Nəzarətli Öyrənmə (Supervised Learning): Əsas Prinsiplər və Tətbiqlər
Nəzarətli öyrənmə (Supervised Learning), maşın öyrənməsinin ən geniş istifadə olunan sahələrindən biridir və təlim verilənlərindəki etiketlərlə (target labels) öyrənmə prosesini əsas alır. Bu metodda modelə əvvəlcədən müəyyən edilmiş düzgün cavablar təqdim edilir və model bu məlumatları istifadə edərək yeni, görünməmiş verilənlər üçün doğru nəticələr verməyə öyrədilir. Nəzarətli öyrənmə əsasən klassifikasiya və regressiya kimi problemləri həll etmək üçün istifadə olunur.
Nəzarətli Öyrənmənin Əsas Məqsədi
Nəzarətli öyrənmənin əsas məqsədi verilənlərdən öyrənərək gələcəkdəki verilənlərə doğru nəticələr verməkdir. Modelə verilən məlumatların giriş və çıxışları (etiketlər) məlumdur, buna görə model hər bir girişin müvafiq çıxışını öyrənir və yeni verilənlər üçün bu öyrənilən əlaqəni tətbiq edir.
Klassifikasiya və Regressiya
• Klassifikasiya: Məlumat nöqtələri əvvəlcədən müəyyən edilmiş kateqoriyalara (etiketlərə) ayrılır. Məsələn, elektron poçtların spam və ya spam olmayan kimi təsnifatı.
• Regressiya: Davranışları və ya qiymətləri davamlı bir dəyərə əsaslanaraq təxmin etmək üçün istifadə olunur. Məsələn, evin qiymətinin yerləşdiyi bölgə, sahə və digər amillərə əsasən təxmin edilməsi.
Əsas Nəzarətli Öyrənmə Alqoritmləri
1. Decision Trees (Qərar Ağacları)
• İş prinsipi: Qərar ağacı verilənlərə əsaslanaraq “bölünmə nöqtələri” təyin edir və bu bölünmələrdən istifadə edərək verilənləri daha kiçik hissələrə ayırır.
• Üstünlüklər:
• Sadə və interpretasiya edilə biləndir.
• Həm klassifikasiya, həm də regressiya problemləri üçün istifadə edilə bilər.
• Çatışmazlıqlar:
• Overfitting (aşırı uyğunlaşma) riski yüksəkdir.
• Tətbiqlər:
• Müştəri davranışlarının təhlili.
• Kredit qiymətləndirməsi.
2. Random Forest (Təsadüfi Meşə)
• İş prinsipi: Bir neçə qərar ağacının birləşməsi ilə daha güclü və dəqiq nəticələr əldə edilir. Random Forest hər ağacı təsadüfi olaraq seçilmiş verilənlərlə öyrədir və sonra bütün ağacların nəticələrini birləşdirir.
• Üstünlüklər:
• Overfitting riski daha azdır.
• Çoxlu verilənlər və yüksək ölçülü verilənlər üçün çox yaxşı nəticələr verir.
• Çatışmazlıqlar:
• Modelin interpretasiya edilməsi çətindir.
• Tətbiqlər:
• Tibbi diaqnozlar.
• Müştəri seqmentasiyası.
3. Support Vector Machines (SVM)
• İş prinsipi: Support Vector Machines, verilənləri mümkün olan ən yaxşı şəkildə ayıran xətti tapmağa çalışır. Bu xətt, verilənlərdəki fərqli kateqoriyaları ən yaxşı şəkildə ayırmağa çalışır.
• Üstünlüklər:
• Yüksək dəqiqlik və effektivlik təmin edir.
• Xüsusilə kiçik və orta ölçülü verilənlər üçün idealdır.
• Çatışmazlıqlar:
• Böyük verilənlər dəstləri üçün çox resurs tələb edə bilər.
• Tətbiqlər:
• Yüz tanıma.
• Mətnin analiz edilməsi (spam filtrasiya və ya sentiment analizi).
Nəzarətli Öyrənmənin Tətbiq Sahələri
1. Müştəri Davranışı Analizi
Nəzarətli öyrənmə, müştərilərin gələcək davranışlarını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Məsələn, müştərilərin alış-veriş davranışlarını analiz edərək, hansı müştərilərin məhsul və ya xidmətləri daha çox alacağını təxmin etmək.
2. Fırıldaqçılıq Aşkarlanması
Banklar və maliyyə təşkilatları fırıldaqçılıq əməliyyatlarını aşkarlamaq üçün nəzarətli öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edir. Təsadüfi meşə və qərar ağacları, anomal davranışları aşkar etmək üçün effektiv alətlərdir.
3. Səhiyyə və Tibbi Proqnozlaşdırma
Nəzarətli öyrənmə, tibbi məlumatlardan istifadə edərək xəstəliklərin proqnozlaşdırılması və diaqnozların qoyulmasında geniş tətbiq sahəsi tapır. SVM və random forest alqoritmləri xüsusilə yüksək dəqiqliklə tibbi analizlər üçün istifadə edilir.
4. Mətn və Nitq Analizi
Mətn və nitq məlumatlarını analiz etmək üçün nəzarətli öyrənmə metodları çox faydalıdır. Məsələn, elektron poçtların spam və ya spam olmayan kimi təsnifatı və ya müştəri şikayətlərinin analiz edilməsi.
Nəticə
Nəzarətli öyrənmə, müxtəlif sahələrdə effektiv nəticələr əldə etməyə imkan verən güclü bir alətdir. Decision Trees, Random Forest, və Support Vector Machines kimi alqoritmlər, verilənlərdəki strukturları və əlaqələri öyrənmək və təhlil etmək üçün istifadə olunur. Nəzarətli öyrənmə tətbiqləri genişdir və maliyyə, səhiyyə, müştəri xidmətləri və daha bir çox sahədə qərar qəbul etmə proseslərini asanlaşdırır.
Təşkilatlar nəzarətli öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edərək verilənlərdən daha yaxşı nəticələr əldə edə bilər və əməliyyatlarını daha səmərəli şəkildə idarə edə bilərlər.
Müəllif: Yaşar Aliyev
