Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Supervised Learning
Supervised Learning
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Denetimli öğrenme, doğru cevap etiketi bulunan örneklerden girdi ile hedef arasındaki ilişkiyi öğrenen makine öğrenmesi türüdür.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiDenetimli öğrenmede her eğitim örneğinin hedef etiketi bulunur; model, girdiden bu hedefi tahmin etmeyi öğrenir. Sınıflandırmada sınıf, regresyonda sayısal değer, dil görevlerinde ise doğru dizi veya etiket hedef olabilir. Etiket hataları, sınıf dengesizliği ve eğitim ile gerçek kullanım arasındaki fark performansı sınırlar. Veri bölme, uygun metrik, kalibrasyon ve farklı gruplarda hata analizi güvenilir sonuç için gereklidir.
Çalışma mantığı: Etiketli örnekler kayıp fonksiyonuyla karşılaştırılır ve modelin tahmini hedefe yaklaştırılır. Sınıflandırma, regresyon ve dizi tahmini gibi görevlerde etiket tanımı ile sınıf dengesi doğrudan sonucu etkiler.
Kullanım alanları: Spam ve dolandırıcılık tespiti, talep tahmini, kalite kontrol, risk sınıflandırma ve tıbbi araştırma analizlerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Etiket maliyeti, insan hatası, sınıf dengesizliği ve eğitim-test sızıntısı performansı yanıltabilir; grup bazlı metrikler raporlanmalıdır.
Çalışma mantığı: Etiketli örnekler kayıp fonksiyonuyla karşılaştırılır ve modelin tahmini hedefe yaklaştırılır. Sınıflandırma, regresyon ve dizi tahmini gibi görevlerde etiket tanımı ile sınıf dengesi doğrudan sonucu etkiler.
Kullanım alanları: Spam ve dolandırıcılık tespiti, talep tahmini, kalite kontrol, risk sınıflandırma ve tıbbi araştırma analizlerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Etiket maliyeti, insan hatası, sınıf dengesizliği ve eğitim-test sızıntısı performansı yanıltabilir; grup bazlı metrikler raporlanmalıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaEtiketlenmiş verilerle modelin eğitildiği makine öğrenme türüdür. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoEtiketli e-postalarla eğitilen model, yeni iletileri spam veya normal olarak sınıflandırabilir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.