01
Temel Kavramlar
Kararı veriden öğrenen bir yordamın ne yaptığının ve neyi ne kadar kazandırdığının taban çizgisiyle birlikte sayılması: elle yazılmış kural kümesi ile kurallarını veriden çıkaran yordamın aynı problemdeki farkı, denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli kurulumların istediği etiket sayısı, etiketin veriden türetildiği vekil görevin asıl görevde kattığı, sınıflandırma, bağlanım, kümeleme ve sıralama problemlerinin dört ayrı tabanı, problem tanımından izlemeye giden akışta geri dönüş sayısı ve aynı problemin üç rolde farklı çıktıya dönüşmesi.
- 01 Makine Öğrenmesi Nedir Aynı kaçak şüphesi problemi üç yordamla çözülür ve üç sayı yan yana basılır: öğrenmeyen taban çizgisi ayrılmış kümede 0,7533, saha uzmanının elle yazdığı kural kümesi 0,7507, kurallarını veriden çıkaran üç soruluk karar ağacı 0,8594. Elle yazılmış kural tabanın 0,0027 altında kalır, ağaç 0,1061 üstüne çıkar. Fark eşiklerden gelmez: aynı eşikler elle yazılmış kurala taşındığında sayı 0,7480'e iner. Ayrılmış kümedeki 377 abonenin 93'ü şüphelidir; elle yazılmış kural 151 abone işaretler ve 76'sı boş çıkar, ağaç 66 abone işaretler ve 13'ü boş çıkar. Küme 3.199 satırlık okuma tablosundan 1.260 satırlık abone tablosuna indirilir, tohum 20260218.
- 02 Öğrenme Türleri Aynı kaçak şüphesi problemi dört kurulumda kurulur ve her kurulumun istediği etiket sayısı sayılır: denetimli 883 etiketle ayrılmış kümede 0,8594, denetimsiz 6 etiketle 0,8117, yarı denetimli 60 etiketle 0,8090, pekiştirmeli 120 ziyaretle 0,8090. Taban çizgisi 0,7533'tür. Etiket bütçesi 883'ten 30'a inerken ayrılmış küme sayısı 0,8594'ten 0,7745'e düşer, eğitim sayısı ise 0,8709'dan 0,9400'e çıkar. İki kümeli bölme tabanın tam üstüne oturur, altı kümeli bölme 0,0584 kazandırır. Ziyaret politikası 120 ziyarette 73 kaçak bulur, aynı bütçe rastgele harcansa 25 bulunur.
- 03 Kendi Kendine Denetimli Öğrenme Etiket veriden türetilir: her abonenin son okuması gizlenir ve önceki okumalardan kestirilir. Vekil görevde taban çizgisi ayrılmış kümede 6,3776 m³ ortalama mutlak hata verir, en küçük kareler modeli 5,9661 m³ — kazanç 0,4115 m³ ve sıfır etiketle elde edilmiştir. Vekil görevin ürettiği üç sayı asıl göreve taşındığında yalnız kayıt öznitelikleriyle ölçülen 0,7851 sayısı 0,8037'ye çıkar. Aynı gösterim vekil görevin taban çizgisinden kurulduğunda 0,8064 çıkar, yani öğrenilen kısmın katkısı 0,0027 eksidir: fark vekil görevin öğrendiğinden değil, taşınan ham okumadan gelmektedir. Elle çıkarılmış dokuz öznitelik hâlâ 0,8594 vermektedir.
- 04 Uygulama Alanları Aynı kurgu abone tablosuna dört soru sorulur ve dört ayrı taban çizgisi seçilir: sınıflandırmada en sık sınıf ayrılmış kümede 0,7533 verir, ağaç 0,8594; bağlanımda genel ortalama 5,2255 m³ ortalama mutlak hata verir, en küçük kareler 4,1275 m³; kümelemede rastgele dört gruplama 2,7683 küme içi uzaklık verir, öğrenilen dört merkez 2,1551; sıralamada rastgele sıra ilk 100 ziyarette 20 kaçak bulur, en yüksek tüketimden başlayan sıra 30, dokuz ağaçlık topluluk 71. Dört ölçünün ikisinde büyük sayı iyi, ikisinde küçük sayı iyidir; sayılar birbiriyle değil yalnız kendi tabanlarıyla karşılaştırılabilir.
- 05 Makine Öğrenmesi İş Akışı Yedi adımlık akış üç geri dönüş üretir ve her dönüşün oynattığı sayı basılır. Beşinci adımdaki kapı tabana göre farkı 0,0500 eşiğiyle sınar: üç sütunla kurulan model 0,0318 verip kapıda kalır, dokuz sütunla 0,1061 verip geçer. Altıncı adımda model 1.260 abonenin 240'ını işaretler, günlük kapasite 40 ziyarettir ve liste altı güne yayılır; kısıt problemi sınıflandırmadan sıralamaya çevirir, sıralama ilk 40 ziyarette 30 kaçak bulur, rastgele sıra 14. Yedinci adımda ölçüm politikası değişir, etiket değişmediği hâlde aynı model 23'e düşer ve kayan veriyle yeniden kurulduğunda 30'a döner. Yedi adımlık akış toplam 22 adım ziyaretiyle tamamlanır.
- 06 Roller Aynı kaçak problemi üç iş tanımında üç ayrı çıktıya ve üç ayrı taban çizgisine dönüşür. Veri bilimcinin tabanı sahanın bugünkü yordamıdır ve ilk 40 ziyarette 13 kaçak bulur, teslim ettiği model sırası 30 bulur, fark 17. Makine öğrenmesi mühendisinin tabanı bugün çalışan modeldir ve kayan veride 23 bulur, yeniden kurulan yordam 30 bulur, fark 7. Yapay zekâ mühendisinin tabanı modelsiz sistemdir ve en kötü durumda 21 bulur, sinyalli sistem 30 bulur, fark 9. Aynı model üç rolde 17, 7 ve 9 üretir; sayıyı belirleyen model değil seçilen tabandır. Yedeğe düşen sistem kayan veride 21 verir, hiç düşmeyen 23.