Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, modelin etiket verilmeden ham verinin kendiliğinden yapısını, örüntülerini ve kümelerini keşfettiği makine öğrenimi yaklaşımıdır.
Duz Turkce Aciklama
Etiketli veri oluşturmak hem zaman hem de para gerektirir. Denetimsiz öğrenmede model, etiket olmadan büyük miktarda ham veriden kendi başına anlamlı yapılar öğrenir. Kümeleme (benzer örnekleri bir araya getirme), boyut indirgeme (yüksek boyutlu veriyi görselleştirilebilir hale getirme) ve anomali tespiti bu yaklaşımın tipik uygulamalarıdır. LLM'lerin ön eğitimi de geniş anlamda denetimsizdir: model yalnızca metin üzerinde sonraki kelimeyi tahmin ederek öğrenir.
Nerede Kullanilir?
Veri keşfi, müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve büyük ölçekli model ön eğitimi bağlamlarında yaygın kullanım alanı bulur.
Ornek
Bir e-ticaret platformu, müşteri davranış verisi üzerinde kümeleme algoritması çalıştırarak denetimsiz öğrenmeyle beş farklı müşteri segmenti keşfetti ve her segment için özelleştirilmiş kampanyalar hazırladı.