Denetimsiz öğrenme, algoritmaların etiketlenmemiş verilerden—yani önceden tanımlanmış çıktılar olmadan—öğrendiği yapay zeka ve makine öğrenmesi alanının bir dalıdır. Denetimli öğrenmeden farklı olarak, eğitimi yönlendiren bir 'gerçek etiket' bulunmaz. Amaç, verilerdeki yapıları, desenleri veya doğal kümelenmeleri ortaya çıkarmaktır. Bu yaklaşım genellikle kümeleme, boyut indirgeme veya anomali tespiti gibi görevleri içerir. Denetimsiz öğrenme, geniş veri kümelerini insan müdahalesi olmadan keşfetme yeteneğiyle öne çıkar; ancak sonuçların uzman yorumu gerektirir.
Kullanım Alanları ve Örnekler
Denetimsiz öğrenme, pazarlamada müşterilerin homojen gruplara ayrılması, finans sektöründe sahtecilik veya aykırı değerlerin tespiti, belgelerin otomatik olarak konuya göre sınıflandırılması ya da bilim ve tıpta keşifsel veri analizi için kullanılır. Tavsiye motorları, görüntü sıkıştırma ve sosyal ağlarda yeni davranış türlerinin keşfi de yaygın örneklerdir.
Başlıca Yazılım Araçları, Kütüphaneler ve Frameworkler
En popüler araçlar arasında scikit-learn (Python), TensorFlow ve PyTorch yer alır. Kümeleme için K-means, DBSCAN ve Spectral Clustering algoritmaları yaygındır. Boyut indirgeme için PCA (Ana Bileşen Analizi), t-SNE ve UMAP öne çıkar. RapidMiner ve KNIME gibi platformlar da denetimsiz öğrenme süreçleri için görsel arayüzler sunar.
Son Gelişmeler ve Eğilimler
Son yıllarda denetimsiz öğrenme, derin öğrenme mimarilerine (ör. otomatik kodlayıcılar veya sinir ağı tabanlı kümeleme modelleri) entegre edilmektedir. Etiketlenmemiş verilerden yapay görevler oluşturan kendi kendine denetimli yöntemler, denetimli ve denetimsiz arasındaki sınırları bulanıklaştırıyor. Denetimsiz öğrenme, özellikle üretici modeller ve büyük veri analizinde giderek daha merkezi bir rol üstleniyor ve daha özerk, sağlam yapay zeka uygulamalarının yolunu açıyor.