Tanım
Supervised Learning, Türkçede gözetimli öğrenme olarak kullanılır. Modelin etiketli eğitim verilerinden öğrenerek yeni veriler için sınıf, değer veya sonuç tahmini yaptığı makine öğrenimi yaklaşımıdır.
Bu yöntemde eğitim verisinde hem input özellikleri hem de doğru output etiketi bulunur. Model, bu örneklerden input ile output arasındaki ilişkiyi öğrenmeye çalışır.
Supervised learning; classification ve regression problemlerinde kullanılır. Spam tespiti, churn prediction, lead scoring, fiyat tahmini ve satış tahmini bu yaklaşımla çözülebilecek örneklerdir.
Kökeni
Supervised Learning, makine öğreniminin temel öğrenme türlerinden biridir. “Gözetimli” ifadesi, modelin öğrenirken doğru cevapları içeren örneklerle yönlendirilmesinden gelir.
İstatistiksel modelleme ve örüntü tanıma alanlarından gelişmiştir. Etiketli veri sağlandığında model, gelecekte benzer durumlarda doğru tahmin yapmayı öğrenebilir.
Veri miktarının artması ve etiketleme süreçlerinin gelişmesi supervised learning yöntemlerini pazarlama, finans, sağlık, üretim ve teknoloji alanlarında yaygın hale getirmiştir.
Nerelerde Kullanılır?
Supervised Learning; churn prediction, lead scoring, fraud detection, e-posta sınıflandırma, satış tahmini, müşteri değeri tahmini, görüntü sınıflandırma ve duygu analizi gibi alanlarda kullanılır.
Bir B2B şirketi, geçmiş leadlerin hangilerinin müşteriye dönüştüğünü etiketleyerek yeni leadler için dönüşüm olasılığı tahmin eden model geliştirebilir.
E-ticarette geçmiş sipariş verileri ve kullanıcı davranışları kullanılarak müşterinin gelecek ay ne kadar harcayacağı tahmin edilebilir. Bu bir regression problemi olabilir.
Örnek Kullanım
Bir model, geçmiş müşteri verilerinde “churn etti” veya “churn etmedi” etiketlerini öğrenerek yeni müşteriler için churn riski tahmin ediyorsa supervised learning kullanıyordur.
Bir data scientist, “Bu problemde etiketli veri var; supervised learning modeliyle başlayabiliriz” diyebilir.
Karıştırılan Kavramlar
- Supervised Learning ve Unsupervised Learning: Supervised Learning etiketli veriden öğrenir. Unsupervised Learning etiketsiz veride örüntü veya küme bulur.
- Supervised Learning ve Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ödül ve ceza sinyalleriyle öğrenir. Supervised Learning doğru etiketli örneklerden öğrenir.
- Supervised Learning ve Classification: Classification sınıf tahmini görevidir. Supervised Learning classification dahil daha geniş öğrenme yaklaşımıdır.
- Supervised Learning ve Regression: Regression sayısal değer tahmini görevidir. Supervised Learning regression modellerini de kapsar.
İlgili Terimler
- Machine Learning
- Classification
- Regression
- Training Data
- Label
- Model Training
- Model Evaluation
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
Büyüme Mimarisi Notu
Supervised Learning, büyüme mimarisinde geçmiş sonuçlardan geleceğe yönelik tahmin üretir. Hangi leadin dönüşeceği, hangi müşterinin ayrılacağı veya hangi kampanyanın gelir üreteceği daha sistematik analiz edilebilir.
Ancak modelin başarısı etiket kalitesine bağlıdır. Yanlış, eksik veya yanlı etiketlerle eğitilen model, büyüme kararlarını da hatalı yönlendirebilir.