Denetimli öğrenme, yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel bir yöntemidir. Bu yöntemde model, etiketlenmiş veri kümeleriyle eğitilir. Eğitim setindeki her bir giriş, beklenen çıktıyla (etiket) eşleştirilir; böylece algoritma, yeni verileri tahmin etmeyi veya sınıflandırmayı öğrenir. Bu yaklaşım, etiketlerin bulunmadığı denetimsiz öğrenmeden ve ödül sistemine dayalı pekiştirmeli öğrenmeden ayrılır. Denetimli öğrenmede kayıp fonksiyonunun optimize edilmesi, çapraz doğrulama ve aşırı öğrenmenin yönetimi önemlidir.
Kullanım örnekleri ve uygulama alanları
Denetimli öğrenme; görüntü sınıflandırması (yüz tanıma, nesne tespiti), spam tespiti, duygu analizi, sesli tanıma, satış veya finansal risk tahmini ve kestirimci bakımda yaygın olarak kullanılır. Sağlık alanında tıbbi görüntülerden hastalık teşhisi; finans sektöründe ise ödeme temerrütlerinin öngörülmesi örnekler arasında yer alır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler, framework'ler
Önde gelen araçlar arasında scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost ve LightGBM bulunur. Bu araçlar; doğrusal regresyon, rastgele ormanlar, sinir ağları ve SVM gibi çok çeşitli algoritmalar sunar, ayrıca model değerlendirme ve görselleştirme özellikleri barındırır.
Son gelişmeler, evrimler ve eğilimler
Son gelişmeler arasında model seçiminin otomasyonu (AutoML), gürültülü verilere karşı dayanıklılığın artırılması ve kısmen etiketli veri kümelerini kullanmak için yarı-denetimli veya aktif öğrenme entegrasyonu öne çıkıyor. Mevcut zorluklar arasında önyargı yönetimi, model açıklanabilirliği ve genellemenin optimize edilmesi yer alıyor.