki her yazının elimizdeki yazarlara göre sınıflandırılmasını istiyor olalalım. Örneğin 10 adet yazarımız var ve bize karışık olarak verilen 100 yazıyı bu yazarlardan hangisine ait olduğuna göre sınıflandırmak istiyor olalım. Faal öğrenme, bu işlemi yaparken belirli özelliklere göre yazar seçimi yapar. Ancak emin olmadığı durumlarda kullanıcıya sorar. Bu durumda, hangi sınıfa ait olduğundan emin olursa, sınıflandırma işlemini kullanıcıyı rahatsız etmeden gerçekleştirir. Şayet emin değilse kullanıcıdan gelen bilgiye göre sistem sınıflandırma yapar ve problem çözülmüş olur. Sistem bundan sonraki gelecek sınıflandırma problemleri için, kullanıcının katkısını kullanarak bu katkıdan öğrenebilir.

Yukarıdaki şekilde temsil edildiği üzere, bir veri kaynağından, sınıflandırıcı (classifier) tarafından alınan veriler ikiye ayrılmaktadır. Birinci kol, kesin verilerden oluşmakta olup sınıflandırılmış veri olarak kaydedilir. İkinci kol ise kesin olmayan verilerden oluşur. Bu veriler, öncelikle bir insana sorularak sınıflandırılması istenir. İnsan tarafından sınıflandırılan veriler, sınıflandırılmış veri olarak kaydedilebilir. Ayrıca bu kayıttan önce, sınıflandırma sonucuna göre, sınıflandırıcıya bir bilgi gönderilerek, sınıflandırıcının bundan sonra benzer veriler ile karşılaşması durumunda, bu verilerden öğrenmesi sağlanır.

 

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


+ dokuz = 18