Makine öğrenmesi kulağa çok çeşitli gelse de, denetimli öğrenmenin çözdüğü problemler temelde iki gruba ayrılır: sınıflandırma ve regresyon. Bu ayrım, bir problemi doğru araçla eşleştirmenin ilk adımıdır.
Sınıflandırma: hangi kategori?
Sınıflandırma, çıktının bir kategori olduğu problemlerdir: “Bu e-posta spam mi, değil mi?”, “Bu görüntü kedi mi, köpek mi?”. Cevap, önceden belirlenmiş sınıflardan biridir.
Regresyon: hangi sayı?
Regresyon ise çıktının sürekli bir sayı olduğu problemlerdir: “Bu evin fiyatı ne olur?”, “Yarın kaç ürün satılır?”. Burada bir kategori değil, bir değer tahmin edilir.
Denetimli öğrenmenin iki yüzü
Her ikisi de etiketli veriyle çalışan denetimli öğrenmenin birer biçimidir. Aynı temel mantık, sadece çıktının türüne göre farklı araçlar kullanır.
Hangisi ne zaman?
Sorunun cevabı “hangi grup?” ise sınıflandırma, “ne kadar / kaç?” ise regresyon kullanılır. Bu ayrımı doğru yapmak, doğru modeli ve doğru başarı ölçütünü seçmenizi sağlar. Kavram için istatistiksel sınıflandırma sayfasına bakabilirsiniz.
İşin hocası ne yapar?
İşin hocası bir probleme başlamadan önce sorar: “ben kategori mi, sayı mı tahmin ediyorum?” Çünkü doğru soru türü, doğru çözümü getirir.
İlgili yazı: Bilgisayarla Görü (Computer Vision)