YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Sınıflandırma (Classification)
Classification
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Sınıflandırma, makine öğrenmesinde girdi verilerini önceden tanımlanmış ayrık kategorilere veya sınıflara (örneğin kedi/köpek, spam/normal) atamayı amaçlayan denetimli öğrenme görevidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiYapay zekânın en yaygın kullanım alanlarından biridir. İki sınıflı (Binary Classification) veya ikiden fazla sınıflı (Multi-class Classification) olabilir.
Çalışma mantığı: Model, etiketli örnekleri analiz ederek sınıflar arasındaki ayrım sınırlarını (Decision Boundary) öğrenir. Yeni bir veri geldiğinde verinin hangi sınıfa ait olduğunu ve o sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder.
Kullanım alanları: E-posta spam filtreleme, hastalık teşhisi (hasta/sağlıklı), müşteri kaybı (churn) tahmini, görüntüde nesne tanıma ve duygu analizi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Sınıf dengesizliği (örneğin %99 sağlıklı, %1 hasta verisi) durumunda model azınlık sınıfı öğrenemeyebilir; bu yüzden dengeli örnekleme yöntemleri gerekir.
Çalışma mantığı: Model, etiketli örnekleri analiz ederek sınıflar arasındaki ayrım sınırlarını (Decision Boundary) öğrenir. Yeni bir veri geldiğinde verinin hangi sınıfa ait olduğunu ve o sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder.
Kullanım alanları: E-posta spam filtreleme, hastalık teşhisi (hasta/sağlıklı), müşteri kaybı (churn) tahmini, görüntüde nesne tanıma ve duygu analizi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Sınıf dengesizliği (örneğin %99 sağlıklı, %1 hasta verisi) durumunda model azınlık sınıfı öğrenemeyebilir; bu yüzden dengeli örnekleme yöntemleri gerekir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaGirdi uzayı X'ten ayrık etiketler kümesi Y = {y_1, y_2, ..., y_k}'ya eşleme yapan fonksiyonu öğrenme sürecidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir bankanın güvenlik sisteminin yapılan bir kredi kartı işlemini 'normal işlem' veya 'şüpheli dolandırıcılık işlemi' olarak iki sınıftan birine ataması bir sınıflandırma işlemidir.