Günümüz dünyasında, yapay zeka onun ayrılmaz bir parçası olarak görüldüğü için makine öğrenimi çok önemlidir. Verileri kullanarak bilgisayar algoritmalarının incelenmesi, makine öğreniminin yaptığı şeydir. 'Tahmin etmek için eğitim verileri ve görevleri nasıl yerine getireceği' olarak da bilinen verileri toplarlar. Makine öğrenimi tıpta, e-postaların filtrelenmesi vb. gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Kümeleme ve Sınıflandırma, özellikle makine öğrenimi alanında veri toplamak için istatistiksel yöntemi kullanır.
Kümeleme ve Sınıflandırma
Kümeleme ve Sınıflandırma arasındaki fark, Kümelemenin, kümelerdeki birbiriyle benzerlikleri olabilecek nesneleri veya verileri düzenlemesidir, ancak iki farklı kümenin nesneleri birbirinden farklı olacaktır. Kümelemenin amacı, tüm verileri farklı kümelere bölmektir. Sınıflandırma ise nesnelerin sınıflara ve kurallara göre düzenlendiği, önceden belirlenmiş bir süreçtir.
Kümeleme, makine öğreniminde küme analizi olarak da adlandırılır. Bir nesnenin, kümelerin içindeki nesnelerin benzer özelliklere sahip olacak şekilde gruplandırılması, ancak başka bir küme ile karşılaştırıldığında, ondan çok farklı olduğu süreçtir. Bu kümeleme tekniği, görüntü analizi, veri sıkıştırma, bilgi alma, örüntü tanıma, biyoinformatik, bilgisayar grafikleri ve makine öğrenmesi gibi süreçlerde istatistiksel ve keşifsel veri analizinde kullanılır.
Sınıflandırma, makine öğreniminde istatistiksel sınıflandırma olarak da adlandırılır. Nesnelerin sınıflandırıldığı ve bir dizi kategorize edilmiş bölmeye yerleştirildiği bir süreçtir. Sınıflandırma, ölçülebilir gözlemler üzerinde yapılır. Sınıflandırmayı içeren bir algoritma, sınıflandırıcı olarak bilinir. Sınıflandırma iki aşamalı bir sürece dayanmaktadır: öğrenme aşaması ve sınıflandırma aşaması.
Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | kümeleme | sınıflandırma |
| Tanım | Kümeleme, bir gruptaki nesnelerin benzerliklere sahip olarak kümelendiği bir tekniktir. | Sınıflandırma, bir bilgisayar programı tarafından girdi olarak verilen gözlemin sınıflandırıldığı bir süreçtir. |
| Veri | Kümeleme, eğitim verileri gerektirmez. | Sınıflandırma, eğitim verileri gerektirir. |
| Evre | Tek aşamalı, yani gruplamayı içerir. | İki adımı içerir: eğitim verileri ve test. |
| etiketleme | Etiketlenmemiş verilerle ilgilenir. | Süreçlerinde hem etiketli hem de etiketsiz verilerle ilgilenir. |
| Amaç | Temel amacı, gizli örüntüyü ve dar ilişkileri ortaya çıkarmaktır. | Amacı, nesnelerin ait olduğu grubu tanımlamaktır. |
Kümeleme nedir?
Kümeleme, verileri yüksek benzerliğe sahip kümeler halinde gruplandıran makine öğreniminin bir parçasıdır, ancak farklı kümeler farklılık gösterebilir. Denetimsiz öğrenme yöntemidir ve istatistiksel veri analizi için çok yaygın olarak kullanılır. K-ortalamalar, DBSCAN, Bulanık C-ortalamalar, Hiyerarşik kümeleme ve Gauss (EM) gibi farklı türde kümeleme algoritmaları vardır.
Kümeleme, eğitim verileri gerektirmez. Sınıflandırmaya kıyasla, kümeleme yalnızca verilerin gruplandırılmasını içerdiğinden daha az karmaşıktır. Sınıflandırma gibi her gruba etiket vermez. Gruplama olarak bilinen tek adımlı bir işleme sahiptir. Kümeleme, birden fazla probleme odaklanan çok amaçlı bir optimizasyon problemi olarak formüle edilebilir.
Kümeleme ilk olarak 1932 yılında antropoloji alanında Driver ve Kroeber tarafından oluşturulmuştur. Daha sonra çeşitli kişiler tarafından çeşitli alanlara tanıtılmıştır. Popüler olarak kümeleme, Cartell tarafından 1943'te kişilik psikolojisinde özellik teorisi sınıflandırması için kullanıldı. Kabaca Sert Kümeleme ve Yumuşak Kümeleme olarak ayırt edilebilir. Müşteri ayrımı, sosyal ağ analizi, dinamik veri trendlerini tespit etme, bulut bilişim ortamları gibi farklı uygulamalara sahiptir.
Sınıflandırma nedir?
Sınıflandırma, temel olarak, tıpkı kümeleme gibi, çıktı değerinin girdi değerine verildiği örüntü tanıma için kullanılır. Sınıflandırma, veri madenciliğinde kullanılan ancak makine öğrenmesinde de kullanılan bir tekniktir. Makine Öğreniminde çıktı önemli bir rol oynar ve Sınıflandırma ve Regresyon ihtiyacı ortaya çıkar. Her ikisi de kümelemeden farklı olarak denetimli öğrenme algoritmalarıdır.
Çıktının gizli bir değeri olduğunda, bu bir sınıflandırma problemi olarak kabul edilir. Sınıflandırma algoritmaları, kendilerine girdi sağlandığında belirli bir verinin çıktısını tahmin etmeye yardımcı olur. İkili sınıflandırma, çok sınıflı sınıflandırma vb. gibi çeşitli sınıflandırma türleri olabilir. Farklı sınıflandırma türleri arasında Sinir Ağları, Doğrusal Sınıflandırıcılar: Lojistik Regresyon, Naive Bayes Sınıflandırıcı: Rastgele Orman, Karar Ağaçları, En Yakın Komşu, Yükseltilmiş Ağaçlar bulunur.
Sınıflandırma Algoritmasının Çeşitli Uygulamaları Konuşma tanıma, Biyometrik tanımlama, El yazısı tanıma, E-posta İstenmeyen Posta Algılama, Banka Kredisi Onayı, Belge sınıflandırma vb. İçerir. Sınıflandırma, kümelemeden farklı olarak eğitim verileri gerektirir ve önceden tanımlanmış veriler gerektirir. Bu çok karmaşık bir süreçtir. Denetimli öğrenmenin bir sonucudur. Hem etiketli hem de etiketsiz verilerle ilgilenir. İki süreci içerir: eğitim ve test.
Kümeleme ve Sınıflandırma Arasındaki Temel Farklılıklar
Çözüm
Kümeleme ve Sınıflandırma, makine öğrenimi alanında kullanılan istatistiksel veri analizidir. Her ikisi de algoritmaları yönetmede önemlidir. Her ikisi de verileri kümelere, biri kümelere, diğeri kategorilere bölmekle aynı işleve sahiptir. Her ikisi de dijital dünya ve yapay zeka çağında çok önemli.
Her ikisi de muazzam veri ve geliştirme eşlemesi için gereklidir.
Kümeleme ve Sınıflandırma, veri toplama süreci aracılığıyla yoksulluk, suç, hastalıklar gibi küresel sorunların çözülmesine de yardımcı olur. Kümelemenin tam olarak tanımlanacak kesin bir tanımı yoktur ve değerlendirilmesi çok zordur. Sınıflandırma ise 'sınıflandırıcı' ve ortak metrikler aracılığıyla değerlendirilir.
