Denetimsiz öğrenme

Machine Learning'i Anlamak

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Denetimsiz öğrenme

Denetimsiz öğrenme

• Denetimsiz öğrenme = hedef sütunu yok
  • Yönlendirme yok
  • Tüm veri kümesine bakar
  • Desenleri bulmaya çalışır

Uygulamalar

Kümeleme

Kümeleme örneği

Tür kümeleri

Renk kümeleri

Köken kümeleri

Kümeleme modelleri

• K-Means:
  • Küme sayısını belirtin
• DBSCAN (gürültüyle uygulamalar için yoğunluk tabanlı uzamsal kümeleme):
  • Kümeyi neyin oluşturduğunu belirtin

Iris tablosu

4 kümeyle K-Means

3 kümeyle K-Means

Gerçek etiketler

Anomali tespiti

Aykırı değer tespiti

• Anomali tespiti = aykırı değerleri bulma
• Aykırı değerler = genel dağılımdan sapan gözlemler

Aykırı değerler

Aykırı değerleri kaldırma

Anomali tespiti kullanım alanları

• Daha hızlı bozulan ya da daha uzun ömürlü cihazları bulun
• Sistemi kandıran dolandırıcıları saptayın
• Ölümcül bir hastalığa dirençli hastaları belirleyin
• ...

İlişkilendirme

İlişkilendirme

Hadi pratik yapalım!

Machine Learning'i Anlamak