Denetimli vs Denetimsiz Öğrenme: Hangisi Hangi Soruna Uygun?
Makine Öğrenimi Terimleri
Denetimli vs Denetimsiz Öğrenme: Hangisi Hangi Soruna Uygun?
Makine Öğrenimi Terimleri
1 dk okuma süresi
Bu rehber, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin temel farklarını, hangi veri koşullarında hangi yaklaşımın daha uygun olduğunu ve uygulamada izlenecek adımları örneklerle ve kontrol listeleriyle açıklar.

Denetimli vs Denetimsiz Öğrenme: Hangisi Hangi Soruna Uygun?
Makine öğrenimi projelerinde doğru öğrenme paradigmasını seçmek, çözümün başarısı için ilk ve en kritik kararlardan biridir. Kısaca: veriniz etiketliyse (her örneğe doğru cevap bağlıysa) genellikle denetimli öğrenme uygundur; etiket yoksa verideki gizli yapıları keşfetmek için denetimsiz öğrenme kullanılır. Bu ayrımın pratik yansımalarını ve seçim kriterlerini aşağıda örnekler, algoritma önerileri ve uygulama kontrol listeleriyle bulabilirsiniz.
Temel Tanımlar
Denetimli öğrenme (supervised learning): Model, girdilerle birlikte