İşte makaleniz:

Denetimli Öğrenme: Yapay Zekanın Temel Taşı

Giriş

Denetimli öğrenme (Supervised Learning), makine öğrenmesinin en yaygın kullanılan yöntemlerinden biridir. Etiketlenmiş veri kümeleriyle çalışan bu yöntem, girdi ve çıktı arasındaki ilişkileri öğrenerek yeni veriler üzerinde tahmin yapma yeteneği kazanır.

Günlük hayatımızda birçok uygulama denetimli öğrenmeye dayanır. Örneğin:

E-posta filtreleme: Bir e-postanın spam olup olmadığını belirleme,
Kredi skorlama: Bir kişinin kredi alıp alamayacağını tahmin etme,
Tıbbi teşhis: Görüntü verileri kullanarak hastalıkları tespit etme.

Bu makalede, denetimli öğrenmenin nasıl çalıştığını, kullanılan algoritmaları ve uygulama alanlarını detaylıca inceleyeceğiz.

1. Denetimli Öğrenmenin Temel İlkeleri

Denetimli öğrenme, iki temel bileşen içerir:

1️⃣ Girdi (X): Modelin aldığı veri (örneğin, bir resim veya metin).
2️⃣ Çıktı (Y): Modelin tahmin etmeye çalıştığı sonuç (örneğin, bir resmin kedi mi köpek mi olduğunu belirlemek).

Bu yöntemde, algoritma önce etiketli eğitim verisi ile eğitilir. Ardından, öğrendiği ilişkileri kullanarak yeni verilere tahminler üretir.

Denetimli öğrenme iki ana kategoriye ayrılır:

Sınıflandırma (Classification): Veri noktalarını belirli kategorilere ayırır. (Örn: Hastalık var mı/yok mu?)
Regresyon (Regression): Sürekli değer tahminleri yapar. (Örn: Bir evin fiyatı ne kadar olur?)

2. Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Denetimli öğrenmede kullanılan bazı popüler algoritmalar şunlardır:

2.1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression)

Veri noktaları arasındaki ilişkiyi doğrusal bir fonksiyon ile modelleyen bir regresyon tekniğidir.

Formülü:

$Y=mX+bY = mX + b$

Kullanım Alanları:
✅ Ev fiyat tahmini
✅ Satış tahminleri

2.2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression)

İkili sınıflandırma için kullanılan bir algoritmadır. Sonuç 0 ile 1 arasında bir olasılık olarak ifade edilir.

Formülü:

$P(Y=1∣X)=11+e−zP(Y=1 | X) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$

Kullanım Alanları:
✅ Tıbbi teşhis
✅ Finansal dolandırıcılık tespiti

2.3. Karar Ağaçları (Decision Trees)

Verileri belirli kurallara göre dallandırarak karar verme sürecini modelleyen bir yöntemdir.

Kullanım Alanları:
✅ Kredi skorlama
✅ Müşteri segmentasyonu

2.4. Destek Vektör Makineleri (SVM – Support Vector Machines)

Veri noktalarını en iyi ayıran sınırları belirleyen bir algoritmadır.

Kullanım Alanları:
✅ Görüntü tanıma
✅ Genetik veri analizi

2.5. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks – ANN)

Biyolojik sinir ağlarını taklit eden, çok katmanlı bir modeldir.

Kullanım Alanları:
✅ Görüntü işleme
✅ Doğal dil işleme

3. Denetimli Öğrenmenin Avantajları ve Dezavantajları

3.1. Avantajları

✅ Yüksek doğruluk: Etiketli veri kullanıldığı için model daha güvenilir olur.
✅ Tahmin gücü: Yeni veriler üzerinde güçlü tahminler yapabilir.

3.2. Dezavantajları

❌ Büyük veri ihtiyacı: Etiketli veri toplamak maliyetlidir.
❌ Overfitting: Model, eğitim verisine fazla uyum sağlayarak yeni verilerde başarısız olabilir.

4. Denetimli Öğrenmenin Uygulama Alanları

Denetimli öğrenme birçok sektörde aktif olarak kullanılmaktadır:

4.1. Finans ve Ekonomi

✅ Algoritmik ticaret
✅ Dolandırıcılık tespiti

4.2. Sağlık ve Biyoteknoloji

✅ Radyoloji ve medikal görüntüleme
✅ Hastalık teşhisi

4.3. Otonom Sistemler

✅ Otonom araçlarda nesne algılama
✅ Robotik süreç otomasyonu

Sonuç

Denetimli öğrenme, yapay zekanın en temel ve en yaygın kullanılan yöntemlerinden biridir. Günlük hayatımızda birçok sistem bu yöntemi kullanarak kararlar vermekte ve süreçleri optimize etmektedir. Gelişen teknolojilerle birlikte denetimli öğrenmenin veri toplama ve analiz süreçleri daha verimli hale gelecek ve çok daha geniş alanlarda kullanılacaktır.